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啟動AI - 從自主分析(Self-Service Analytics)到智能分析(Smart Analytics)

業務行銷處業務部 曾碩全

AI 能做什麼?

隨著人工智能(AI, Artificial Intelligence)議題的發酵;無人駕駛車、臉部辨識、個人生活助理(Siri, Google Assistant…)等各類生活上的運用,那在商業或企業營運上,又能做些什麼呢?

 

什麼是AI?

在探究AI在商業或企業營運上能做什麼之前,得先把到底AI是什麼,先弄清楚;到底是因為什麼,能使硬邦邦的資訊系統,轉變為人性十足的人工智能;簡言之,可由自然語意(NL)、機器學習(ML)及"智動化"(SA) 等三項機制的組成,來做為說明:

  • 自然語意 (NL, Nature Language)的成熟:

最簡單的說法就是能聽得懂人說的話,而不再是人要去下機器能懂的字語;例如:天花板,除了建築物的實體意義外,有時也會延伸為界限、底限的意思,人與人溝通時會依上下語句、情境接收到這個意思,現在機器也能開始了解這類的用法。

  • 機器學習 (ML, Machine Learning)的技能:

如字面而言,機器會自我學習,隨著時間與資訊的累積,而愈來愈精進的能力;而事實上,這中間包含了諸如:偵測、識別、統整與修正等歷程的演進,簡言之,就如舉世聞名的AlphaGo,就是運用快速進化的機器學習法,嬴得職業圍棋界的肯定。

  • 智 動 化  (Automation/ Smart Action)的實現:

這裏以"智動化"特別標註,以免與自動化混淆,就是藉由學習得來的結果,使得系統能自行判斷並執行相對應的動作,而非都要人為介入來把關。

 

資料,潛藏於企業的寶藏!

而在商業或企業而言,對於資料的運用,無論是於過往資料海中,查找歸因以避免重覆的錯誤,還是從現在的跡象中,即時提醒警示,及早因應風險;甚而運用模型(Model)與模式(Pattern),來預測需求,提早規劃佈局;在在地地表明資料就等同於企業所擁有的巨大寶藏。

 

商業智能(BI/BA),將資料轉化為商機!

商業智能(BI/BA)的工具,藉由以圖形、顏色、大小等將手法,將資料以直觀視覺的方式,呈現出來,用以專注在趨勢的探索與驗證,並有效的突顯與聚焦核心的問題;並利用週期性的資料回饋與動態即時的使用介面,大幅提高個人運用資料的能力;結合過往制式精準的報表,將可視以聚焦、滾動以精進的商業智能的核心表露無疑。

在講求速度、高效的商業運作與企業營運中,商業智能(BI/BA)工具將分流而後統合的海量資料處理的觀念,具體實現在自主與自助分析(Self-Service)的運作上,將潛藏於企業內的資料價值與人員潛能激發出來,在歷經10幾年的歷程,已到達了相當成熟穩定的狀態了;再來呢?

 

更廣泛的資料蒐集

現行對於運用資料的期待,已無法滿足於企業內部的資料的整合與分析,開始往外擴展,嘗試與外部資料的蒐集、萃取、統合與解析,這其中更為龐雜、更為多樣、更多規範…已往的資料採掘(Data Mining)、資料萃取(Data Cleansing)、資料管控(Data Governance)…的方式並未能全面掌握。

 

更進階的營運支援

另一方面,在運用BI/BA工具所取得的分析結果,來做為決策支援、管理營運、模擬規劃…等實務運作上,也開始發現在這些須要人工判斷後方才執行的作業中,絕大部分都是例行性的檢核作業,這也就是現在正在發展的人工智能,在經過學習歷程後,可以勝任的工作範疇;諸如:保險的核保作業、信用卡的核卡作業…等,從而使得決策分析作業,聚焦於真正需要人為介入,複雜綜合的決策思量上。

 

AI, 商業智能(BI)的下一步!

如果說藉由商業智能工具,能將資料轉化為商機;那麼將原先得由人,參考所產生的資料結論,分析判斷後,來決定並執行下一步因應措施(Action)的過程,也交由機器來執行,無疑就是商業智能的下一個歷程。

 

AI 將商機轉變為契機!

AI最為強大的地方,就在於將以往所面臨的巨大挑戰,諸如:巨量加增的資料、極致速度的追求、日漸頻繁的變動因子、愈來愈短的生命週期…等,將之轉變為加速學習,精進智動的動力燃料;亦即資料量愈大、愈雜,智能學習的基礎就愈廣;變動愈頻繁、週期愈短,智能精進的速度就愈快;可以想像成:揀拾路邊無法處理的雜物,丟入AI引擎的燃料入口,就能更快、更穩、更安全的駛向目的地。

 

AI 引發的契機方向!

  • 特徵與關連

資料的特徵,亦即描述資料的能力,藉由自我的偵測、學習與修正,使得原先制式特徵值的獲取,得以突破至更廣、更深卻更精準。

資料的關連,代表著資料擴展演化與有效延伸的能力,藉由不同的學習原則與自行發展的演算模式,使得資料的演化,更為快速、全面並且更為明確。

藉由更寬廣精準的特徵值,與全面飆升的關連能力,使得發掘潛在價值或發想創新商機的依據,更為紮實穩固;可以預想得到對於各行各業業務與行銷的衝擊。

 

  • 偵測與預防

隨著時間與資料的累積,透過自我學習的特性,使得以往設定式的偵測條件或風險指標,逐漸轉變為調變式的偵測配置,條件自行調整,指標自行增刪,使得提早偵測,以因應各項風險發生的智能反饋與連動指日可期,對風險比較敏感的行業而言,早已開始著手發展。

透過自行成長的學習機制,將原先須靠人工判斷的作業流程,改由智能判斷自動分級執行變為可能,對於各項手續與作業時間能大幅加快與縮短。

 

  • 追溯與精進

如前所述:持續成長的大量資料,日漸複雜的程序,不斷修整的法令與變動不停的環境與科技,這些原本造成困擾與挑戰的因素,轉而變成持續精進、優化的動能,使得追溯的能力變為強大高效,無論對於何種行業,其規劃、執行與管控的能力都能大為提昇。

 

守經據典,通權達變!

無論資訊科技如何進展,對於大量的運算與反覆的流程,一直都是資訊系統精擅的地方;同樣地,大量的資料運算加上自我反覆的學習歷程,使得人工智能(AI)在資料洞察(Data Insight)的廣度與深度上重新開創新局;聯合通商以在資料洞察上幾近20年的專業服務,業已將AI納入產品與解決方案的範疇內,諸如:與外界資料的連結、不同變因的引用、特殊事件的自動建立與篩選…等相關的實作,並於2018年訂立為”AI元年”的里程碑;持續滾動預測數據,以實現未來獲利價值。

 

參考資訊:

  1. Systems of Insight and AI: The Future of BI | GoodData:https://www.gooddata.com/blog/embedded-analytics-and-ai-the-future-of-bi
  2. How ML and AI will transform business intelligence and analytics | ZDNet:http://www.zdnet.com/article/how-machine-learning-and-artificial-intelligence-will-transform-business-intelligence-and-analytics/
  3. 6 Examples of AI in Business Intelligence Applications:https://www.techemergence.com/ai-in-business-intelligence-applications/
  4. Business Intelligence Powered By Artificial Intelligence:https://www.datapine.com/blog/artificial-intelligence-in-business-intelligence/

 

 


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