Использование искусственного интеллекта в бизнес-аналитике

DOI:

Ученые описывают искусственный интеллект как “изучение и проектирование интеллектуальных систем, которые включают в себя окружающую среду и принимают меры, повышающие их шансы на успех”. Джон Маккарти, который неологизировал этот термин в 1955 году, объясняет его как “науку и технику создания интеллектуальных машин” [1]. В последние годы эволюция технологий искусственного интеллекта достигла значительных успехов, и технология глубокого обучения является ее наиболее ярким проявлением [2-5]. Она основана на разработке искусственных нейронных сетей, имитирующих работу человеческого мозга, таким образом, сети могут экспериментировать, учиться и развиваться самостоятельно без вмешательства человека [6, 7]. Технология глубокого обучения продемонстрировала свою силу в распознавании изображений, общении и переводе с одного языка на другой [8-10]. Кроме того, такие компании, как Яндекс, Mail.ru, Group Limited и Google, инвестируют огромные суммы денег и активизируют усилия в развитие навыков глубокого обучения и в создание модели искусственного интеллекта (ИИ), способной справиться со сложностью человеческого мозга [11-15].

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕС-АНАЛИТИКЕ

ИИ использует машинное обучение, обработку естественного языка (NLP) и глубокое обучение для повышения способности компаний понимать данные и действовать на их основе [16]. Эти технологии особенно полезны для обработки растущих по сложности и объему данных, генерируемых цифровыми бизнес-операциями, взаимодействием с клиентами и деятельностью в социальных сетях. Аналитические инструменты на базе ИИ позволяют автоматизировать обработку данных, анализировать неструктурированные данные и выявлять скрытые взаимосвязи, которые могут быть упущены при использовании традиционных методов [17-20].

Ключевые преимущества ИИ в бизнес-аналитике:

• 1.    Быстрая обработка данных. ИИ может обрабатывать большие объемы данных гораздо быстрее, чем человек, что позволяет проводить аналитику в режиме реального времени. Это позволяет предприятиям оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, предпочтений клиентов или операционной неэффективности.

• 2.    Повышенная точность. Алгоритмы машинного обучения способны с высокой точностью выявлять закономерности и тенденции, снижая риск человеческой ошибки. Модели ИИ со временем учатся на основе данных, повышая точность прогнозирования и помогая компаниям принимать более обоснованные решения.

• 3.    Эффективность затрат. Автоматизируя повторяющиеся и трудоемкие задачи, ИИ снижает необходимость ручного вмешательства в анализ данных. Это не только снижает операционные расходы, но и высвобождает человеческие ресурсы для решения более стратегических и важных задач.

• 4.    Масштабируемость. Инструменты ИИ могут легко масштабироваться по мере роста бизнеса, позволяя организациям обрабатывать все большие

• 5.    Улучшенное принятие решений. Аналитика на основе ИИ позволяет компаниям получать более точные прогнозы и рекомендации. Это позволяет руководителям быстрее и увереннее принимать решения, основанные на данных, повышая конкурентоспособность и гибкость.

объемы данных и сложности без привлечения значительных дополнительных ресурсов.

Приложения ИИ в бизнес-аналитике:

• 1.    Клиентская аналитика. ИИ меняет представление о том, как компании понимают и взаимодействуют с клиентами. Модели предиктивной аналитики помогают определить предпочтения, поведение и модели покупок клиентов, что позволяет проводить более персонализированные маркетинговые кампании, давать рекомендации по продуктам и повышать удовлетворенность клиентов.

• 2.    Прогнозирование продаж. Модели прогнозирования на основе искусственного интеллекта анализируют исторические данные о продажах, тенденции рынка и внешние факторы, такие как экономическая ситуация, для составления точных прогнозов продаж. Эти данные помогают компаниям оптимизировать управление запасами, ценовые стратегии и распределение ресурсов.

• 3.    Управление рисками. В финансовом и страховом секторах ИИ революционизирует оценку рисков, анализируя большие массивы данных, выявляя факторы риска и прогнозируя потенциальные угрозы. Например, алгоритмы ИИ позволяют выявлять мошеннические операции, оценивать кредитный риск и улучшать контроль за соблюдением нормативных требований.

