Giới thiệu về AI Analytics và 5 trường hợp sử dụng hàng đầu cho doanh nghiệp

Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey đã tiết lộ rằng những người trả lời được tư vấn phân loại là “AI có hiệu suất cao” quy ít nhất 20% thu nhập trước lãi và thuế (EBIT) của họ cho trí tuệ nhân tạo. Một nghiên cứu khác của Accenture cho thấy chỉ 12% các tổ chức được khảo sát thực sự đạt được thành công với việc triển khai AI. Đối với những công ty này, 30% doanh thu của họ đến từ trí tuệ nhân tạo.

Bạn có cảm thấy như đây là một cơ hội bị bỏ lỡ mà bạn muốn tận dụng? Sau đó, hãy tiếp tục đọc để biết thêm về phân tích AI, cách nó có thể phục vụ doanh nghiệp của bạn và những thách thức nào sẽ xảy ra trong quá trình triển khai. Có thể điều này sẽ truyền cảm hứng cho bạn và cung cấp cho bạn kiến thức cần thiết để liên hệ với các nhà cung cấp dịch vụ phát triển AI .

Phân tích AI là gì và nó khác với cách tiếp cận truyền thống như thế nào?

Analytics hoạt động bằng cách trích xuất các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu, đồng thời diễn giải và truyền đạt chúng. Cách tiếp cận truyền thống để phân tích chậm và tốn nhiều công sức, nhưng việc tăng cường nó bằng AI có thể tăng tốc đáng kể quá trình và tăng độ chính xác của kết quả.

Trong phân tích truyền thống , người dùng tạo bảng điều khiển để tìm các mẫu trong hình ảnh trực quan với sự trợ giúp của lập trình “nếu-thì”, trong đó dữ liệu được xử lý nghiêm ngặt theo các quy tắc được xác định trước. Các bảng điều khiển này giải quyết các yêu cầu kinh doanh cụ thể và có phạm vi giới hạn. Phương pháp truyền thống chỉ có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc.

Phân tích AI đề cập đến việc tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu bằng công nghệ, như máy học và các tập hợp con AI khác. Phân tích trí tuệ nhân tạo có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc phức tạp, chẳng hạn như hình ảnh và lời nói. Nó không giới hạn trong một giả thuyết được xác định trước và có thể khiến bạn ngạc nhiên với những kết quả không ngờ tới. Không giống như cách tiếp cận truyền thống, đó là tĩnh, phương pháp dựa trên AI cho phép người dùng tổng hợp dữ liệu một cách linh hoạt để trả lời các truy vấn đa dạng.

Theo Gartner, có bốn cách tiếp cận chính để phân tích dữ liệu .

1. Phân tích mô tả giải thích dữ liệu lịch sử. Nó sử dụng các công cụ và bảng điều khiển kinh doanh thông minh để phân tích xu hướng và hiểu những gì đã xảy ra trong quá khứ. Nó không dự đoán tương lai.
2. Phân tích chẩn đoán sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để hiểu tại sao điều gì đó lại xảy ra.
3. Phân tích dự đoán giúp dự báo kết quả trong tương lai, với điều kiện là các điều kiện không đổi. Đây là nơi AI xuất hiện.
4. Phương pháp tiếp cận phân tích theo quy định là dựa trên hành động. Nó giúp xác định cách tốt nhất để đạt được kết quả nhất định.

Gartner đề xuất kết hợp phân tích dự đoán và phân tích theo quy định để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn muốn có thể:

• Nhanh chóng tổng hợp dữ liệu về các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp thay vì xây dựng bảng điều khiển cho mọi câu hỏi kinh doanh
• Nhận khuyến nghị sâu sắc
• Xem vấn đề của bạn từ một quan điểm khác
• Hiểu “tại sao” một số điều đã xảy ra và “làm thế nào” để tạo ra sự thay đổi trong tương lai

Sau đó, phân tích dữ liệu AI là thứ mà bạn muốn thử.

