人工智慧助力現代決策
Posted: Tue Mar 18, 2025 10:32 am
簡而言之，傳統 BI 工具的缺點在於它們是靜態的、回顧性的和被動的。在我們這個快速發展、以資料為中心的世界中，我們需要的不僅僅是傳統方法來偵測和回應業務事件。
AI 相較於傳統 BI 的優勢
現在我們已經討論了傳統商業智慧讓我們來看看將人工智慧整合到分析堆疊中的一些好處。
BI 儀表板的一個現實情況是，僅影響業務某個部分 阿根廷數據 的重要業務事件很容易淹沒在統計數據的海洋中。關鍵指標被匯總為單一頂級 KPI，這意味著通常代表最大未開發機會的小異常很容易被忽略。
另一方面，自動化的 AI 分析平台可以在最精細的層面上監控數百萬個指標，因此您可以應對最細微的收入洩漏和業務事件。此外，機器學習可以消除業務洞察延遲，這意味著您可以在最重要的時候做出更好的業務決策。
人工智慧洞察力比以往任何時候都更好（並且呈指數級提高）
2010 年代見證了人工智慧的驚人進步，尤其是在深度學習領域。正如著名人工智慧專家 Andrew Ng 在下面這張投影片中所強調的那樣，深度學習的一個獨特之處在於，一般來說，當你向人工神經網路輸入更多數據時，其性能通常會不斷提高（儘管並非 100% 都是如此）。
圖片來源：吳恩達
隨著組織不斷產生更多的數據，很容易理解為什麼人工智慧驅動的洞察力對於決策如此有價值。
傳統 BI 儀錶板已不夠用
當傳統的 BI 儀表板進入商業世界時，它們旨在幫助簡化 KPI 報告並提供公司績效的可見性。這無疑有助於整個業務分析流程，但可見度不足以提供智慧。
AI 相較於傳統 BI 的優勢
現在我們已經討論了傳統商業智慧讓我們來看看將人工智慧整合到分析堆疊中的一些好處。
BI 儀表板的一個現實情況是，僅影響業務某個部分 阿根廷數據 的重要業務事件很容易淹沒在統計數據的海洋中。關鍵指標被匯總為單一頂級 KPI，這意味著通常代表最大未開發機會的小異常很容易被忽略。
另一方面，自動化的 AI 分析平台可以在最精細的層面上監控數百萬個指標，因此您可以應對最細微的收入洩漏和業務事件。此外，機器學習可以消除業務洞察延遲，這意味著您可以在最重要的時候做出更好的業務決策。
人工智慧洞察力比以往任何時候都更好（並且呈指數級提高）
2010 年代見證了人工智慧的驚人進步，尤其是在深度學習領域。正如著名人工智慧專家 Andrew Ng 在下面這張投影片中所強調的那樣，深度學習的一個獨特之處在於，一般來說，當你向人工神經網路輸入更多數據時，其性能通常會不斷提高（儘管並非 100% 都是如此）。
圖片來源：吳恩達
隨著組織不斷產生更多的數據，很容易理解為什麼人工智慧驅動的洞察力對於決策如此有價值。
傳統 BI 儀錶板已不夠用
當傳統的 BI 儀表板進入商業世界時，它們旨在幫助簡化 KPI 報告並提供公司績效的可見性。這無疑有助於整個業務分析流程，但可見度不足以提供智慧。