AI 分析：更快的資料洞察力

企業多年來已將機器學習模型應用於其資料分析工作。對於透過發現異常和趨勢的機器學習模型追蹤大量財務交易或潛在客戶安全作業以執行資料的分析師來說，這就相當合理。

現在，大型語言模型或 LLM 似乎每週獲得精密的新功能，為資料科學家和資料分析師提供吸引人的機會，透過自動化轉換工作流程，並為整個組織中的更多人員帶來資料導向的洞察。

什麼是 AI 分析？

AI 分析有時稱為 AI 增強分析，是一種結合機器學習、自然語言處理和資料管理技術來分析業務績效的方式。就像傳統的分析一樣，AI 分析的目標是尋找模式、預見趨勢、擷取洞察分析、進行預測，或是這些模式的某些組合。不同之處在於，AI 分析使用機器學習 (ML) 模型以近乎即時的方式分析大型資料集，然後利用強大的 LLM 自動化準備和分析資料和視覺化結果的程序。

為此，AI 分析流程會尋求將許多先前勞力密集的工作自動化，例如資料準備、資料清理及資料模型設計。準備資料並進行分析之後，AI 分析系統可協助產生發現項目的視覺化，甚至建議行動課程。由於 AI 可以近乎即時地監控和分析大量資料，因此可以測試大量的資料點組合，並確定這些組合之間的關係。

目標是讓分析師直接查詢資料，而不是逐步完成複雜的手動資料準備和資料科學流程。

AI 分析與傳統資料分析的比較

傳統資料分析是業務人員與資料分析師或資料科學家之間的諮詢和反覆流程。資料科學家往往專注於準備資料，並應用技術和工具來解釋資料，而資料分析師則善用套裝分析軟體來制定業務決策，但角色通常重疊。兩者都可以視為資料分析專家，針對可能顯示的資料提出問題或假設。接著他們將組合資料並套用精密的技術和工具，以查看資料分析是否回答問題或驗證假設。接著，他們可能會將這些發現項目建置到儀表板中，以追蹤一段時間的預先定義商業測量結果。傳統資料分析仍是協助企業探索結構化業務資料關係和趨勢的重要工具，這對於回答有關業務績效的特別問題至關重要。

相反地，AI 分析使用 LLM 以及獨立的機器學習模型，將人類完成分析所需的步驟自動化。它可讓業務分析師動態要求和合成資訊，而無需 IT 專家協助。一旦設定來分析來自業務應用程式的各種資料，以及來自社交媒體、電子郵件、影像和文件的非結構化資料，AI 分析就能比人類更快、更一致地進行。AI 分析正快速成為分析師最喜歡的工具，以加深分析並提升效率。

重點精華

• AI 分析使用機器學習協助發掘趨勢、尋找異常並進行預測，以傳統分析做法為基礎。
• AI 分析會套用 ML 與精密 LLM，以協助自動化從資料準備到分析和視覺化等分析流程。
• AI 分析可將結構化應用程式資料與非結構化資料 (例如社交媒體饋送、文件及媒體內容) 結合，以強化其發現項目。
• 與傳統批次資料分析不同，AI 分析有助於持續監控和分析大量資料，以獲得更即時的結果。
• 資料科學家和資料分析師使用 AI 分析來提高生產力，並協助更多業務人員取得洞察力。

解說的 AI 分析

AI 分析運用機器學習、LLM 和資料視覺化等進階技術來改善業務決策。由於 AI 分析可將傳統資料分析的許多面向自動化，因此有助於降低分析的持續成本、提高準確度，並讓分析師專注於更高層級的策略思維。

就像傳統的業務分析一樣，AI 分析會使用 ML 工具來處理大量資料。與傳統分析不同，AI 分析可以將資料收集、清理和分類等工作自動化，即使是非結構化資料 (例如影像和文件)，然後持續監控資料以學習模式、發現異常並尋找關聯。這可讓 AI 分析提供近乎即時的洞察力，即使來自大型、複雜且多樣的資料來源也一樣。

現代企業的人工智慧分析的重要性

企業長期以來都投資於資料分析工具和專業知識，協助他們做出更好的決策。AI 分析可透過自動化資料分析來協助大幅改善業務決策，即使它會流失各種資料以找出手動人工流程可能從未見到的洞察分析，也能更快且更準確。因此，企業領導者可以更主動採取行動，並透過預測市場需求和改變庫存，做出明智的即時決策。