5 trường hợp sử dụng hàng đầu để phân tích trí tuệ nhân tạo

Bây giờ bạn đã biết lợi ích của phân tích AI so với phương pháp truyền thống, hãy xem cách bạn có thể áp dụng nó để giải quyết các vấn đề kinh doanh của mình.

1. Phân tích AI cải thiện trải nghiệm của khách hàng với sự trợ giúp của phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm là một trường trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để phát hiện cảm xúc của khách hàng về thương hiệu, sản phẩm và dịch vụ của bạn bằng cách phân tích văn bản. Các công ty có thể áp dụng phương pháp này để nghiên cứu các bài đăng trên mạng xã hội, phản hồi khảo sát, đánh giá của khách hàng, v.v. để đánh giá danh tiếng thương hiệu và hiểu nhu cầu của khách hàng.

Phân tích tình cảm do AI cung cấp trong lĩnh vực ngân hàng

Các ngân hàng triển khai phân tích tình cảm để khám phá suy nghĩ của người dùng về sản phẩm và dịch vụ của họ cũng như trải nghiệm tổng thể với tổ chức. Ngoài ra, các tổ chức tài chính có thể sử dụng chiến thuật này để đánh giá phản ứng của khách hàng đối với chiến dịch của đối thủ cạnh tranh và sao chép các ví dụ thành công hơn.

Một ví dụ về việc hiểu ý kiến của khách hàng với sự trợ giúp của phân tích tình cảm do AI cung cấp là từ Ngân hàng Atom có trụ sở tại Durham. Công ty đã phân tích dữ liệu từ các cuộc khảo sát và cộng đồng trực tuyến để khám phá cảm nhận của khách hàng về ứng dụng ngân hàng của họ. Dữ liệu cho thấy chủ đề “xác thực” có liên quan đến tâm lý tiêu cực. Nó cũng nhận ra các vấn đề dai dẳng gây ra sự thất vọng, chẳng hạn như “nhận dạng khuôn mặt không hoạt động”.

Ngân hàng Atom đã sử dụng kiến thức thu được từ phân tích dữ liệu dựa trên AI để thực hiện các cải tiến và trở thành ngân hàng được xếp hạng cao nhất theo Trustpilot, một nền tảng đánh giá hàng đầu.

Thấu hiểu tâm lý khách hàng trong bán lẻ

Các nhà bán lẻ có thể phân tích phương tiện truyền thông xã hội, phản hồi của khách hàng và truy vấn hỗ trợ khách hàng để tìm hiểu xem mọi người cảm thấy thế nào đối với thương hiệu của họ nói chung hoặc đối với một chiến dịch tiếp thị cụ thể. Phân tích tình cảm cũng có thể giúp các nhà bán lẻ luôn cập nhật các xu hướng sắp tới.

Một nhà bán lẻ quần áo ở Bắc Mỹ đã xem xét phương tiện truyền thông xã hội của khách hàng, cụ thể là TikTok, để xác định xu hướng và mô tả cách chúng phù hợp với các tính cách người dùng khác nhau. Kết quả là, nhà bán lẻ đã hiểu sâu hơn về cách các xu hướng quần áo khác nhau, chẳng hạn như vải, thiết kế và giá cả, phù hợp với nhiều người mua khác nhau như thế nào. Tổ chức đã sử dụng thông tin này cho các chiến dịch được nhắm mục tiêu và để thiết kế các dòng quần áo.

2. Phân tích AI giúp giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị thông qua bảo trì dự đoán

Phân tích dự đoán dựa trên AI có thể xử lý dữ liệu được thu thập từ các máy khác nhau để hiểu tình trạng của chúng trong thời gian thực thay vì dựa vào sự kiểm tra theo lịch trình của con người. Bảo trì dự đoán đặc biệt có giá trị đối với các thiết bị khó tiếp cận, chẳng hạn như trong trường hợp của ngành dầu khí, nơi các máy móc từ xa rất khó tiếp cận và thậm chí nguy hiểm khi tiếp cận.

