AI 分析简介和 5 大企业用例

麦肯锡最近的一项调查显示，被该咨询公司归类为“人工智能高绩效者”的受访者将至少 20% 的息税前利润 (EBIT) 归功于人工智能。埃森哲的另一项研究发现， 只有 12%的受访组织实际上在 AI 部署方面取得了成功。对于这些公司来说，他们 30% 的收入来自人工智能。

你觉得这是一个你想利用的错失机会吗？然后继续阅读以了解有关 AI 分析的更多信息、它如何为您的业务服务以及在实施过程中会遇到哪些挑战。也许这会对您有所启发，让您获得联系AI 开发服务提供商所需的知识。

什么是人工智能分析，它与传统方法有何不同？

分析通过从数据中提取有意义的模式并对其进行解释和交流来发挥作用。传统的分析方法缓慢且耗费大量精力，但使用 AI 对其进行增强可以显着加快流程并提高结果的准确性。

在传统分析中，用户创建仪表板以在“if-then”编程的帮助下在可视化中查找模式，其中数据严格按照预定义的规则进行处理。这些仪表板满足特定的业务需求并且范围有限。传统方法只能处理结构化数据。

AI 分析是指使用机器学习和其他AI 子集等技术使数据分析过程自动化。人工智能分析可以处理复杂的非结构化数据，例如图像和语音。它不局限于预定义的假设，并且可以为您带来意想不到的结果。与静态的传统方法不同，基于人工智能的方法允许用户动态聚合数据以回答不同的查询。

根据 Gartner 的说法，有四种主要的数据分析方法。

1. 描述性分析解释历史数据。它使用商业智能工具和仪表板来分析趋势并了解过去发生的事情。它不预测未来。
2. 诊断分析使用数据挖掘技术来了解事情发生的原因。
3. 假设条件保持不变，预测分析有助于预测未来的结果。这就是人工智能的用武之地。
4. 规范分析方法是行动驱动的。它有助于确定实现特定结果的最佳方式。

Gartner 建议结合预测分析和规范分析来解决复杂的业务问题并做出基于数据的决策。所以，如果你想能够：

• 快速汇总业务不同方面的数据，而不是为每个业务问题构建一个仪表板
• 收到有见地的建议
• 换个角度看你的问题
• 了解某些事情发生的“原因”以及“如何”在未来做出改变

那么 AI 数据分析就是你想要尝试的东西。

人工智能分析的前 5 个用例

现在您已经了解了 AI 分析相对于传统方法的优势，让我们看看如何应用它来解决您的业务问题。

1. 人工智能分析借助情绪分析改善客户体验

情感分析是自然语言处理中的一个领域，用于通过分析文本来检测客户对您的品牌、产品和服务的感受。公司可以应用这种做法来研究社交媒体帖子、调查回复、客户评论等，以衡量他们的品牌声誉并了解客户的需求。

银行业的人工智能情绪分析

银行部署情绪分析来发现用户对其产品和服务的看法以及对组织的整体体验。此外，金融机构可以使用这种策略来评估客户对竞争对手活动的反应，并复制更成功的例子。

借助 AI 支持的情绪分析了解客户意见的一个例子来自位于达勒姆的 Atom Bank。该公司分析了来自调查和在线社区的数据，以了解客户对他们的银行应用程序的看法。数据显示，“认证”主题与负面情绪有关。它还认识到导致挫败感的持续性问题，例如“面部识别不起作用”。

Atom 银行利用从基于 AI 的数据分析中获得的知识进行改进，并根据领先的评论平台 Trustpilot 成为评级最高的银行。

了解零售业中的客户情绪

零售商可以分析社交媒体、客户反馈和客户支持查询，以了解人们对其品牌或特定营销活动的总体感受。情绪分析还可以帮助零售商掌握即将到来的趋势。

一家北美服装零售商调查了客户的社交媒体，特别是 TikTok，以确定趋势并描述它们如何与不同的用户角色相匹配。因此，该零售商深入了解不同的服装趋势（例如面料、设计和价格）如何适合不同的买家角色。该组织将此信息用于其有针对性的活动和设计服装系列。

2. 人工智能分析通过预测性维护减少设备停机时间

人工智能驱动的预测分析可以处理从不同机器收集的数据，以实时了解它们的状况，而不是依赖于预定的人工检查。预测性维护对于难以接近的设备特别有价值，例如在石油和天然气行业，远程机器很难接近，甚至很危险。

