L'analyse pilotée par l'IA applique des techniques d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) aux tâches d'analyse commerciale afin d'augmenter, d'accélérer et d'améliorer la précision de la prise de décision commerciale pilotée par les données.
Pourquoi l'analyse pilotée par l'IA est-elle importante ?
Les technologies d'IA et de ML permettent à l'analyse de données de découvrir des informations en utilisant de plus grands volumes de données, plus rapidement et plus efficacement que les méthodes traditionnelles ne peuvent le faire à elles seules. L'ajout du traitement du langage traitement du language naturel (NLP) avec l IA générative peut aider à automatiser l'explication des idées dans des ensembles de données complexes.
L'IA et l'apprentissage automatique étendent les capacités de l'analyse des données dans de multiples dimensions. Il s'agit notamment de traiter de plus grands volumes de données à analyser, d'accroître la précision des prédictions et de faciliter le traitement de données plus complexes contenant des relations plus nuancées.
Outils permettant des analyses basées sur l'IA
TensorFlow fournit des modèles de réseaux neuronaux pour les images et le traitement du language naturel. Accord.net est également utile pour l'analyse des images et des données audio. Apache Spark MLlib comprend des algorithmes pour la régression, le clustering, les filtres et les arbres de décision.
IBM Watson fournit des outils d'entreprise pour gérer le déploiement des modèles d'IA et facilite l'analyse en permettant aux analystes de conduire des analyses basées sur l'IA et de déduire l'intention des utilisateurs en utilisant une approche conversationnelle.
Applications de l'analyse pilotée par l'IA
Décisions commerciales fondées sur l'analyse de l'IA
Une prise de décision commerciale a plus de chances d'aboutir à un résultat positif si elle est basée sur des données solides et complétée par des modèles prédictifs précis. La meilleure façon d'améliorer les décisions basées sur les données est d'analyser des points de données plus importants en utilisant des ensembles de données sources de meilleure qualité. L'application de l'IA et des modèles d'apprentissage automatique rend la prise de décision plus rapide et plus sûre.
L'hôtellerie pilotée par l'IA
Les chatbots sont utiles car ils sont plus réactifs qu'une file d'attente pour une interaction humaine. Marriott International a ajouté des capacités d'IA pour analyser et traiter les demandes des clients. Cette gestion des demandes traitement du language naturel permet de satisfaire les demandes des clients plus rapidement et d'analyser les demandes afin d'apprendre et d'optimiser les interactions futures.
Recommandations basées sur l'IA
Les moteurs de recommandation alimentés par l'IA sont utilisés par des services tels que Spotify et Netflix pour découvrir les préférences musicales et télévisuelles des utilisateurs et leur faire des recommandations personnalisées. Cette approche augmente la satisfaction et les niveaux d'engagement avec l'application.
L'analyse pilotée par l'IA pour une meilleure connaissance des consommateurs
Coca-Cola applique les enseignements tirés de l'analyse par l'IA de grands volumes de messages publiés sur les réseaux sociaux afin d'améliorer sa compréhension des caractéristiques démographiques et des préférences des consommateurs. Les connaissances acquises sont utilisées pour commercialiser de manière proactive les produits les plus appropriés en fonction des sentiments et des goûts. Cette approche permet de mieux utiliser les budgets de marketing, d'accroître l'efficacité de la distribution des produits et d'améliorer la perception de la marque.
Analyse des interactions avec les applications pilotée par l'IA
L'analyse des journaux d'interaction web est un excellent moyen de comprendre comment les clients interagissent avec les services. Les outils d'IA et de ML permettent aux entreprises d'analyser des échantillons de plus grande taille afin de trouver et de résoudre plus rapidement les problèmes d'interface utilisateur et d'optimiser dialogues afin que moins d'utilisateurs soient bloqués en raison d'une mauvaise conception de l'interface utilisateur . La PNL peut interpréter les journaux de conversation pour comprendre les problèmes et les expliquer aux chefs de produit et aux développeurs.
Analyse de la prochaine action Best
L'automatisation du marketing peut utiliser des techniques d'IA et de Machine Learning pour analyser l'activité des prospects, recommander les offres à envisager ensuite et segmenter les visiteurs web en fonction de la prochaine action de nurturing appropriée. Les textes publicitaires peuvent être mieux ciblés ou ajustés en fonction de l'analyse des interactions précédentes.
Les avantages de l'analyse pilotée par l'IA
L'analyse pilotée par l'IA et l'apprentissage automatique gagne rapidement en popularité en raison de ses nombreux avantages, notamment :
- Efficacité accrue des entreprises: L'IA, le ML et le NLP rendent les entreprises plus efficaces en réduisant le risque lié à de mauvaises décisions éclairées, en améliorant les interactions avec les clients et en réduisant les délais de développement de nouvelles applications.
- Réduction des risques : la capacité d'entraîner modèles ML avec des volumes de données plus importants a permis d'obtenir de meilleures prédictions, ce qui a conduit à une meilleure prise de décision avec un risque plus faible.
- Meilleure détection des fraudes: L'utilisation de l'IA pour analyser les transactions à la recherche de signaux d'alerte cachés et de corrélations subtiles facilite la détection et la prévention des transactions frauduleuses.
- Réduction de la cybercriminalité L'IA peut analyser le trafic réseau en temps réel pour mettre fin plus rapidement aux attaques malveillantes.
- Réduction du taux de désabonnement des clients : Les chatbots dotés d'une IA générative ont rendu le service client plus réactif grâce à des interactions plus naturelles. Les analyses basées sur les interactions passées améliorent la personnalisation, ce qui rend les chatbots plus faciles à utiliser. L'avantage est que les clients sont plus heureux et plus fidèles.
Actian et l'analyse pilotée par l'IA
La plateforme de données Actian est facile à déployer et à utiliser. Comme les analyses pilotées par l'IA doivent consommer des volumes et des types de données croissants, il est nécessaire de disposer d'une plateforme d'analyse évolutif dotée d'un riche ensemble de fonctionnalités permettant d'ingérer et d'organiser les données à des fins d'analyse. Les capacités d'intégration de données intégrées centralisent l'orchestration du pipeline de données afin de réduire les coûts de gestion. Les fonctions de transformation des données améliorent la qualité des données. Les fonctions définies par l utilisateur peuvent être utilisées pour déployer des modèles ML dans la plateforme de données Actian et aident les ingénieurs ML et les data scientists en automatisant les pipelines de données, en se connectant aux sources de données opérationnelles à l'aide de connecteurs prédéfinis et en transformant les données pour les modèles ML.
