什麼是 AI 分析？更快獲得資料洞察

企業多年來已將機器學習模型應用於資料分析工作。對需要追蹤大量財務交易或主導安全操作的分析師來說，透過能發現異常和趨勢的機器學習模型，以人類無法企及的速度來執行資料是合理作法。

目前大型語言模型 (LLM) 似乎每週都能獲得複雜的新功能，為資料科學家和資料分析師提供大好機會，可透過自動化來革新工作流程，並為整個組織中的更多人員提供資料導向洞察。

什麼是 AI 分析？

AI 分析 (有時稱為 AI 增強分析) 是一種使用機器學習、自然語言處理和資料管理技術組合來分析業務績效的方法。AI 分析就像傳統的分析一樣，目標是尋找模式、預見趨勢、擷取洞察、進行預測，或同時達成多項目標。兩者的不同之處是，AI 分析會使用機器學習 (ML) 模型，以近乎即時的速度分析大型資料集，然後利用強大的大型語言模型，透過自動化流程來準備和分析資料，並以視覺化方式呈現結果。

為此，AI 分析流程會自動化執行多項過去需要大量人力的工作 (例如資料準備、資料清理和資料模型製作)。準備資料並進行分析後，AI 分析系統可協助以視覺化方式呈現所發現的結果，甚至提供行動課程建議。由於 AI 能以近乎即時的速度持續監控和分析大量資料，因此可以測試大量資料點組合，並確定這些資料點之間的關係。

目標是讓分析師只需要查詢資料，而不必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互動流程。資料科學家通常會準備好資料，並利用技術和工具來解讀資料，資料分析師則善用套裝分析軟體產生可供業務決策參考的結果，但這兩種角色的工作內容往往會重疊。兩者都可以視為資料分析專家，能對資料可能呈現的結果提出問題或假設。接著，他們會整合資料，並套用精密的技術和工具來查看資料分析結果能否回答問題或驗證假設。接著，他們可以在追蹤預先定義業務指標長期變化的儀表板中建立這些結果。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，在回答有關業務績效的特別問題時非常有價值。

相較之下，AI 分析則使用大型語言模型以及獨立的機器學習模型，自動化執行人類完成分析所需的步驟。如此可讓商業分析師在沒有 IT 專家協助的情況下，動態要求資訊並進行合成。只要將 AI 分析設定為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、圖片和文件的非結構化資料，就可以比人類更快、更一致地進行分析工作。AI 分析很快就成為分析師最愛的工具，可更深入地執行分析並提高效率。

重點精華

• AI 分析以傳統分析實務為基礎，並利用機器學習來協助發現趨勢、找出異常並進行預測。
• AI 分析同時運用機器學習與複雜的大型語言模型，以協助執行從資料準備到分析和視覺化的自動化分析流程。
• AI 分析將結構化應用程式資料與非結構化資料 (例如社交媒體資訊提供、文件及媒體內容) 結合在一起，以產生更豐富的結果。
• 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，這一點與傳統批次資料分析不同。
• 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獲得洞察。

AI 分析詳解

AI 分析利用機器學習、大型語言模型和資料視覺化等先進技術來改善業務決策。由於 AI 分析可自動化處理許多傳統資料分析的面向，因此有助於降低分析的持續成本、提高準確性，並讓分析師專注於更高層次的策略思考。

AI 分析就像傳統的業務分析一樣，使用機器學習工具來處理大量資料。但與傳統分析不同的是，AI 分析可以自動執行資料收集、清理和分類等任務，包括非結構化資料 (例如圖片和文件)，然後持續監控資料以學習模式、發現異常並尋找關聯性。如此可讓 AI 分析從大型、複雜且多樣的資料來源提供近乎即時的洞察。

AI 分析對現代企業的重要性

企業長期投資於資料分析工具和專業知識，以協助做出更好的決策。AI 分析可自動執行資料分析，協助大幅改善業務決策，即使資料流失多樣化資料，也能更快、更準確地發現手動人工流程可能從未找出的洞察。因此，企業領導者可以更主動地採取行動，並透過預測市場需求和調整庫存來做出明智的即時決策。