但是预测性维护应用程序也可以使其他行业受益。

制造中的预测性维护

人工智能分析在制造业中有很多优点。它可以发现超载、半负荷运行或可能发生故障从而延误整个生产过程的设备。

汽车行业的领先供应商 ZF Friedrichshafen 与 Microsoft 合作，使用 AI 进行流程优化。作为该项目的一部分，该公司专注于齿轮零件生产线的预测性维护。它想在珩磨机的使用寿命即将结束之前更换珩磨机中的珩磨环。最终的人工智能分析解决方案可以在影响生产线之前检测到 99% 的珩磨环断裂。

运输中的预测性维护

在运输行业，预测性维护中的 AI 数据分析有助于检测车辆故障，以避免轨道卡在茫茫荒野中的情况。例如，比利时铁路公司 Infrabel 在其轨道上使用了不同类型的传感器，包括温度和功耗测量传感器。在分析数据后，公司的运营商可以检测到过热和异常的功耗漂移，并在方便的时候将车辆停运维修。

3. 人工智能分析预测库存优化需求

传统的库存管理方法依赖于客户订单数据。尽管这种方法可能有效，但由于它使用的数据源有限，因此经常会导致库存过多和库存不足。 AI 分析使供应链经理能够考虑更广泛的数据，例如当前趋势、历史销售，甚至社交媒体内容。

据麦肯锡称，将人工智能分析纳入供应链管理运营可以减少高达 50% 的错误，并将失去的销售机会减少约 65%。

宜家使用人工智能驱动的需求预测工具，可以分析多达 200 个来源的数据，以预测每种产品的受欢迎程度。这个工具可以考虑季节变化、节日、天气预报等因素，可以预测当天到四个月的需求。这个新工具将宜家的预测准确率提高到了 98%。

4. 人工智能分析使您能够创建个性化的产品

同样，通过处理大量数据，人工智能分析使不同行业的公司能够创建个性化的产品和服务，并在正确的时间让正确的人看到它们。

个性化产品和有针对性的零售营销

人工智能分析可以更好地进行受众细分，从而实现量身定制的营销活动。这使零售商可以向更有可能采取行动的客户发送有影响力的广告。此外，公司可以将人工智能推荐引擎插入他们的电子商务平台，以便它可以根据客户的偏好、人口统计和当前趋势向客户推荐产品。

一家英国鞋类零售商尝试使用人工智能和数据分析在其网站上推荐产品，结果发现加入购物车的比率增加了 8.6% 。

医疗保健中的个性化治疗

医疗保健中的人工智能分析可以从患者的生物标志物、遗传信息和其他医疗保健数据中获得洞察力，以预测患者对不同治疗方案的反应，这有助于避免开出不太可能有效的昂贵药物。

日本千叶大学使用 AI 分析技术处理卵巢癌患者治疗前的基因组、临床和代谢数据，发现了一组预后较差的人群，他们不太可能对典型治疗产生良好反应。之后，研究人员利用这些结果为这一人群开发了个性化治疗方法。

5. 人工智能分析预测客户行为

同样，通过处理大量数据，人工智能分析使不同行业的公司能够创建个性化的产品和服务，并在正确的时间让正确的人看到它们。

防止客户流失

通过分析社交媒体、客户评论、支持票和其他信息，人工智能分析可以发现不满意和考虑离开竞争对手的客户。这使您可以采取必要的措施来留住这个客户，而不是让他们离开并为吸引新人付出更高的代价。研究表明，获得新客户的成本是保留现有客户的五倍。

预测预约未出现

错过预约每年给美国医疗保健系统造成大约 1500 亿美元的损失。人工智能驱动的数据分析使医院和私人医生能够预测哪些患者可能会在没有通知的情况下跳过预约。

波士顿儿童医院的研究人员建立了一个人工智能模型，可以分析信息，例如患者的病史、保险可用性、种族、母亲的教育水平，以及天气状况，以发现任何潜在的未出现。研究团队还建议在算法中加入某种类型的提醒，以便在识别出可能错过预约的患者后，该模型可以确定患者是否可以从短信或电话中获益，并使用首选方法。

