ИИ в сокращении времени
Анализ данных и бизнес-аналитика необходимы сегодня для ускорения роста бизнеса.
Они имеют далеко идущие преимущества.
Сюда относится:
- улучшение качества обслуживания клиентов, предоставление более качественных услуг, развитие гибкости, управление рисками, обнаружение мошенничества и многое другое.
ИИ был благословением для отраслей промышленности, чтобы они могли создавать лучшие и интеллектуальные идеи.
Эти идеи, основанные на данных, — суть бизнеса сегодня, и компании пытаются получить их как можно быстрее.
Ориентированные на клиента подходы в текущем сценарии и быстро развивающийся технологический бизнес требуют более быстрого понимания.
Но как сократить время, необходимое для достижения этих идей, полученных из аналитики?
ИИ для производительности бизнеса
Благодаря последним и появляющимся инновациям в области искусственного интеллекта, это облегчает обеспечение производительности бизнеса.
ИИ-это душа аналитики данных и бизнес-аналитики.
Более быстрое и точное прогнозирование спроса, прогнозное обслуживание, персонализация услуг и оптимизация производственных процессов-вот примеры того, что ИИ может сделать с бизнесом.
Помимо всего этого, он также способен доставлять более быстрые идеи.
Вот несколько способов сократить время с помощью ИИ
1. Ппараллельные архитектуры обработки для более быстрого анализа данных.
Параллельная обработка объединяет и интегрирует традиционную аналитику данных с пространственно-временным анализом.
- Пространственно-временной анализ происходит, когда данные собираются во времени и пространстве и имеют пространственные свойства.
Инфраструктуры параллельной обработки данных обеспечивают визуализированную форму понимания и демократизируют ее.
- Этот метод может устранить процессы манипуляции данными, необходимые в противном случае, как вниз выборки.
Он позволяет пользователям визуализировать информацию географически, перекрестно фильтровать результаты в режиме реального времени и дает более широкую картину.
2. Анализ видеоконтента.
Сегодня эта технология доказала свою эффективность в идентификации объектов или людей и предоставлении информации на их основе.
Видеоаналитика работает на базе искусственного интеллекта и широко используется в области безопасности и наблюдения, транспорта и управления дорожным движением и т. д.
- Анализ видеоконтента позволяет осуществлять мониторинг, идентификацию и оповещение пользователей о подозрительных движениях в режиме реального времени невообразимо быстрее и с большей точностью.
3. Дополненная аналитика управляется ИИ и использует возможности машинного обучения, генерации естественного языка и запросов на естественном языке.
Дополненная аналитика ИИ обеспечивает более быструю аналитику данных и инсайты, автоматизированную генерацию отчетов.
Генерация естественного языка может преобразовывать данные машинного обучения в понятные идеи с использованием естественного языка.
- NLQ обеспечивает интуитивно понятную аналитику данных и увеличивает скорость получения инсайта.
4. Анализ настроений, интеллектуальный анализ текста и анализ данных на основе НЛП дадут лучшие и более быстрые результаты.
Язык-это мощный инструмент, который используется для выражения чувств и эмоций.
- Искусственный интеллект позволяет нам читать язык и анализировать настроения в нем, чтобы прийти к более глубокому пониманию.
Для современного бизнеса, ориентированного на клиента, становится важным понимать пользователей, их интересы, эмоции и потребности.
Машины могут понять предполагаемые эмоции, выраженные в словах, с помощью продвинутого ИИ и других методов.
5. Машинное обучение и НЛП могут быть использованы в текстовом майнинге для более быстрого получения информации с помощью анализа настроений.
Сегодня социальные сети играют потенциальную роль в привлечении клиентов и росте бизнеса.
Таким образом, использование этих методов в обратной связи и комментариях в социальных сетях может повысить качество обслуживания клиентов и их привлекательность.
- Примером может служить API анализа текста на естественном языке от Google, который эффективно обеспечивает содержательную информацию из текстовых данных.
Помимо этих инструментов и методов, компания должна иметь соответствующие наборы данных, обновленные данные или данные в режиме реального времени, дружественные пользовательские интерфейсы и инфраструктуры, а также цифровой доступ и устройства для выполнения расширенной и быстрой аналитики данных для получения информации.
Возможности ИИ все еще изучаются, и со временем мы можем стать свидетелями еще более эффективных инноваций для извлечения интеллектуальных и значимых аналитических идей.