• 4.    Оптимизация цепочек поставок. ИИ помогает компаниям оптимизировать цепочки поставок, анализируя данные об уровне запасов, работе поставщиков и рыночном спросе. Модели машинного обучения предсказывают потенциальные сбои, позволяя компаниям принимать упреждающие меры для поддержания эффективности и снижения затрат.

• 5.    HR Analytics. ИИ также применяется в кадровой аналитике, где он помогает компаниям оптимизировать привлечение талантов, удержание сотрудников и управление эффективностью. ИИ может анализировать

• 6.    Финансовый анализ. Инструменты ИИ позволяют автоматизировать такие задачи, как составление финансовой отчетности, аудит и прогнозирование. ИИ также может помочь компаниям обнаружить аномалии в финансовых операциях, повышая точность и снижая вероятность мошенничества или ошибок.

данные, полученные в процессе подбора персонала, чтобы выявить наиболее перспективных кандидатов и даже предсказать текучесть кадров.

Несмотря на значительные преимущества ИИ в бизнес-аналитике, организации сталкиваются с рядом проблем при интеграции технологий ИИ:

• •     Качество данных. Модели ИИ хороши лишь настолько, насколько

хороши данные, на которых они обучены. Низкое качество данных - из-за неточностей, предвзятости или неполной информации - может поставить под угрозу точность выводов, сделанных на основе ИИ.

• •     Недостатки квалификации. Внедрение ИИ в бизнес-аналитику

требует наличия сотрудников, владеющих навыками работы с наукой о данных, машинным обучением и технологиями ИИ. Многие организации все еще сталкиваются с нехваткой талантов в этих областях.

• •      Затраты и инфраструктура. Первоначальные инвестиции в

технологии ИИ, включая программное обеспечение, оборудование и инфраструктуру, могут быть значительными. Для небольших компаний стоимость внедрения аналитических инструментов на базе ИИ может стать барьером на пути к успеху.

• •      Этические проблемы. По мере того, как ИИ все больше внедряется

в процесс принятия решений, компаниям необходимо помнить об этических аспектах, таких как конфиденциальность данных и возможность алгоритмической предвзятости. Модели ИИ должны быть прозрачными, а компании должны убедиться, что их использование соответствует нормативным стандартам [21].

БУДУЩЕЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕС-АНАЛИТИКЕ

По мере развития технологий ИИ их влияние на бизнес-аналитику будет только расти. Интеграция ИИ с такими развивающимися технологиями, как блокчейн, Интернет вещей (IoT) и пограничные вычисления, откроет новые возможности для аналитики в реальном времени и автоматизированного принятия решений. Более того, прогресс в объяснении ИИ - когда системы ИИ становятся более прозрачными и понятными -поможет бизнесу больше доверять и интерпретировать генерируемые ИИ данные. Это уменьшит скептическое отношение к «черному ящику» ИИ, что облегчит компаниям внедрение и получение выгоды от аналитики на базе ИИ. В будущем бизнес-аналитика на основе ИИ, вероятно, станет более демократичной, а удобные инструменты сделают ее доступной для сотрудников всех уровней организации, а не только для специалистов по анализу данных и аналитиков. По мере того, как ИИ будет внедряться в повседневные бизнес-операции, его роль в обеспечении роста, инноваций и конкурентных преимуществ будет возрастать.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование    искусственного    интеллекта    в    бизнес-аналитике революционизирует методы анализа данных, получения информации и принятия решений. С помощью искусственного интеллекта компании могут быстрее обрабатывать данные, повышать точность и получать более глубокие сведения, что приводит к принятию более качественных решений и повышению их эффективности. Однако по мере того, как организации продолжают внедрять ИИ, им приходится решать проблемы, связанные с качеством данных, стоимостью, нехваткой специалистов и этическими аспектами. Несмотря на эти препятствия, будущее ИИ в бизнес-аналитике обладает огромным потенциалом, предлагая компаниям новые способы использования больших данных для достижения успеха.