AI 分析越來越重要，因為這項技術也有助於提高日常效率，例如自動化執行資料輸入作業、清理和分類資料、即時建立儀表板和報告，以及向業務人員解釋分析和洞察。

AI 分析如何運作

AI 分析的運作方式是使用大型語言模型和機器學習技術來分析和解譯資料。系統經過訓練來辨識組織資料中的模式、趨勢和異常之後，就可以進行預測和建議。AI 分析用於廣泛的業務和領域，包括行銷、財務、醫療照護和製造。凡是想做出資料導向決策並提升營運效率的企業，都可以從 AI 分析中受益。

以下是一些需要瞭解的術語。

• 機器學習：機器學習是人工智慧的子學科，讓 IT 團隊、資料分析師和資料分析師使用可自我改善的演算法和運算結構來辨識資料模式，以超越其程式設計的程度來學習。
• 深度學習：深度學習流程與機器學習一樣，是在稱為人工神經網路的運算節點上進行。這類網路是人類大腦的模型，可讓電腦執行複雜的工作，例如預測、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，目標是預測未來事件。這項實務長期用於傳統資料分析，現在受惠於雲端基礎架構的速度和運算能力，能夠進行 AI 分析。
• 大型語言模型 (LLM)：大型語言模型是 AI 的分支，使用神經網路架構，讓 AI 瞭解語言的意義和圖片內容，以協助推斷對人為提示的最佳回應。這類模型也可以產生語言和圖片。
• 類神經網路：這類分層運算節點的安排是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 模型學習執行工作，包括模式識別和決策。
• 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。這樣一來，電腦就可以學習如何辨識出更複雜的資料模式。

AI 分析的真實應用和使用案例

AI 分析正快速成為資料分析師和資料科學家不可或缺的工具，因為這項工具能為日常業務任務帶來更高的效率和更深入的功能。以下為部分範例。

• 業務自動化：AI 分析可協助企業自動化執行日常流程，例如文件流程。自動化文件流程藉由閱讀和瞭解文件並辨識簽章，可協助保險、金融、房地產等公司快速做出決策並避免產生障礙。
• 資料安全性。機器學習模型可發現資料點之間的預期模式和週期性關係，並以接近即時的速度處理大量資料。如此可讓模型發現從內部詐騙到新型攻擊的任何可能異常狀況。
• 法律。AI 分析可協助簡化需要大量人力的研究、探索和書狀準備法律實務工作。
• 物流。由於 AI 分析通常會擷取串流資料並即時進行分析，因此能協助快速發展的物流公司在面對天氣造成的延誤、道路關閉，甚至嚴重塞車等阻礙時及時做出決策。
• 醫療。AI 分析可透過幾種方式協助改善醫學。首先，AI 分析可透過改善流程和供應鏈智慧，讓醫療人員將更多時間花在病患身上，並減少追蹤醫材供應或撰寫備註的時間，以提高醫療實務的效率。AI 也可以透過閱讀 X 光片和其他造影成像，為醫療專家 (例如放射師) 提供支援。在醫學研究領域，AI 分析可協助研究人員找出隱藏在大量生物資料中的療法，大幅縮短發現新療法的過程。
• 產品設計。產品設計是新興的 AI 分析應用。產品設計公司可透過分析廣泛的資料 (包括使用者評論和材料屬性)，讓 AI 在開發消費者可能感興趣的商品時獲得創意，並提供新的方向。

AI 分析的優勢

採用 AI 分析的組織通常會發現，他們掌握了新的能力來識別資料模式和趨勢，而人類分析師可能不會發現這些資料。如此一來通常能產生更明智的決策和資料導向建議，因而提升營運效率及客戶滿意度，最終提高獲利能力。在日常層面上，AI 分析可協助自動化執行重複性工作，以便員工專注處理更具策略性和創意的計畫。

