譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

如今，企業(yè)正面臨著數(shù)據(jù)的海量沖擊。從在線購物行為到醫(yī)院病歷記錄，每一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)都會(huì)源源不斷地產(chǎn)生大量信息。

然而，單純的數(shù)據(jù)本身并無實(shí)際價(jià)值。企業(yè)能否有效利用數(shù)據(jù)來支撐決策制定，才是關(guān)鍵所在。

這恰恰是AI分析發(fā)揮關(guān)鍵作用的領(lǐng)域。它將AI技術(shù)與數(shù)據(jù)分析方法深度融合，旨在挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式、進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測并提供具有針對性的行動(dòng)建議。

在本文中，讀者將深入了解AI分析的具體內(nèi)涵，探究其發(fā)展迅猛的內(nèi)在原因，以及它對不同行業(yè)所帶來的變革性影響。此外，還將介紹推動(dòng)這一變革進(jìn)程的部分開源工具。

目錄

1. AI分析的定義

2. AI分析高速發(fā)展的成因

3. AI分析的優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域

• AI分析在零售行業(yè)的應(yīng)用
• AI分析在醫(yī)療保健行業(yè)的應(yīng)用
• AI分析在金融行業(yè)的應(yīng)用
• AI分析在制造業(yè)的應(yīng)用

4. AI分析的核心優(yōu)勢剖析
5. AI分析面臨的挑戰(zhàn)解析
6. 人類在AI分析中的角色定位
7. 熱門開源AI分析工具介紹
8. AI分析的未來展望
9. 研究結(jié)論

AI分析的定義

AI分析借助AI技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析主要側(cè)重于對已發(fā)生事件的研究。與之相比，AI分析實(shí)現(xiàn)了顯著的突破，它不僅能夠深入剖析某一事件發(fā)生的原因，還具備預(yù)測未來可能出現(xiàn)的情況，并針對預(yù)測結(jié)果給出相應(yīng)行動(dòng)建議的能力。

舉例而言，當(dāng)一家商店出現(xiàn)銷售額下滑的情況時(shí)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報(bào)告僅僅會(huì)展示與之相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。

而AI分析則會(huì)綜合考量顧客行為、市場動(dòng)態(tài)以及歷史數(shù)據(jù)等多方面因素，不僅能闡釋銷售額下降的內(nèi)在原因，還會(huì)提供有助于提升銷售額的具體建議。

AI分析高速發(fā)展的成因

其主要成因在于數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢。

當(dāng)下，企業(yè)能夠從網(wǎng)站、應(yīng)用程序、傳感器以及各類機(jī)器中收集到海量的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具難以應(yīng)對如此大規(guī)模的信息，而AI模型恰恰是為解決這一難題而誕生的。

另一個(gè)促使AI分析發(fā)展的因素是計(jì)算能力成本的降低。在過去，運(yùn)行AI模型需要配備昂貴的硬件設(shè)備。如今，依托云計(jì)算技術(shù)以及諸如TensorFlow和PyTorch等開源軟件，任何企業(yè)都有能力開展AI分析工作。

第三個(gè)推動(dòng)因素是算法的持續(xù)優(yōu)化。AI模型不僅變得更加智能，而且使用起來也更為便捷。像Scikit - learn和H2O.ai這類庫提供了現(xiàn)成可用的模型，為數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省了大量的時(shí)間和精力。

AI分析的優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域

AI分析在零售行業(yè)的應(yīng)用

零售企業(yè)可憑借AI分析，更深度地洞察顧客需求，進(jìn)而提升顧客的購物體驗(yàn)。其中，個(gè)性化推薦是一項(xiàng)頗為常見的應(yīng)用場景。在線商店借助AI模型，基于顧客的瀏覽記錄和購買歷史進(jìn)行商品推薦。像LightFM這類庫，能夠?yàn)闃?gòu)建此類推薦系統(tǒng)提供有力支持。

AI分析同樣有助于零售商進(jìn)行庫存管理。通過對未來幾周內(nèi)哪些商品將暢銷進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，商店可以合理安排備貨，從而減少庫存浪費(fèi)。部分零售商甚至運(yùn)用AI技術(shù)，通過分析顧客在店內(nèi)的行動(dòng)軌跡，來優(yōu)化店鋪布局，以達(dá)到提高銷售額的目的。

AI分析在醫(yī)療保健行業(yè)的應(yīng)用

受益于AI技術(shù)，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)了顯著進(jìn)展。目前，醫(yī)院借助AI分析來預(yù)判哪些患者存在再次入院的風(fēng)險(xiǎn)。這使得醫(yī)生能夠在問題惡化之前及時(shí)采取預(yù)防性措施。