Nhưng các ứng dụng bảo trì dự đoán cũng có thể mang lại lợi ích cho các lĩnh vực khác.

Bảo trì dự đoán trong sản xuất

Phân tích AI có nhiều giá trị trong sản xuất . Nó có thể phát hiện thiết bị đang quá tải, đang hoạt động với một nửa công suất hoặc có khả năng bị hỏng, làm đình trệ toàn bộ quá trình sản xuất.

ZF Friedrichshafen, nhà cung cấp hàng đầu trong lĩnh vực ô tô, đã hợp tác với Microsoft để sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình. Là một phần của dự án này, công ty tập trung vào bảo trì dự đoán dây chuyền sản xuất bộ phận bánh răng. Nó muốn thay thế một vòng mài giũa trong máy mài giũa ngay trước khi hết vòng đời của nó. Giải pháp phân tích trí tuệ nhân tạo cuối cùng có thể phát hiện 99% vết nứt của vòng mài trước khi chúng ảnh hưởng đến dây chuyền sản xuất.

Bảo trì dự đoán trong giao thông vận tải

Trong ngành vận tải, phân tích dữ liệu AI trong bảo trì dự đoán giúp phát hiện sự cố của phương tiện để tránh các tình huống đường ray bị kẹt giữa hư không. Ví dụ, Infrabel, một công ty đường sắt của Bỉ, sử dụng các loại cảm biến khác nhau trong đường ray của mình, bao gồm cảm biến đo nhiệt độ và mức tiêu thụ điện năng. Sau khi phân tích dữ liệu, các nhà điều hành của công ty có thể phát hiện hiện tượng quá nóng và tiêu thụ điện năng bất thường và đưa xe ra khỏi dịch vụ để sửa chữa vào thời điểm thuận tiện.

3. Phân tích AI dự báo nhu cầu tối ưu hàng tồn kho

Cách tiếp cận truyền thống để quản lý hàng tồn kho dựa trên dữ liệu đặt hàng của khách hàng. Mặc dù phương pháp này có thể hiệu quả, nhưng nó thường dẫn đến tình trạng dự trữ quá nhiều và thiếu do sử dụng các nguồn dữ liệu hạn chế. Phân tích AI trao quyền cho các nhà quản lý chuỗi cung ứng xem xét phạm vi dữ liệu rộng hơn, chẳng hạn như xu hướng hiện tại, doanh số bán hàng trước đây và thậm chí cả nội dung truyền thông xã hội.

Theo McKinsey, việc kết hợp phân tích trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng có thể giảm tới 50% lỗi và giảm khoảng 65% cơ hội bán hàng bị mất.

Ikea sử dụng công cụ dự báo nhu cầu dựa trên AI có thể phân tích dữ liệu từ tối đa 200 nguồn để dự đoán mức độ phổ biến của từng sản phẩm. Công cụ này có thể tính đến các yếu tố, chẳng hạn như thay đổi theo mùa, lễ hội và dự báo thời tiết, đồng thời có thể dự đoán nhu cầu trong cùng một ngày cho đến trước bốn tháng. Công cụ mới này đã tăng độ chính xác dự báo của Ikea lên 98%.

4. Phân tích AI cho phép bạn tạo các dịch vụ được cá nhân hóa

Một lần nữa, bằng cách xử lý lượng dữ liệu đáng kể, phân tích AI cho phép các công ty hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau tạo ra các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa, đồng thời hiển thị chúng cho đúng người vào đúng thời điểm.