AI 分析能從特定的面向協助推動業務成長和成功。

• 更準確的分析：使用 AI 來自動化執行資料分析，有助於免除分析流程中的變動性及可能產生的人為錯誤。
• 改善決策過程：讓資料分析師在快速的自動化流程中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流程的有效方法。
• 節省成本：AI 分析有助於提供更快的分析結果，同時減少執行報告和建置儀表板所需的人力，可協助提高生產力，並降低整個組織的整體資料導向決策成本。
• 可擴充性：AI 系統可協助即時分析大量資料，遠遠超出人類的能力。AI 分析擅長處理龐大、不斷成長和多樣化的資料集。
• 提高創新程度：AI 分析核心的大型語言模型和機器學習會持續審查、分析和預測業務成果。這類 AI 驅動的查詢不受資料科學家的推定影響，可提供全新的洞察和預測結果。

AI 分析如何加速資料分析

AI 分析使用機器學習，很快就能解讀需要一群資料科學家才能處理的大量資料，以協助加快識別模式。如此可提高效率，並讓組織根據收集的所有資料 (甚至非結構化資料)，更快做出更明智的決策。

AI 分析能從多個面向協助推動更聰明的業務成果。

• 快速處理大量資料：AI 分析流程可協助準備許多來源和多種格式的資料，並藉此快速分析資料。
• 預測結果和應採取的行動：透過 AI 分析，業務分析師可使用幾乎是即時的資訊來協助歸納預測結果和建議採取的行動。
• 分析多個來源的資料：AI 分析可協助加快整合、準備及分析資料的流程。無論是來自業務應用程式等的結構化資料，或來自文字文件、圖片或 Web 內容等的非結構化資料，都能妥善處理。
• 應用範圍更廣：AI 分析不斷推出新功能。現在這項服務可將文字查詢轉換為 SQL 以便查詢資料、從圖片中擷取文字描述、加速資料輸入，以及提供資料分析和視覺化呈現，完全不需要人力協助。

AI 分析的挑戰和限制

雖然 AI 分析有諸多優勢，但仍有一些挑戰和限制。想成功就需要高品質資料、選擇正確模型的能力，以及容忍有時無法充分瞭解系統如何取得結果。AI 分析團隊也面臨與現有系統整合的挑戰，以及與導入和維護 AI 技術相關的成本。

成功導入過程中必須解決的挑戰和限制如下：

• 統計選擇偏差：如果沒有人力監督，AI 可能會直接處理偏差資料，並得出偏差的結果。
• 初始成本和啟動時間：AI 分析的前期成本包括電腦電源和資料專業知識，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。
• 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，但需要耗費心思監督和大量專業知識來設定和評估其輸出。如果公司沒有這些技術人才，可能會面臨招募和花錢雇用資料專家的挑戰。
• 透明度：AI 分析與傳統資料分析 (諮詢和反覆互動流程) 不同，可自主執行，因此必須在原始設計中建立可解釋性。

AI 分析與道德考量

AI 分析的道德考量通常圍繞資料隱私權、透明度、偏見及問責等問題。企業可以考慮以符合公司政策的方式收集和使用資料，讓使用者瞭解其 AI 分析查詢結果是如何產生的。

協助確保以負責任且有益的方式使用 AI 分析，包括：

• 隱私權：由於 AI 模型會使用大量和多樣的資料集進行訓練，因此 AI 的輸出中可能會不小心納入這些資料集中的資訊 (包括敏感資訊)。
• 安全性：AI 分析可能會使用取自許多不同資料存放區的資訊。這些資料庫以及在資料庫之間移動資料的網路，都應該受到保護。
• 公平性：所有分析流程都受到統計基礎的限制，AI 分析也不例外。倚賴偏差資料集的 AI 分析可能產生有利於特定群組的結果，因為用於執行分析的資料集中就包含這種偏差 (即使是無意的)。
• 問責：AI 分析等自動化流程可設計為摘要呈現分析背後的複雜詳細資訊，以提高生產力。不過，當公司根據自動化分析結果採取行動時，這種處理方式可能導致更難將責任歸給特定流程或行動。互動式人機合作是解決此問題的一種好方法。
• 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力與電腦的合作夥伴關係，並定期監督資料輸入和 AI 輸出，以確保符合業務和道德考量。
• 法律與法規遵循：任何公司在設計 AI 分析計畫時，都應該考慮法律和法規報告方面的問題。

