生成式人工智能，在商业智能和数据分析中的5个主要用途

据Gartner报告，生成式人工智能正变得越来越普遍，到2025年，它将占所有生成数据的10%，这与几年前占数据的1%相比，有了显著增长。

对于基于产品的企业，人工智能可以通过检查历史数据为客户创造个性化体验。金融公司可以分析市场数据，提出新的交易策略。每个行业，只要涉及数据分析，都将受益于新兴的人工智能技术。

在本文中，我们将探讨生成式人工智能在商业智能和数据分析中的5个主要用例：

1. 自动化分析

商业智能和数据分析中的许多任务可能是重复且繁琐的，虽然你可以使用自动化脚本来完成这些任务，但这需要高水平的编码知识。

此外，每次需要自动化分析任务时，您都需要编写脚本。如果您决定在进行分析时更改方法，则需要更改脚本。例如，数据收集是最耗时的任务之一。您需要找到正确的数据源，将所有Excel文件集中在一起，搜索相关信息，然后开始分析。生成式人工智能在数据分析中更具创新性的用例是自动化数据提取和分析过程。使用大多数现代人工智能聊天机器人，您可以要求他们为您创建自动化脚本，完全个性化并针对您的特定需求进行定制。

在收集数据时，你可以通过输入一些参数，让AI工具过滤掉相关数据。您可以设置一个自动通知系统，以便在客户行为或销售情况发生变化时，您可以立即使用该数据并采取行动。这可以节省您的时间和资源，从而避免潜在的收入损失。Seek.ai是生成式人工智能工具的一个例子，它可以通过人工智能驱动的数据库查询自动进行数据提取和分析。

它使您能够通过经过训练的深度学习模型查询您的数据库，包括Microsoft SQL服务器，这些模型将自然人类语言转换为精确的可执行的SQL代码，搜索您的业务数据并检索洞察力。
这样，您可以为数据科学团队腾出更多时间，同时提高业务数据的投资回报率。

2. 数据准备

数据准备涉及许多复杂的步骤，如数据收集、发现和剖析、清理、结构化、转换和验证。这使得准备数据的过程往往很复杂。从不同来源收集数据时，数据的质量和准确性可能存在不一致。更不用说，这些数据中的大部分可能是不可用和不相关的，因此您必须将其删除。这可能会浪费大量宝贵的时间和资源，并对员工的工作效率产生不利影响。用户数据丰富平台Crowd Flower的报告显示，事实上，数据科学家将51%的时间用于标记、清理和组织数据。

想象一下，如果这些任务可以通过人工智能来解决，你的企业可以节省多少时间和精力。生成式人工智能可以处理许多数据准备任务，如标记、分割、分类、丰富和匿名化。其中一些模型增强了数据准备能力。这意味着您可以自动化配置文件数据，剔除错误和不相关的数据，并执行数据清理、转换和丰富。许多商业智能供应商提供具有数据准备自动化功能的生成式人工智能技术。这些可以简化你作为自助服务BI用户如何进行高级数据分析工作，即使没有专业知识。Snorkel 的团队利用 Vertex AI 从复杂的文档中提取重要数据。

Snorkel Flow使用以数据为中心的AI工作流程对数据进行程序化标记。这些数据可以是PDF、非结构化文本、HTML数据、格式丰富的文档或会话文本。他们使用Vertex AI来监控模型性能。如果发生数据漂移，他们可以快速调整参数并重新生成训练模型。

3. 预测分析

预测分析涉及分析当前数据以预测未来的结果。数据分析可以分为四种类型，预测分析处理未来。它使用统计模型、机器学习、决策树、集群模型等进行分析。对于许多企业来说，这可能是一个复杂的过程。跟上趋势，收集大量相关数据，将它们输入分析模型，并在此基础上得出经得起时间考验的结论，这可能是一个艰巨的过程。即使你完成了这个过程，也不一定能保证得到准确的结果。

相反，出错的可能性更大，这将给公司带来巨大的损失。生成式人工智能是在大量数据集上进行训练的。您还可以对训练数据集进行个性化设置，使这些工具在分析当前形势和做出更好的未来决策方面更加有效。这些工具可以比人类和传统数据分析工具更容易地识别模式和趋势。您还可以使用生成式人工智能训练和改进现有预测模型的准确性。一种方法是生成合成数据，更真实、更稳健地测试您的模型。