AI同樣提升了疾病診斷的精準(zhǔn)度。舉例來說，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)光和核磁共振成像（MRI）掃描結(jié)果進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)對癌癥等疾病的早期檢測。醫(yī)院利用如TensorFlow這類開源工具來構(gòu)建這些圖像識(shí)別模型。

人員管理也是AI分析在醫(yī)療行業(yè)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。AI分析能夠依據(jù)預(yù)測的患者流量，協(xié)助醫(yī)院合理分配護(hù)士和醫(yī)生資源，進(jìn)而提高醫(yī)院的運(yùn)營效率。

AI分析在金融行業(yè)的應(yīng)用

銀行與金融公司在業(yè)務(wù)運(yùn)營中高度依賴AI分析技術(shù)。

欺詐檢測是其重要應(yīng)用場景之一。AI模型能夠?qū)崟r(shí)對數(shù)百萬筆交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以識(shí)別其中的異常模式，從而在欺詐行為發(fā)生之前及時(shí)進(jìn)行攔截。像H2O.ai這類開源工具，能夠有效助力構(gòu)建此類高效的欺詐檢測模型。

信用評分也是AI分析在金融領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用。傳統(tǒng)的信用評分方式僅考慮少數(shù)幾個(gè)有限的因素。而AI分析具備處理更多數(shù)據(jù)點(diǎn)的能力，能夠?yàn)橘J款審批生成更為公平、精準(zhǔn)的信用評分。

投資公司借助AI分析來預(yù)測股票市場的走勢。例如，由Facebook研發(fā)的Prophet等工具，可使分析師基于歷史數(shù)據(jù)對未來的股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而優(yōu)化投資策略。

AI分析在制造業(yè)的應(yīng)用

工廠利用AI分析技術(shù)來優(yōu)化運(yùn)營流程并降低生產(chǎn)成本。其中，預(yù)測性維護(hù)是一項(xiàng)主要應(yīng)用。在傳統(tǒng)生產(chǎn)過程中，機(jī)器故障往往毫無征兆地發(fā)生，進(jìn)而導(dǎo)致生產(chǎn)延誤。而AI分析通過對傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，能夠精準(zhǔn)預(yù)測機(jī)器可能出現(xiàn)故障的時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)防性的及時(shí)維護(hù)。

工廠也借助AI來優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃。AI模型會(huì)綜合分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)、原材料供應(yīng)狀況以及市場需求等多方面因素，從而高效地規(guī)劃生產(chǎn)活動(dòng)。這一舉措不僅降低了生產(chǎn)成本，還提高了產(chǎn)品產(chǎn)量。

AI分析的核心優(yōu)勢剖析

AI分析能夠助力企業(yè)更為高效、精準(zhǔn)地做出決策。它可以在短短數(shù)分鐘內(nèi)完成對大量數(shù)據(jù)的處理，并給出最優(yōu)的行動(dòng)方案，從而有效節(jié)省企業(yè)的時(shí)間和資源。

采用AI分析還能夠?qū)崿F(xiàn)成本的顯著節(jié)約。通過自動(dòng)化處理，減少了對手動(dòng)分析的依賴，同時(shí)降低了因人為因素導(dǎo)致失誤的可能性。

最后，AI分析能夠?yàn)槠髽I(yè)賦予競爭優(yōu)勢。運(yùn)用AI技術(shù)的企業(yè)能夠迅速對市場變化做出響應(yīng)，在競爭中脫穎而出，領(lǐng)先于競爭對手，并且為客戶提供更優(yōu)質(zhì)、更高效的服務(wù)。

AI分析面臨的挑戰(zhàn)解析

盡管AI分析具有諸多益處，但也面臨著一些不容忽視的挑戰(zhàn)。

首先是數(shù)據(jù)隱私問題。在醫(yī)療和金融等行業(yè)運(yùn)用AI模型時(shí)，不可避免地會(huì)處理大量敏感數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)必須得到妥善且嚴(yán)格的保護(hù)。

為應(yīng)對這一問題，相關(guān)團(tuán)隊(duì)可實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理政策，采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)，并確保嚴(yán)格遵守《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）和《健康保險(xiǎn)流通與責(zé)任法案》（HIPAA）等相關(guān)法規(guī)要求。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是專業(yè)人才的短缺。構(gòu)建AI模型需要具備數(shù)據(jù)科學(xué)和編程等專業(yè)知識(shí)，然而目前許多公司在這方面的人才儲(chǔ)備仍顯不足。企業(yè)可通過對現(xiàn)有員工進(jìn)行培訓(xùn)投入、招聘專業(yè)人才，或者使用操作便捷的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）工具來解決該問題，此類工具能夠降低對高級(jí)編程技能的依賴。