Các dịch vụ được cá nhân hóa và tiếp thị mục tiêu trong bán lẻ

Phân tích AI có thể thực hiện phân khúc đối tượng tốt hơn, cho phép các chiến dịch tiếp thị phù hợp. Điều này cho phép các nhà bán lẻ gửi quảng cáo có tác động đến những khách hàng có nhiều khả năng hành động hơn. Ngoài ra, các công ty có thể kết hợp công cụ đề xuất do AI cung cấp vào nền tảng Thương mại điện tử của họ để công cụ này có thể đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên sở thích, nhân khẩu học và xu hướng hiện tại của họ.

Một nhà bán lẻ giày ở Anh đã thử nghiệm trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu để giới thiệu sản phẩm trên trang web của họ và đã chứng kiến tỷ lệ thêm vào giỏ hàng tăng 8,6% .

Điều trị cá nhân hóa trong chăm sóc sức khỏe

Phân tích AI trong chăm sóc sức khỏe có thể thu thập thông tin chuyên sâu từ dấu ấn sinh học, thông tin di truyền và dữ liệu chăm sóc sức khỏe khác của bệnh nhân để dự đoán phản ứng của người đó với các lựa chọn điều trị khác nhau, giúp tránh kê đơn thuốc đắt tiền nếu thuốc đó không hiệu quả.

Đại học Chiba của Nhật Bản đã sử dụng các phân tích AI để xử lý dữ liệu về bộ gen, lâm sàng và chuyển hóa của bệnh nhân ung thư buồng trứng trước khi điều trị và phát hiện ra một nhóm có tiên lượng khá xấu, không có khả năng đáp ứng tốt với phương pháp điều trị thông thường. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã sử dụng những kết quả này để phát triển một phương pháp điều trị cá nhân hóa cho phân khúc dân số này.

5. Phân tích trí tuệ nhân tạo dự đoán hành vi của khách hàng

Một lần nữa, bằng cách xử lý lượng dữ liệu đáng kể, phân tích AI cho phép các công ty hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau tạo ra các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa, đồng thời hiển thị chúng cho đúng người vào đúng thời điểm.

Ngăn chặn sự rời rạc của khách hàng

Bằng cách phân tích phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá của khách hàng, yêu cầu hỗ trợ và các thông tin khác, công cụ phân tích AI có thể phát hiện ra những khách hàng không hài lòng và có ý định rời đi để đến với đối thủ cạnh tranh. Điều này cho phép bạn thực hiện các biện pháp cần thiết để giữ khách hàng này thay vì để họ rời đi và trả giá cao hơn để thu hút người mới. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc có được một khách hàng mới đắt gấp năm lần so với việc giữ chân một khách hàng hiện có.

Dự báo cuộc hẹn vắng mặt

Các cuộc hẹn bị bỏ lỡ khiến hệ thống chăm sóc sức khỏe của Hoa Kỳ phải trả khoảng 150 tỷ đô la mỗi năm . Phân tích dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo cho phép các bệnh viện và bác sĩ tư nhân dự đoán bệnh nhân nào có khả năng bỏ qua các cuộc hẹn mà không cần thông báo.

Các nhà nghiên cứu tại Bệnh viện nhi Boston đã xây dựng một mô hình AI có thể phân tích thông tin, chẳng hạn như tiền sử bệnh của bệnh nhân, bảo hiểm sẵn có, chủng tộc, trình độ học vấn của người mẹ, ngoài điều kiện thời tiết, để phát hiện bất kỳ trường hợp nào có thể vắng mặt. Nhóm nghiên cứu cũng đề xuất triển khai một số loại nhắc nhở vào thuật toán để sau khi xác định những bệnh nhân có khả năng bỏ lỡ cuộc hẹn, mô hình có thể xác định xem bệnh nhân có thể hưởng lợi từ tin nhắn văn bản hoặc cuộc gọi hay không và thúc đẩy họ bằng cách sử dụng phương pháp ưa thích.