AI 分析的重要性日益增加，因為它也有助於提升日常效率，例如自動化資料輸入、清理及分類資料、即時建立儀表板和報表，以及向業務人員說明分析和洞察分析。

AI 分析的運作方式

AI 分析的運作方式是使用 LLM 和 ML 技術來分析和解譯資料。一旦系統經過訓練來辨識組織資料中的模式、趨勢和異常，就可以進行預測和建議。AI 分析用於廣泛的企業和紀律，包括行銷、財務、醫療照護和製造。任何想要做出資料導向決策並提升營運效率的企業都可從 AI 分析中獲益。

以下是一些需要瞭解的術語。

• 機器學習：ML 是人工智慧的子領域，IT 團隊、資料分析師和資料科學家使用可自我改善的演算法和運算結構來辨識資料模式，使其能夠從程式設計之外學習。
• 深度學習：與機器學習一樣，深度學習流程會在稱為人工神經網路的運算節點安排上執行。這些網路是以人類大腦建立模型，可讓電腦執行複雜的工作，例如進行預測、處理和解譯語言。
• 預測分析：預測分析涉及分析目前和過去的業務資料，目標為預測未來事件。此做法長期用於傳統資料分析中，現在受益於支援 AI 分析之雲端基礎架構的速度和運算能力。
• 大型語言模型：LLM 是 AI 的分支，使用神經網路架構，讓 AI 能夠瞭解語言和影像內容的意義，以協助推斷對人類提示的最佳回應。這些模型也可以產生語言和影像。
• 類神經網路：這些分層運算節點的安排模仿人類大腦的架構。在 AI 分析使用案例中，神經網路可協助 AI 模型學習執行任務，包括模式辨識和決策。
• 認知運算：認知運算架構的運作方式與人類大腦的運作方式類似。這可讓電腦學習更複雜的資料模式。

AI 分析的真實應用程式和使用案例

AI 分析正迅速成為資料分析師和資料科學家不可或缺的一環，因為它為日常業務任務帶來更高的效率和更深入的功能。以下為幾個範例。

• 業務自動化。AI 分析可協助企業將日常流程 (例如文件流程) 自動化。藉由能夠閱讀和瞭解文件並辨識簽章，自動化文件流程可協助保險、財務、房地產等公司快速做出決策，避免阻礙發展。
• 資料安全性。機器學習模型可以發現資料點之間的預期模式和循環關係，並在近乎即時的大量資料中執行。這可讓模型發現異常，這可能表示內部詐騙到新發攻擊的任何內容。
• 法律。AI 分析可協助法律實務簡化研究、探索和簡短準備的人力密集實務。
• 物流。由於 AI 分析通常會擷取串流資料並即時分析資料，因此可協助快速移動的物流公司在面對天氣延誤、道路關閉，甚至是繁重流量等阻礙時做出及時決策。
• 醫學。AI 分析能以幾種方式協助改善醫學。一方面，它可以透過改善流程和供應鏈智慧來提高醫療實務效率，讓醫療人員可以花更多時間與病患互動，減少追蹤用品或寫筆記的時間。AI 也可以透過閱讀 X 光和其他影像掃描，將手交給醫療專家，例如放射線學家。在醫療發現中，AI 分析可協助研究人員找出隱藏在大量生物資料的治療，大幅縮短發現過程。
• 產品設計。產品設計是 AI 分析的新興應用程式。透過分析廣泛的資料 (包括使用者評論和材料屬性)，產品設計公司可以讓 AI 創造創意，並在開發消費者甚至不知道自己想要的項目時提供新方向。

AI 分析優點

採用 AI 分析的組織通常會發現他們有新的發現能力，可以識別不顯然是人類分析師的資料模式和趨勢。結果通常是更明智的決策和資料導向建議，可提高營運效率、提高客戶滿意度，最終提高獲利能力。在日常層面上，AI 分析可協助自動化重複性工作，讓員工能夠專注於更具策略性的創意計畫。

