البيانات من خلال منشور: مفتاح التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي لاستخلاص رؤى البيانات
انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر
كانت البشرية تصنع الأدوات لملايين السنين. لم يتطور المجتمع البشري لقرون جنبًا إلى جنب مع هذه الأدوات فحسب ، بل تطور بسببها. في عصرنا الرقمي ، أحدث أداة تحويلية هي الذكاء الاصطناعي – العجلة التي يمكنها تعلم إعادة اختراع نفسها ، ودفع حدود ما يمكن أن تفعله الأداة أو تكون.
مع إمكاناته الهائلة عبر الصناعات والقطاعات ، من المتوقع أن يتضاعف الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي بين عامي 2020 و 2024 ، لينمو من 50 مليار دولار إلى أكثر من 110 مليار دولار.
الصناعة المالية ليست استثناءً: تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تسريع مجالات إدارة الأصول وتقارير التحليل الضريبي والاكتتاب الائتماني والمزيد. أثبتت القدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي أنها أحد الأصول الرئيسية لفرق التمويل في تحسين الكفاءة والإنتاجية من خلال تبسيط العمليات وتقليل الأخطاء.
ومع ذلك ، لا تزال بعض الفرق المالية لديها رؤية محدودة لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. يرى العديد من المتخصصين في هذا المجال ، لا سيما أولئك الذين عملوا في الصناعة منذ ما قبل أن يكتسب الذكاء الاصطناعي روح العصر ، أنه مجرد أداة فعالة أخرى لـ “معالجة الأرقام” ببساطة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فعل ذلك ببراعة ، إلا أن هذا مجرد تقطيع للصورة الأكبر – تكمن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في التحليل العميق للبيانات والأشخاص الذين يقفون وراءها.
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
لا تفوت الصورة الكبيرة
تتمتع البيانات بالقدرة على الكشف عن الرؤى الدقيقة وتوضيح الاتجاهات التي يمكن أن تكون مفيدة للغاية للعمليات التجارية.
كان النهج التقليدي لبيانات المؤسسة موجهاً نحو الهدف ، مثل تحديد زخم العميل أو تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية المنعزلة. ومع ذلك ، عندما تحلل الشركات البيانات بمقياس واحد فقط ، فإنها تحد من النطاق والقيمة اللاحقة للرؤية التي يمكن أن تقدمها البيانات.
إذا سعت شركة ما للحصول على إجابات محددة – على سبيل المثال ، المبلغ الذي ينفقه الموظفون على القهوة في ديسمبر – فسيجدون فقط تلك الإجابات مضاءة ضمن مجموعة البيانات ، ولا شيء أكثر من ذلك. لا يمكن لهذا النهج الضيق لتحليلات البيانات سوى تقديم إجابات ، على عكس الرؤى الواسعة – ليس لأن الصورة الأكبر ليست موجودة في البيانات ، ولكن لأن المحللين لا يعرفون الإجابات التي يبحثون عنها.
إنه مثل النظر إلى قمة جبل إيفرست ليلاً مع ضوء موضعي فقط. حتى لو تمكنت من اكتشاف القمة ، فإن حجمها الرأسي الحقيقي والجمال المهيب لمحيط الهيمالايا سوف يضيعان عليك تمامًا.
السماح للبيانات بالتألق لتحسين الذكاء الاصطناعي
يُسهّل الذكاء الاصطناعي أحد الأساليب الجديدة على نحو متزايد ، وهو يشجع البيانات على التحدث عن نفسها ، وإطلاق طيف غير مرئي سابقًا من “الضوء”. فقط عندما تقوم المنظمات بتحليل البيانات لما هي عليه دون أي مفاهيم مسبقة ، يمكنها استخراج رؤى شاملة ودقيقة في تباينات البيانات التي تعكس الواقع.
لذا ، إذا فكرنا في البيانات على أنها شعاع من الضوء ، فإن الذكاء الاصطناعي هو المنشور الذي يكسر كل ألوانه المخفية.
عندما تتمكن البيانات من التنظيم الذاتي والإشراف الذاتي ، تظهر النتائج بنفسها. هذه الطريقة شائعة في المجالات الأخرى لتحليلات البيانات ، مثل تحديد انحراف البيانات أو اكتشاف الانحراف.
لكن الفرق المالية تميل إلى النظر إلى انحراف البيانات على أنه حدث تعسفي ، متجاهلة الأسباب الكامنة وراءه. هذا عار لأن التغيير الذي يبدو صغيرًا والذي يفسر انحراف البيانات قد يؤثر فعليًا بشكل كبير على معنى البيانات بشكل عام. تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي حلاً لهذا الإشراف على انحراف البيانات ، لأنها مفيدة بشكل فريد في فهم سبب هذه التغييرات (والتنبؤ بأثرها).
في الممارسة العملية ، سرعان ما تصبح أهمية هذه التفاصيل الدقيقة واضحة. ضع في اعتبارك الاتجاه التالي: في الآونة الأخيرة ، كان هناك تحول بعيدًا عن حليب البقر إلى بدائل الحليب النباتي في القهوة.
وفقًا لذلك ، فقد تغير المعنى الكامن وراء طلب “شقة بيضاء” ، جنبًا إلى جنب مع كيفية الإبلاغ عن هذه النفقات وفهمها في تقارير نفقات الشركة. ستحدد أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي أن معنى “الأبيض المسطح” قد تغير بسبب انجراف البيانات (أي “الانجراف” نحو الحليب النباتي الذي غالبًا ما يكون أغلى ثمناً) مما يوفر لنا نظرة ثاقبة عن سبب تغير السعر أو إنفاق الموظف. أيضا تغيرت في وقت لاحق.
أين نذهب من هنا؟
سيستفيد المدراء الماليون بشكل كبير من الوثوق ببياناتهم لإلقاء نظرة ثاقبة بدلاً من فرض مقاييسهم الخاصة عليها. تسمح لهم أدوات ذكاء الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي بفعل ذلك بالضبط: السماح للبيانات بالحديث وإظهار أي مجموعة بيانات معينة للمديرين الماليين من جميع الزوايا الممكنة ، وليس فقط الطريقة التي يعتقدون أنها يجب أن ينظروا إليها.
ستزداد أهمية التحالف القوي بين الأتمتة والذكاء الاصطناعي في العمليات المالية للشركات فقط. تعد هذه الأدوات جزءًا لا يتجزأ من إنتاج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات المالية للشركات ولإبقاء الشركات على اطلاع دائم بنفقات الصورة الكبيرة.
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر كفاءة وبأسعار معقولة ، توقع رؤية المزيد والمزيد من الشركات والأقسام المالية التي لديها شركات بيانات مماثلة: التركيز على جودة البيانات وتحليلها لتعزيز قدراتها في اتخاذ القرار.
على الرغم من أن تحليل البيانات كان يلقي الضوء منذ فترة طويلة على حلول الأعمال التي تختبئ في مجموعات البيانات ، إلا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون بمثابة منشور يمنح القادة الماليين القدرة على رؤية تنوع ألوان وظلال البيانات بشكل لم يسبق له مثيل.
ديفيد جيداليا هو كبير مسؤولي التكنولوجيا في BlueDot.
صانعي القرار
مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!
DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص التقنيين الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.
إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.
يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!
قراءة المزيد من DataDecisionMakers
اكتشاف المزيد من إشراق التقنية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.