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[导读] 随著人工智能(AI)与机器学习(machine learning)技术取得进展后,将会让数据预备、发现、分析、预测与以数据为主的决策更加简易,进而帮助业者使其营运流程更加智能化。 据报导

随著人工智能(AI)与机器学习(machine learning)技术取得进展后,将会让数据预备、发现、分析、预测与以数据为主的决策更加简易,进而帮助业者使其营运流程更加智能化。

据报导,过去10年来,商业智能(Business Intelligence;BI)与分析技术的明显趋势就是朝向自我服务,但未来预料将出现转变,因为从2018年开始,受ML与AI驱动的智能功能将陆续增加,帮助外界跳脱自我服务时代的局限。

目前机器学习已在数据预备、发现、分析、预测与AI为主的惯例应用(prescripTIve applicaTIon)等五大领域上出现。外界也可预期在2018年后,将可看到机器学习被应用在数据清理与结合数据、发现新数据与数据结合建议等任务的消息传出。

非技术商业用户将由机器学习驱动最佳数据视觉化建议,自动化模型功能也将帮助非技术商业用户善用预测分析的能力。

然而许多商业用户对于行动与结果更有兴趣,也因此更善用开始出现的机器学习的惯例应用,其决策则将被引进销售、营销、人资、供应链、物流等等商业应用内,数据分析则被转换成推荐的下一步动作或自动产生能带出预期结果的行为。

评论指出,上述新兴的功能将让分析与数据带动决策让非技术商业用户更容易取得、了解与可付诸实行,但实践并非一朝一日。因此,提供透明与易懂并带有信任的AI,将是让智能系统成功的关键。

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