AI模型中的偏差問題同樣值得關(guān)注。若用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)存在偏差，那么AI所做出的預(yù)測結(jié)果也會(huì)出現(xiàn)偏差。這可能會(huì)導(dǎo)致決策的不公平性，尤其在信用評分或招聘等關(guān)鍵領(lǐng)域。為減少偏差，團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)定期對數(shù)據(jù)進(jìn)行審查，并在模型的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證過程中，讓不同的利益相關(guān)者參與進(jìn)來。

人類在AI分析中的角色定位

盡管AI分析具備處理海量數(shù)據(jù)并給出行動(dòng)建議的能力，但在整個(gè)流程中，人類的作用依然不可替代。數(shù)據(jù)科學(xué)家與分析師承擔(dān)著設(shè)計(jì)AI模型的重任，他們需要決定使用哪些數(shù)據(jù)，并明確AI需要解決的具體問題。

當(dāng)AI得出分析結(jié)果后，數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)對其輸出進(jìn)行細(xì)致分析，以檢驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。例如，AI模型可能會(huì)建議增加某一產(chǎn)品的庫存，然而人類分析師會(huì)綜合評估諸如季節(jié)性因素或未來市場趨勢等其他方面，判斷這些因素是否在模型建議中得到了充分考量。

對AI模型進(jìn)行監(jiān)測是人類的另一項(xiàng)核心職責(zé)。隨著時(shí)間的推移，如果模型訓(xùn)練所采用的數(shù)據(jù)無法再準(zhǔn)確反映當(dāng)前的實(shí)際狀況，模型就會(huì)出現(xiàn)過時(shí)的情況，這一現(xiàn)象被稱為模型漂移。數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)定期對模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和測試，以此確保模型的準(zhǔn)確性。

最后，我們必須保證AI的輸出結(jié)果符合倫理道德規(guī)范且不存在偏差。我們需要仔細(xì)檢查是否存在不公平的建議或決策，尤其是在醫(yī)療或金融等敏感領(lǐng)域。一旦發(fā)現(xiàn)偏差，就需要對模型進(jìn)行調(diào)整，以盡可能減少偏差的影響。

熱門開源AI分析工具介紹

有幾款開源工具使得AI分析能夠?yàn)榇蟊娝|及。

• TensorFlow：是由谷歌開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融和零售等多個(gè)領(lǐng)域，用于構(gòu)建復(fù)雜的AI模型。
• PyTorch：是另一款備受歡迎的工具，因其在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)具備高度靈活性，而深受研究人員的喜愛。
• Scikit-learn：被廣泛應(yīng)用于分類和回歸等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。
• H2O.ai：具備自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)功能，這使得那些沒有大型數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的企業(yè)也能夠相對輕松地構(gòu)建AI模型。
• KNIME：提供可視化工作流程，可將AI模型與商業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行有效整合；而 Apache Spark MLlib 則有助于對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速分析。
• RapidMiner：在生產(chǎn)環(huán)境下構(gòu)建和部署數(shù)據(jù)科學(xué)模型方面也擁有較高的認(rèn)可度。

AI分析的未來展望

AI分析的發(fā)展態(tài)勢必將更為迅猛。

未來，企業(yè)將借助AI實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策，各個(gè)行業(yè)都能夠依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流迅速采取行動(dòng)。

可解釋AI也將變得尤為關(guān)鍵。企業(yè)會(huì)要求AI模型能夠清晰、明確地闡釋其預(yù)測結(jié)果，以此為自動(dòng)化決策贏得信任。

隨著AI工具的易用性不斷提升，即便小型企業(yè)也會(huì)積極采用AI分析，從而具備與大型企業(yè)競爭的能力。例如，一家小型診所或許能夠利用AI預(yù)測患者爽約情況，并及時(shí)發(fā)送提醒，進(jìn)而提高運(yùn)營效率和收益水平。

研究結(jié)論

AI分析正在重塑各行業(yè)的運(yùn)營模式。在醫(yī)療保健行業(yè)，數(shù)據(jù)分析正助力醫(yī)院憑借更精準(zhǔn)的預(yù)測挽救生命。零售商借助AI為消費(fèi)者打造個(gè)性化的購物體驗(yàn)。銀行依靠它防范欺詐行為，并優(yōu)化貸款審批決策。工廠通過預(yù)測性維護(hù)提升生產(chǎn)效率。

當(dāng)下開始應(yīng)用AI分析的企業(yè)，未來將成為所在行業(yè)的引領(lǐng)者?，F(xiàn)在正是采用AI分析的最佳時(shí)機(jī)，以便做出更優(yōu)決策、降低運(yùn)營成本，并在這個(gè)快速變化的時(shí)代保持領(lǐng)先地位。

譯者介紹

劉濤，51CTO社區(qū)編輯，某大型央企系統(tǒng)上線檢測管控負(fù)責(zé)人。

原文標(biāo)題：The Rise of AI Analytics and What It Means for Industries，作者：Manish Shivanandhan