هوش تجاری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عباراتی هستند که اگر کمی به اخبار توجه کرده باشید به احتمال زیاد آن ها را شنیده اید. کلمات هوش مصنوعی “artificial intelligence,” ، یادگیری ماشین “machine learning,” و ربات ها این روزها زیاد به گوش می خورند. وقایعی که روزی چشم انداز به حساب می آمدند امروز محقق شده اند بخصوص در بخش هوش تجاری (BI).
ما معتقدیم پردازش زبان طبیعی (natural language processing)، ترکیبی از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و زبان شناسی است، که ما را قادر می سازد تا با ماشین ها صحبت کنیم. در نتیجه آینده هوش تجاری نیز به این عوامل گره خورده است. ما در آرمان سعی داریم راه کارهای نوآورانه ای برای ارتباط با این داده های پیچیده پیدا کنیم.
اما هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و IOT چه مزیتی می توانند برای هوش تجاری داشته باشند؟
هوش تجاری و پاسخ گویی کارآمد
پاسخ سریع به سوالات مشتریان در کسب و کار یک ضرورت است. تا زمانی که داشبورد قدرتمند که با داده های خوبی حمایت شود وجود نداشته باشد این کار امکان پذیر نخواهد بود. پردازش زبان طبیعی این امکان را برای وسلیه های مختلف فراهم می کند تا در سریع ترین زمان ، بهترین پاسخ ممکن را به سوالات و درخواست های مشتریان بدهید. کاری که چت بات های Chatbos آمازون انجام می دهند.
ترکیب هوش مصنوعی، هوش تجاری و پردازش زبان طبیعی یعنی یک ارتباط ساده
یکی از تکرای ترین سوال ها این است؟ چگونه می توان کاربران را قانع کرد که از یک پلتفرم دیگر استفاده کنند؟ چه راهی وجود دارد که بتوان با آن ارزش این سرمایه گذاری را سنجید؟
در میان برخی از کلیدهای موفقیت مانند گسترش عبارات از طریق ارتباطات دوره ای و انتشار داستان های یک روند موفق، می توانید به این فکر کنید که داشبورد را به کانال های ارتباطی مورد علاقه کاربرانتان ببرید.
مثال موفق از انجام این فرآیند Casumo است. یک بازی آنلاین که توانسته از یکپارچه کردن chatbots به یک پلتفرم محبوب بهره بگیرد. چشم انداز مورد نظر این است که تجزیه و تحلیل تا جایی که ممکن است به علاقه مندی های کاربر نزدیک شود تا خود داشبورد و تجزیه و تحلیل داده نیز به یکی از علاقه مندی های کاربر تبدیل شود.
این به این معنی است که کاربر نهایی نیازی به ورود به یک ابزار خارجی برای دریافت اطلاعات ندارد، بلکه میتوانند chatbot را با پردازش زبان طبیعی در پلتفرمی که قبلا آنها را استفاده کرده است استفاده کند و پاسخی را که به آسانی قابل درک است دریافت کند.
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و هوش تجاری ؛ واکنش سریع
تصور کنید در یک بزرگراه که هیچ راه خروجی ندارد و کاملا از حجم ترافیک مسدود شده است ناگهان صدای آژیری از پشت سر بشنوید و نیاز باشد که به سرعت خود را به کناری بکشید.
شما در مثال بالا نشانه های بصری را تشخیص دادید. در مورد کسب و کار هم این وضع وجود دارد. اگر اطلاعات تیم پشتیبانی مشتریان (SLA) شما ناقص باشد یا میزان فروش یک ماه از پیش بینی های صورت گرفته کمتر باشد دقیقا همان نقش آژیر خطر آمبولانس را دارد.
واکنش سریع نیازمند تشخیص ، دیدن رنگ قرمز و شنیده آژیر خطر است. این امر نیاز به داشتن داده های معنا دار و قابل درک دارد. هوش مصنوعی و یادگیری مشاین وظیفه تامین و قابل درک کردن این داده ها را بر عهده دارند. قدم بعدی واکنش دادن است که پردازش زبان طبیعی و هوش تجاری در این مرحله به کار می آیند.
هوش تجاری را از کجا باید شروع کرد؟
وقتی شما در مورد ادغام یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و IOT صحبت می کنید باید اصول اولیه را در ذهن داشته باشید. برای شروع شما نیاز به یک سیستم پایه ای دارید تا بتوانید داده های پیچیده را مدیریت کنید.
شما همچنین نیاز به یک برنامه هوش تجاری چابک دارید با رابط کاربری قابل فهم و آسان تا بتوانید به راحتی با این داده ها کار کنید و از آن ها تحلیل بگیرید.
همچنین باید یک ابزار SELF- SERVICE داشته باشید که مدل سازی پیچیده داده ها را برای شما ساده کند. همچنین به کاربران نهایی اجازه بدهد تا به طور مستقل برای کشف و فیلتر کردن داده ها به و پاسخ دادن به سوالات خود از آن استفاده کنند.
روزهایی که داده های خام تنها روی صفحه نمایش شما ظاهر می شد رفته اند. هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و هوش تجاری این مسیر را متحول خواهند کرد.