有一些人工智慧分析有助於推動業務成長和成功的特定方式。

• 更準確的分析：使用 AI 自動化資料分析有助於從分析流程中實現人為錯誤的變化和可能性。
• 改善決策制定：讓資料分析師能夠快速、自動化地準備和分析結構化和非結構化資料，是將更多資訊帶入決策過程的有效方法。
• 節省成本：AI 分析可協助提供更快速的分析，同時減少執行報表和建置儀表板所需的人力，協助提升生產力並降低整個組織的資料導向決策的整體成本。
• 擴展性：AI 系統可協助即時分析大量資料，遠遠超出人類能做的事。人工智慧分析可以讓資料集龐大、不斷成長和多樣化。
• 改善的創新：人工智慧分析核心的 LLM 和 ML 持續複查、分析及預測業務成果。這些由 AI 驅動的查詢與資料科學家的假設無關，可以提供全新的見解和預測。

AI Analytics 如何加速資料分析

人工智慧分析透過使用機器學習 (ML) 來解讀大量資料，甚至需要一支技術熟練的資料科學家團隊的時間，有助於加速識別模式的流程。提高效率可以讓組織根據所收集的所有資料 (甚至是非結構化資料)，更快做出更明智的決策。

AI 分析透過多種方法，有助於產生更明智的業務成果。

• 快速處理大量資料：AI 分析流程可協助準備來自許多來源、許多格式和機器學習項目的資料，以快速進行分析。
• 預測結果和行動課程：透過 AI 分析，業務分析師可以使用近乎即時的資訊來協助加強預測和建議的動作。
• 分析來自多個來源的資料：AI 分析可協助加快整合、準備及分析資料的程序。無論資料是結構化 (例如從商業應用程式) 還是非結構化 (例如從文字文件、影像或 Web 內容) 都是如此。
• 更廣泛的應用軟體：AI 分析正在獲得新功能。它現在可以透過將文字查詢轉換為 SQL 來查詢資料、從影像擷取文字描述、加速資料輸入，以及提供資料分析和視覺化，全都不需要人工協助。

AI 分析的挑戰和限制

AI 分析的所有優點都包含挑戰和限制。成功需要品質資料、選擇正確模型的能力，以及有時缺乏透明度來實現系統成果。人工智慧分析團隊在與現有系統整合，以及與導入和維護 AI 技術相關的成本方面也面臨挑戰。

要成功導入，必須解決的挑戰和限制如下：

• 統計選擇偏誤：如果沒有人為監督，AI 可能會只是拿出偏見的資料，並開始偏見的發現。
• 初始成本和新創公司時間：AI 分析的預付成本來自於結合電腦能力和資料專業知識，以及識別正確的分析工具和 AI 模型並建立資料流程。只有在建立這些流程並符合設定成本後，AI 才能持續提供洞察力。
• 技術專長：AI 分析是資料分析師和資料科學家的強大工具，可協助改善工作流程，但設定和評估其輸出需要大量的監督和專長。沒有這些技能的公司可能會面臨招募和負擔資料專家的挑戰。
• 透明度：與諮詢和反覆流程的傳統資料分析不同，AI 分析會自主執行，因此在原始設計中建立可解釋性至關重要。

AI 分析和道德考量

人工智慧分析的道德考量通常可以圍繞資料隱私、透明度、偏見和問責等問題來解決。公司可以考慮以符合其政策的方式收集和使用資料，並努力讓用戶了解如何制定 AI 分析查詢的結果。

協助確保 AI 分析以負責任且有益的方式使用的考量包括：

• 隱私權：由於 AI 模型是針對大量和多樣的資料集進行訓練，因此這些資料集的資訊 (包括機密資訊) 可以不小心包含在 AI 輸出中。
• 安全性：AI 分析可能會對從許多不同資料存放區取得的資訊執行。在資料庫之間移動資料的每個資料庫和網路均受保護。
• 公平性：所有分析流程都受限於統計基礎，AI 分析則不獲豁免。仰賴偏見資料集的 AI 分析可能會有利於特定群組，因為該偏差包含在用於繪製其分析的資料集中，即使偏差最常不慎。
• 問責制：AI 分析等自動化流程可藉由抽象化分析背後的複雜細節來提高生產力。不過，當公司對自動化分析採取行動時，抽象化會讓特定程序或動作更難負責。互動式人機合作夥伴關係是解決此問題的好方法。
• 人力監督：雖然 AI 分析旨在將流程自動化，但組織應考慮建立人機夥伴關係，並定期監督資料輸入和 AI 輸出，以確保其符合業務和道德考量。
• 法律與法規遵循：任何公司的 AI 分析計畫都應該考量這些 AI 分析計畫，並考量法律與法規報告。