Những thách thức liên quan đến việc triển khai AI trong phân tích dữ liệu

Các dự án trí tuệ nhân tạo được biết đến với tỷ lệ thất bại cao. Forbes báo cáo rằng từ 60% đến 80% các dự án AI thất bại. Gartner vẽ ra một bức tranh thậm chí còn ảm đạm hơn với 85% dự án đi sai hướng.

Hãy khám phá những khó khăn chính mà bạn có thể gặp phải và cách tăng cơ hội thành công của bạn. Bạn có thể tìm thêm thông tin về những thách thức liên quan đến AI trên blog của chúng tôi. Chúng tôi cũng cung cấp hướng dẫn triển khai AI chi tiết sẽ giúp bạn đạt được mục tiêu của mình với AI.

Dữ liệu đào tạo không đầy đủ

Nghiên cứu cho thấy 96% doanh nghiệp gặp phải những thách thức liên quan đến dữ liệu khi phân tích AI. Không phải lúc nào cũng có thể tìm thấy một bộ dữ liệu hiện có đáp ứng đầy đủ nhu cầu đào tạo phù hợp của bạn. Các nhóm hiện có có thể sai lệch, quá chung chung đối với dân số mục tiêu của bạn, không đầy đủ hoặc đơn giản là không chính xác. Một nghiên cứu gần đây do Đại học California và Google Research thực hiện đã phát hiện ra thói quen “mượn nhiều” dữ liệu giữa các học viên và nhà nghiên cứu, điều đó có nghĩa là một cộng đồng làm việc trên một nhiệm vụ sẽ sử dụng dữ liệu để sử dụng trong một môi trường khác. Các mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu "mượn" không có khả năng mang lại kết quả chính xác vì chúng không quen thuộc với các trường hợp cụ thể trong lĩnh vực của bạn.

Là một cách để cải thiện chất lượng đào tạo mô hình, các nhà khoa học dữ liệu phải làm việc cùng với các chuyên gia miền và chủ sở hữu dữ liệu để biên soạn bộ dữ liệu đào tạo đại diện cho lĩnh vực của bạn. Họ cũng cần đảm bảo rằng nó sạch sẽ và được gắn nhãn chính xác theo cách thủ công hoặc với sự trợ giúp của các công cụ chú thích, chẳng hạn như Supervise.ly.

Đừng bỏ qua việc tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực, đặc biệt khi bạn cần diễn giải dữ liệu từ các quốc gia và nền văn hóa khác. Theo Devaki Raj , Giám đốc điều hành của CrowdAI, một công ty khởi nghiệp AI thành công, “ Để có hiệu quả, quá trình tự động hóa cần được thông báo bởi những người gần gũi nhất với vấn đề .”

kết quả sai lệch

Kết quả do các mô hình AI tạo ra phần lớn phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo. Và nếu dữ liệu này không được kiểm tra chặt chẽ, sắc tộc, dựa trên độ tuổi và các loại thành kiến khác có thể dễ dàng lẻn vào, làm lung lay các thuật toán để đưa ra các dự đoán sai. Ngay cả khi được đào tạo ban đầu thích hợp, các thuật toán AI có thể phát triển sai lệch khi chúng tiếp tục học hỏi.

Để khắc phục mối lo ngại này, hãy đảm bảo các thuật toán được thiết kế có tính đến và đào tạo về dữ liệu đại diện. Và sau khi triển khai, hãy đầu tư vào các khung kiểm soát và tiến hành kiểm toán thường xuyên để đảm bảo tất cả các công cụ phân tích dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo đều tạo ra kết quả phù hợp, không thiên vị.

Chi phí cao liên quan đến công nghệ

Các thuật toán học máy và học sâu tiêu thụ một lượng điện năng khổng lồ để hoạt động. Họ yêu cầu số lượng GPU và lõi ngày càng tăng để hoạt động. Và tất cả điều này là khá tốn kém. Mặc dù nhờ có điện toán đám mây , bạn không cần phải có tất cả các tài nguyên trong nhà, nhưng nó vẫn không hề rẻ. Và thuật toán của bạn càng thông minh và chính xác thì chi phí phát triển càng cao.