与在数据分析中实施 AI 相关的挑战

人工智能项目以其高失败率而著称。 福布斯报告称，60% 到 80% 的人工智能项目都失败了。 Gartner 描绘了一幅更加严峻的画面， 85% 的项目偏离了正轨。

让我们探讨一下您可能面临的主要困难以及如何增加成功的机会。您可以在我们的博客上找到有关与 AI 相关的挑战的更多信息。我们还提供详细的AI 实施指南，帮助您通过 AI 实现目标。

训练数据不足

研究表明， 96% 的企业在 AI 分析方面遇到了与数据相关的挑战。并不总是能够找到完全满足您对合适培训的需求的现有数据集。现有的数据集可能存在偏差、对您的目标人群来说过于笼统、不完整或根本不准确。加利福尼亚大学和谷歌研究院最近进行的一项研究发现，从业者和研究人员之间存在“大量借用”数据的做法，这意味着从事一项任务的社区采用了本应在不同环境中使用的数据。在“借用”数据上训练的模型不太可能提供准确的结果，因为它们不熟悉您的特定领域案例。

作为提高模型训练质量的一种方式，数据科学家必须与领域专家和数据所有者合作，编译代表您所在领域的训练数据集。他们还需要手动或借助注释工具（例如 Supervise.ly）确保它干净且准确地标记。

不要跳过咨询领域专家，尤其是当您需要解释来自其他国家和文化的数据时。 据成功的 AI 初创公司 CrowdAI 的首席执行官 Devaki Raj所说，“为了有效，自动化需要让最接近问题的人知晓。”

有偏见的结果

人工智能模型产生的结果在很大程度上取决于训练数据。如果不对这些数据进行严格检查，种族、年龄和其他类型的偏见很容易潜入，影响算法以提供错误的预测。即使经过适当的初始训练，人工智能算法在继续学习的过程中也会产生偏见。

为了克服这种担忧，请确保在设计算法时考虑到包容性，并在代表性数据上进行训练。在部署之后，投资于控制框架并进行定期审计，以确保所有人工智能驱动的数据分析工具产生相关的、公正的结果。

与技术相关的高额费用

机器学习和深度学习算法要消耗大量能量才能发挥作用。他们需要越来越多的 GPU 和内核来运行。而这一切都相当昂贵。即使由于云计算，您不需要在内部拥有所有资源，它仍然不便宜。你的算法越智能、越准确，开发成本就越高。

您可以参考我们的博客，了解有关AI 实施成本和数据分析成本背后因素的更多信息。

您可以通过确定您的优先用例并构建 MVP来验证您的想法并确定需要改进的地方，从而最大限度地减少早期开发阶段的费用。不要从一开始就追求极高的准确性而陷入资金不足的境地。当您有证据证明您的项目可行时，您可以逐渐为您的 AI 分析工具提供更多相关数据以提高准确性。

人工智能算法的黑盒性质

在某些行业，如果系统没有详细说明它是如何得出结论的，那么接受人工智能和数据分析的建议就具有挑战性。出于合规原则或个人原因，需要进行解释。例如，在医疗保健领域，如果医生不了解选择这种特定治疗方法的基本原理，他们将很难开出人工智能模型推荐的治疗方法。

如果您的领域需要决策透明，您可以部署可解释的 AI 。它是一组允许人类用户理解人工智能算法输出的过程。可解释的人工智能技术还允许用户发现并纠正有偏见和不准确的结果。然而，值得注意的是，白盒模型缺乏黑盒模型的预测能力。

那么，人工智能分析值得付出努力吗？

尽管人工智能分析的实施具有挑战性，而且并非每个组织都能在这方面取得成功，但成功部署的好处还是很多的。在这个竞争日趋激烈的快节奏世界中，企业不能浪费数月时间使用传统分析来回答战略问题。他们将失去依赖人工智能驱动的数据分析的公司的市场地位，并且可以更快地取得相同的结果。

看看创新型 AI 初创公司 Orbital Insight 的首席执行官James Crawford 所描述的时间框架，“我们希望将时间缩短到一个小时左右，因为这是关于物理世界中正在发生的事情。”

您目前在分析任务上花费了多少时间？如果您想提高决策能力并获得 AI 分析的其他优势，请联系值得信赖的大数据分析顾问，他将帮助您充分利用数据。

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