有了这些工具，您可以更好地优化业务运营并提高效率。例如，谷歌的人工智能工具可以通过扫描视网膜来预测心血管疾病的风险。该算法被用于患有这种疾病的患者和没有患有这种疾病的患者，在70%的时间里做出了正确的预测。

4.风险管理

评估风险对于任何企业取得成功都是至关重要的。不使用正确的风险指标、错误地评估风险、选择不可靠的数据来源，或者错误地传达已识别的风险，都可能使您的公司面临陷阱。此外，公司需要全天候监控风险。电子表格等传统工具不仅有限，而且需要不断调整。这占用了员工的时间和资源，损害了生产率。

另一个常见问题是风险处理，您可能已经识别和评估了任何潜在风险，但您将如何管理它们？虽然常规的商业智能工具可以提供帮助，但您需要了解它们在风险管理中的使用。因此，风险管理是生成式人工智能在商业智能中的另一个最佳用例。您需要在正确的时间做出明智的决定，以避免风险。生成式人工智能可以帮助您应对风险管理情况。

商业智能中的AI技术可以定位潜在的业务风险，并生成概述这些风险的宝贵报告。例如，金融公司可以使用生成式人工智能来检测任何类型的欺诈和金融犯罪。生成式人工智能在风险管理方面的主要用例之一是模拟。您可以创建一个虚构的场景，分析所涉及的风险，并提前制定缓解策略。这对于测试你当前的策略并对其进行调整以处理你可能没有考虑到的任何边缘情况也是有用的。

Stripe利用GPT-4提供更好的用户体验和检测欺诈。在他们的业务中测试了该模型的50种潜在用途后，他们发现了15个强大的用例。他们改进了支持定制，开始回答有关支持的问题，总结文件，并检测任何欺诈活动。

5. 生成可视化数据

数据可视化是生成式人工智能在数据分析中的突出用例。在将数据转化为可视化表示时，商业智能和数据分析工具可能会受到限制。一些工具只能绘制传统的图表和图形。它们可能无法以你想要的方式输出可视化结果，结果无法进一步个性化或定制。

对于缺乏经验的人来说，即使它是可视数据，阅读和理解也可能是困难的。对于不精通技术的人来说，使用高级工具也可能很困难。

因此，即使有强大的工具，最终目标也无法实现，生成式人工智能改变了您生成可视化数据、图像和建模见解的方式。

此外，与传统的工具不同，您可以使用高级提示对收到的输出进行个性化设置，使可视化结果符合您的需求。最重要的是，您可以使可视化具有交互性，以实时评估数据。这对您和您的客户都有好处。这是因为这些图像具有用户友好的特性。当你可以输入自然语言提示时，更容易生成可视化并从中获得隐藏的见解。即使你没有编码经验或无法理解数据可视化，生成式人工智能也可以让你轻松理解它们。

Telus是一家公开交易的控股公司，使用HEAVY.ai来改善客户体验和绩效分析。他们使用该工具的交互式可视化功能从客户数据中寻找重要见解，这使他们能够创造追加销售机会。因此，他们能够通过查询、过滤和可视化地理时态数据，在有利可图的地方建立无线服务。

结论

生成式人工智能可以彻底改变你的商业智能格局。从数据收集、数据分析、数据集扩充和解决数据稀缺问题，到提高模型准确性、获得可靠见解、生成可视化结果和制定业务决策，仅举几例。
这些人工智能工具将帮助你建立一项业务，为你和你的消费者提供个性化的体验。

有趣的是，麦肯锡报告称，生成式人工智能在63个商业用例中每年有潜力增加2.6万亿美元至4.4万亿美元。
到目前为止，你应该对生成式人工智能在商业智能和数据分析中的优势和用例有一个清晰的认识。将人工智能应用于您的业务不仅可以简化整个工作流程，还可以消除您之前遇到的人为限制。通过掌握更准确的数据，您可以解锁一个充满新机遇的世界。

所以现在是时候停止抵制，开始使用这些技术来节省更多的业务资源，赚取更多的收入。