AI 分析的未來

AI 分析的基本期望，是透過分析大量資料來識別人類可能看不見的趨勢、模式和洞察，以協助企業做出最佳決策。能快速獲得的回報應該是更深入瞭解客戶，以及享有自動執行重複性任務的能力。長期以來，我們將 AI 分析視為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、提出問題、參加現場實作活動等等。具體而言，技術演進和應用有一些明確的趨勢走向。

• AI 分析的未來演進。AI 分析核心的大型語言模型和其他 AI 模型正在迅速發展。公開可用的大型語言模型已改變編碼、內容開發和客戶服務。隨著這類 AI 模型以更複雜的方式模擬細微的人類能力，做為人類決策合作夥伴的 AI 分析也將成為大型組織中的主要分析形式。
• AI 分析的未來應用。由於 AI 分析能夠即時分析來自不同資料集的大量資料，因此將在越來越多產業中發揮用途。這項服務或許能為娛樂和零售客戶提出更切合需求的建議、更快為財務和保險公司偵測到詐騙事件，以及協助改善醫療照護產業的病患治療結果。

運用 Oracle 解決方案，以 AI 的速度提供更優質的業務資料

Oracle 可協助您在公司中導入 AI 分析。只要選擇 Oracle 做為合作夥伴，您的資料分析師和資料科學家就能享有領先業界的分析平台和自動化資料管理平台，以及適用於各種分析任務的現成服務。

Oracle Analytics 平台為企業提供雲端原生服務，讓業務人員和資料專家在整段 AI 分析流程中協同合作。這個平台提供資料擷取和建模、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機制。Oracle 的資料管理平台和業務應用程式內嵌機器學習和自然語言處理技術，可協助在整個組織中提供 AI 分析。

隨著技術公司持續採用大型語言模型協助推動業務，這些令人驚豔的 AI 模型功能也很快就會導入資料分析工具中。導入這些功能後，進入資料分析領域的任何人都會考慮利用 AI 驅動的分析工具。接著這些分析師將帶領企業導入 AI 分析流程，以開創新的未來，為公司中的更多決策者提供最新的資料導向洞察。

AI 分析常見問題

運用 AI 分析需要具備哪些技能？

在組織中建立 AI 分析流程時，需要許多重要的技能，首先是資料科學家和資料分析師目前擁有的技能。方案啟動並執行後，目標是提供給具備商業知識但缺乏資料分析專業知識的人員，使用母語文字和口語提示來執行深入分析。

人工智慧分析師的工作

AI 分析師使用最新的 AI 工具和大型語言模型來增強分析，並讓非專家使用文字和自然語言提示來執行資料分析。

資料科學家在 AI 分析中的工作

資料科學家是設定 AI 分析流程的重要角色。他們能夠定義問題，並設計 AI 將採用的分析方法。他們也可以負責監控 AI 作業，並協助解釋輸出結果。

人工智慧是否為一種分析形式？

人工智慧就像分析一樣，仰賴以多種形式擷取和解譯資料的做法。然而，AI 分析旨在使用複雜的資料處理技術來協助繪製業務資料中的趨勢、關聯和異常，並提供視覺化呈現來強調分析結果。

分析與人工智慧有何差異？

人工智慧對資料分析而言是重要技術，但具備更廣泛的能力。人工智慧可用於產生程式碼、文字、圖片和其他內容，遠超出大多數業務分析的需求。然而，AI 能夠從圖片和文件中提取資訊，並將這些資訊與應用程式資料結合，對透過資料分析提供的洞察造成強大影響。

AI 分析可以取代人類分析師嗎？

目前 AI 分析無法取代人類分析師，但可以讓個人分析師更具生產力和創意。AI 和機器學習可提高資料準備、分析甚至視覺化功能的效率。

小型企業是否可以利用 AI 分析？

基於強大機器學習和大型語言模型的雲端服務的成長，可讓小型企業上傳資料並擷取洞察。AI 分析使執行具洞察力的資料分析所需的資料專業知識更加普及。

企業如何開始使用 AI 分析？

企業應該聯絡雲端供應商，以瞭解越來越多的分析工具，這些工具利用 AI 模型來提供少量資料專業知識或前期投資的分析。