Bạn có thể tham khảo blog của chúng tôi để biết thêm thông tin về chi phí triển khai AI và các yếu tố đằng sau chi phí phân tích dữ liệu .

Bạn có thể giảm thiểu chi phí của mình trong các giai đoạn phát triển trước đó bằng cách xác định các trường hợp sử dụng ưu tiên của mình và xây dựng MVP để xác thực ý tưởng của bạn và xác định chính xác các lĩnh vực cần cải thiện. Đừng phát triển với độ chính xác cực cao ngay từ đầu và gặp khó khăn khi không đủ tiền. Khi bạn có bằng chứng cho thấy dự án của mình khả thi, bạn có thể dần dần cung cấp dữ liệu phù hợp hơn cho công cụ phân tích AI của mình để cải thiện độ chính xác.

Bản chất hộp đen của các thuật toán AI

Trong một số ngành, thật khó để chấp nhận các đề xuất phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo nếu hệ thống không giải thích chi tiết về cách đưa ra kết luận. Nhu cầu giải thích phát sinh do các nguyên tắc tuân thủ hoặc vì lý do cá nhân. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các bác sĩ sẽ khó kê đơn điều trị theo khuyến nghị của mô hình AI nếu họ không hiểu lý do đằng sau việc lựa chọn phương pháp điều trị cụ thể này.

Nếu lĩnh vực của bạn yêu cầu tính minh bạch trong quá trình ra quyết định, bạn có thể triển khai AI có thể giải thích được . Đó là một tập hợp các quy trình cho phép người dùng hiểu đầu ra của các thuật toán AI. Các kỹ thuật AI có thể giải thích cũng cho phép người dùng phát hiện và khắc phục các kết quả sai lệch và không chính xác. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là các mô hình hộp trắng thiếu khả năng dự đoán như các mô hình hộp đen của chúng.

Vì vậy, phân tích AI có đáng để nỗ lực không?

Mặc dù việc triển khai phân tích trí tuệ nhân tạo là một thách thức và không phải tổ chức nào cũng thành công trong nỗ lực này, nhưng lợi ích của việc triển khai thành công là rất lớn. Trong thế giới phát triển nhanh chóng này, nơi mà sự cạnh tranh ngày càng gia tăng, các doanh nghiệp không thể lãng phí hàng tháng trời để trả lời các câu hỏi chiến lược bằng cách sử dụng phân tích truyền thống. Họ sẽ mất vị trí trên thị trường vào tay các công ty dựa vào phân tích dữ liệu do AI điều khiển và có thể đạt được kết quả tương tự nhanh hơn nhiều.

Hãy xem khung thời gian được mô tả bởi James Crawford , Giám đốc điều hành của Orbital Insight, một công ty khởi nghiệp sáng tạo về AI, “Chúng tôi muốn rút ngắn khoảng thời gian đó xuống còn một giờ hoặc lâu hơn khi nói về điều gì đó đang diễn ra trong thế giới vật chất.”

Và hiện tại bạn đang dành bao nhiêu thời gian cho các nhiệm vụ phân tích? Nếu bạn muốn cải thiện khả năng ra quyết định của mình và đạt được những lợi thế khác mà phân tích AI có sẵn, hãy liên hệ với nhà tư vấn phân tích dữ liệu lớn đáng tin cậy, người sẽ giúp bạn tận dụng tốt nhất dữ liệu của mình.

Bạn có quan tâm đến việc nâng cao hoạt động kinh doanh của mình bằng phân tích AI không? Hãy liên lạc ! Chúng tôi sẽ nghĩ ra cách tiếp cận tốt nhất cho ngân sách và các trường hợp sử dụng của bạn, giúp bạn đào tạo mô hình và đảm bảo các thuật toán không thiên vị.