AI 分析的未來

人工智慧分析的基本希望是透過分析大量資料來協助企業做出最佳決策，以識別人類可能看不到的趨勢、模式和洞察。快速償付應能更深入瞭解客戶和自動執行重複性任務的能力。長期而言，我們認為 AI 分析是創新和業務成長的核心。

Oracle Analytics 社群正在協助塑造未來，參與者可以探索技術、詢問問題、參加即時實驗室等等。具體而言，技術演進和應用程式有一些明確的趨勢線。

• AI 分析的未來發展。人工智慧分析核心中的 LLM 和其他 AI 模型正在快速發展。公開可用的 LLM 已經改變編碼、內容開發和客戶服務。隨著這些 AI 模型在模仿細微的人工能力時越來越複雜，AI 分析成為人類決策的合作夥伴，將成為大型組織中主要的分析形式。
• AI 分析的未來應用。由於 AI 分析能夠分析來自不同資料集的大量資料，並即時進行分析，因此 AI 分析將發現越來越多的產業使用。這可能導致針對娛樂和零售客戶提出更具目標性的建議、為金融和保險公司提供更快速的詐騙偵測，以及在醫療照護設定值中支援改善病患結果。

借助 Oracle 以更快的速度改善 AI 業務資料

Oracle 可協助您將 AI 分析導入公司。借助 Oracle 作為合作夥伴，您的資料分析師和資料科學家可以取得領先業界的分析平台和自動化資料管理平台，以及隨時可用的服務，以進行各種分析工作。

Oracle Analytics 平台為組織提供雲端原生服務，業務人員和資料專家可以在整個 AI 分析流程中協同合作。這包括資料擷取和模型製作、資料準備和強化，以及視覺化，以及對資料安全性和治理的嚴格控制。Oracle 的資料管理平台和業務應用程式內嵌了機器學習和自然語言處理技術，可協助整個組織提供 AI 分析。

隨著技術公司持續與 LLM 一起競爭，這些 AI 模型的無神奇功能將快速找到他們進入資料分析工具的方式。從此開始，任何進入資料分析領域的人都希望考慮利用 AI 驅動的分析工具。這些分析師的下一步是帶領組織導入 AI 分析流程，開啟未來，讓公司內的更多決策者能夠取得最新的資料導向洞察力。

AI 分析常見問題

AI 分析需要哪些技能？

從資料科學家和資料分析師目前擁有的技能開始，在組織中建立 AI 分析流程時，有許多相當重要的技能。方案啟動並執行後，目標是提供給具備商業知識但少量資料分析專業知識的人員，能夠使用原生語言文字和口語提示進行深入分析。

人工智慧分析師可以做什麼？

AI 分析師使用最新的 AI 工具和 LLM 來增強分析，並讓非專家使用文字和自然語言提示執行資料分析。

資料科學家在 AI 分析中扮演什麼角色？

資料科學家是設定 AI 分析流程不可或缺的一環。他們能夠定義問題，並設計 AI 將建立的分析方法。他們也可以負責監控 AI 作業及協助解釋其輸出。

人工智慧是否是一種分析形式？

就像分析一樣，人工智慧取決於擷取和解譯多種形式的資料。然而，人工智慧分析旨在使用精密的資料操作技術來協助繪製業務資料的趨勢、關聯和異常，並提供視覺化來協助突顯其發現。

分析與人工智慧之間有何差異？

人工智慧對資料分析至關重要，但涵蓋了更廣泛的能力。人工智慧可用來產生程式碼、文字、影像及其他內容，遠遠超出大多數業務分析的需求。不過，AI 能夠從影像和文件中繪製資訊，並將該資訊與應用程式資料結合，可能會對透過資料分析傳遞的洞察產生強大的影響。

人工智慧分析能否取代人類分析師？

目前，人工智慧分析無法取代人類分析師，但可以讓個別分析師更具生產力和創意。AI 和機器學習為資料準備、分析甚至視覺化帶來更多效率。

小型企業是否可以存取 AI 分析？

以強大 ML 和 LLM 為基礎的雲端服務成長，表示小型企業可以上傳資料並擷取洞察分析。AI 分析將執行具洞察力資料分析所需的資料專業知識民主化。

企業如何開始使用 AI 分析？

企業應該聯絡其雲端供應商，以瞭解更多利用 AI 模型的分析工具，以極少的資料專業知識或前期投資提供分析。