การวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจ – ประโยชน์ กรณีการใช้งาน และตัวอย่างจริง

การนำ AI ไปใช้แพร่หลายในทุกอุตสาหกรรม ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในการดำเนินการและสร้างสรรค์ธุรกิจของธุรกิจ การประยุกต์ใช้งานมีตั้งแต่การลดต้นทุนและการป้องกันข้อผิดพลาดไปจนถึงการให้ความช่วยเหลือลูกค้าที่ดีขึ้น การปรับปรุงประสิทธิภาพ และระบบอัตโนมัติของงานประจำ

ความก้าวหน้าที่สำคัญอย่างหนึ่งในการขยายตัวที่ขับเคลื่อนด้วย AI คือการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีที่ปฏิวัติวงการ เช่น generative AI ขอบเขตใหม่นี้เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในองค์กร และขยายการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ AI แนวทางของ AI ให้คำมั่นสัญญาถึงแนวทางการแก้ปัญหาที่เป็นนวัตกรรมสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาต่อไป โดยเน้นย้ำถึงบทบาทที่สำคัญในการสร้างสภาพแวดล้อมทางธุรกิจสมัยใหม่

ในบล็อกที่ได้รับการดูแลจัดการนี้ เราจะศึกษาความต้องการและความสำคัญของการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับธุรกิจ ประโยชน์ของการวิเคราะห์ กรณีการใช้งาน และตัวอย่างในชีวิตจริงของแบรนด์ที่โดดเด่น มาดูคำแนะนำแบบรวดเร็วกันดีกว่า

ความสำคัญของการวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจ

การสำรวจโดย NVP สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ที่ธุรกิจต่างๆ ได้กลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้รวมถึงการย้ายจากการจัดการข้อมูลไปสู่ ​​Big Data และล่าสุดคือ AI และการวิเคราะห์ สิ่งที่น่าสนใจคือ 73.7% ของบริษัทต่างๆ จ้าง Chief Data หรือ Analytics Officers ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดจาก 12.0% ตามที่บันทึกไว้ในปี 2555 นอกจากนี้ การสำรวจยังชี้ให้เห็นถึงแนวโน้มที่น่าสังเกต โดย 92.1% ของบริษัทรายงานผลตอบแทนจากข้อมูลและการลงทุนด้าน AI ในปี 2567 เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจาก 48.1% ในปี 2560

โดยรวมแล้ว รายงานนี้ให้ความกระจ่างว่าธุรกิจต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ AI อย่างมีกลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรมได้อย่างไร การวิเคราะห์ AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อภูมิทัศน์ธุรกิจร่วมสมัย เนื่องจากเป็นการปฏิวัติการตัดสินใจและรับประกันประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

ธุรกิจสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สามารถบรรลุได้ก่อนหน้านี้โดยใช้อัลกอริธึม AI เพื่อตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อำนวยความสะดวกในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน ด้วยการคาดการณ์แนวโน้มของตลาด การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ AI จะใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยปรับปรุงการประเมินความเสี่ยงและการดูแลผู้ป่วยเป็นรายบุคคลในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงินและการดูแลสุขภาพ

นอกเหนือจากการปรับปรุงขั้นตอนการทำงานแล้ว เครื่องมือปฏิวัตินี้ยังช่วยให้องค์กรต่างๆ มีความยืดหยุ่นที่จำเป็นในการปรับตัวให้เข้ากับตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การวิเคราะห์ AI สามารถเปลี่ยนวิธีการทำงานของธุรกิจ ส่งเสริมนวัตกรรม และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน

การวิเคราะห์ AI เทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม

การวิเคราะห์ AI แสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่เปลี่ยนแปลงไปนอกเหนือจากวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม แม้ว่าทั้งสองแนวทางมุ่งหวังที่จะดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าออกมาจากข้อมูล แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างมากในด้านความสามารถและวิธีการ นี่คือการเปรียบเทียบโดยย่อ:

ตารางด้านบนเน้นความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการวิเคราะห์ AI ขั้นสูงและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม หากต้องการสำรวจและทำความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของการวิเคราะห์ข้อมูล โปรดดูคำแนะนำที่ครอบคลุมของเราเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจ

ธุรกิจสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์หลายประการจากการวิเคราะห์ AI เนื่องจากจะเปลี่ยนกระบวนการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวม ลองตรวจสอบสิ่งเหล่านั้นดู

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

การวิเคราะห์ AI ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการของลูกค้าแบบไดนามิก นอกเหนือไปจากการวิเคราะห์ธรรมดาๆ การวิเคราะห์ AI ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ที่ไม่เหมือนใครโดยการดึงข้อมูลจากการโต้ตอบของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากเกินไปได้

ความเข้าใจที่แม่นยำที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูล AI ช่วยอำนวยความสะดวกในการพัฒนากลยุทธ์การตลาดแบบกำหนดเอง รับประกันว่าการมีส่วนร่วมของลูกค้าทุกครั้งจะตรงประเด็นและน่าดึงดูด ความสามารถของ AI ในการคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคทำให้สถานะของตนแข็งแกร่งขึ้นในฐานะตัวขับเคลื่อนสำหรับบริษัทต่างๆ ที่กำลังมองหาการก้าวข้ามความคาดหวังของลูกค้าในตลาดที่มีการแข่งขันเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

โซลูชันการวิเคราะห์ AI สามารถสแกนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว และระบุรูปแบบและการเชื่อมต่อที่สำคัญซึ่งวิธีการทางสถิติแบบเดิมๆ จะพลาดไป ความสามารถในการรับรู้รูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อนช่วยให้บริษัทต่างๆ ค้นหาความเป็นไปได้ที่ยังไม่ได้ใช้และความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ นอกจากนี้ ลักษณะการทำซ้ำของการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI รับประกันความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในความแม่นยำในการตัดสินใจ

กลยุทธ์ทางธุรกิจที่คล่องตัวและตอบสนอง ซึ่งอำนวยความสะดวกโดยการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้ มีความสำคัญอย่างยิ่งในการนำทางการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป ท้ายที่สุดแล้ว ความเร็วของการวิเคราะห์ AI ความสามารถในการระบุรูปแบบ และศักยภาพในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทำให้สิ่งนี้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ของ AI ครอบคลุมมากกว่าการระบุแนวโน้มของตลาดเท่านั้น ใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์เพื่อทำความเข้าใจและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจอย่างครอบคลุม AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่ประเมินความเสี่ยงและโอกาสที่เป็นไปได้เท่านั้น แต่ยังคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมผู้บริโภคและแนวโน้มของอุตสาหกรรมโดยใช้รูปแบบข้อมูลในอดีต

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจดำเนินการป้องกันและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ นอกจากนี้ ความยืดหยุ่นของระบบ AI ยังช่วยให้สามารถปรับปรุงการฉายภาพได้ รับประกันความแม่นยำในการพยากรณ์ในสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง การดำเนินการเชิงรุกช่วยปรับปรุงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ช่วยให้บริษัทต่างๆ ก้าวนำหน้า คว้าโอกาสใหม่ๆ และจัดการกับความท้าทายได้อย่างแม่นยำ

การตรวจจับการฉ้อโกงและความปลอดภัย

การวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์ทำหน้าที่เป็นผู้พิทักษ์ในอุตสาหกรรมการเงิน โดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนเพื่อระบุรูปแบบที่ซับซ้อนที่บ่งบอกถึงกิจกรรมการฉ้อโกง เนื่องจากความสามารถในการติดตามแบบเรียลไทม์ จึงสามารถระบุความผิดปกติของธุรกรรมได้อย่างรวดเร็ว ให้การป้องกันแบบไดนามิกต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา

การใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิเคราะห์สามารถช่วยระบุกลยุทธ์การป้องกันการฉ้อโกง เพิ่มความยืดหยุ่นของมาตรการรักษาความปลอดภัย สิ่งนี้ช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของ AI ในฐานะพันธมิตรที่สำคัญในการปกป้องภาคการเงินจากภัยคุกคามทางไซเบอร์และแผนการฉ้อโกง

อ่านเพิ่มเติม: 10 วิธีที่ AI กำลังปฏิวัติภาคการเงิน

การวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย

ปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลขยายขอบเขตให้ครอบคลุมชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้าง ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ธุรกิจดึงข้อมูลเชิงลึกจากฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างและแหล่งที่มา เช่น ข้อความ รูปภาพ และมัลติมีเดีย

AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับการดำเนินงาน ตลาด และพฤติกรรมของลูกค้า โดยรองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย ความสามารถในการปรับตัวนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในภาคส่วนที่มีข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ซึ่งช่วยให้มีแนวทางที่ละเอียดและซับซ้อนมากขึ้นในการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการตัดสินใจ

การตรวจจับข้อบกพร่องของอุปกรณ์

ธุรกิจต่างๆ กำลังใช้ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในการสแกนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และระบุแนวโน้มสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ด้วยการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้สามารถคาดการณ์ความผิดปกติของเครื่องจักรหรือความต้องการในการบำรุงรักษาโดยการตรวจสอบเซ็นเซอร์อุปกรณ์และข้อมูลก่อนหน้าอย่างใกล้ชิด

ด้วยการใช้ AI เพื่อการตรวจจับข้อผิดพลาด ธุรกิจสามารถกำหนดเวลาการบำรุงรักษาได้อย่างราบรื่น ซึ่งช่วยลดเวลาหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานให้สูงสุด การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์โดยใช้ AI ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์และทำหน้าที่เป็นทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์สำหรับหลายภาคส่วน รับประกันการปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพและขั้นตอนการบำรุงรักษาที่ประหยัด

อ่านเพิ่มเติม- AI ในธุรกิจนำการเปลี่ยนแปลงมาได้อย่างไร

การวิเคราะห์ AI ในธุรกิจ – กรณีการใช้งานและตัวอย่างในชีวิตจริง

การใช้งานมากมายของการวิเคราะห์ AI กำลังปฏิวัติธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ กรณีการใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงบทบาทที่สำคัญของ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลในการเปลี่ยนแปลงกระบวนการและการตัดสินใจในภาคธุรกิจต่างๆ มาสำรวจตัวอย่างการวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจในชีวิตจริงกัน:

1. กลยุทธ์การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้ AI ของ Netflix

สามารถสร้างกลุ่มลูกค้าได้โดยใช้ข้อมูล AI ตามข้อมูลประชากร ความชอบ และพฤติกรรม ด้วยการใช้การแบ่งส่วน องค์กรต่างๆ สามารถปรับปรุงความพึงพอใจและการรักษาลูกค้าได้โดยการมอบกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันด้วยประสบการณ์เฉพาะบุคคล ความพยายามทางการตลาดที่มุ่งเน้น และข้อเสนอแนะผลิตภัณฑ์

ตัวอย่างเช่น Netflix แบ่งฐานผู้ใช้ออกเป็นกลุ่มต่างๆ โดยใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้ รวมถึงการดูประวัติและการตั้งค่า สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมของลูกค้าโดยช่วยให้พวกเขาสามารถเสนอคำแนะนำที่เหมาะกับภาพยนตร์และซีรีย์ทางเว็บได้

2. มาตรการปรับปรุงความปลอดภัยของ PayPal

การวิเคราะห์ AI แบบเรียลไทม์ในด้านการเงินสามารถระบุรูปแบบของกิจกรรมการฉ้อโกงได้ ธุรกิจสามารถลดความสูญเสียทางการเงินและปรับปรุงความปลอดภัยของระบบการเงินโดยการระบุและหยุดธุรกรรมที่ฉ้อโกงทันที ซึ่งสามารถทำได้โดยการติดตามอย่างใกล้ชิดและเปรียบเทียบกับรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัวอย่างเช่น PayPal ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อจดจำและหยุดธุรกรรมที่ฉ้อโกงทันที ระบบ AI ของ PayPal ตรวจสอบพฤติกรรมผู้ใช้ รูปแบบธุรกรรม และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ผ่านอัลกอริธึมขั้นสูงและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อระบุความผิดปกติหรือกิจกรรมที่น่าสงสัยได้ทันที

ช่วยให้ PayPal ลดโอกาสที่จะเกิดการฉ้อโกงทางการเงินกับผู้ใช้และแพลตฟอร์มโดยการดำเนินการทันที เช่น การหยุดหรือการตั้งค่าสถานะธุรกรรม นอกเหนือจากการปรับปรุงความปลอดภัยของธุรกรรมทางการเงินแล้ว การตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบเรียลไทม์ยังช่วยรักษาความมั่นใจและความไว้วางใจของผู้ใช้ในบริการของ PayPal

ที่ Appinventiv เราทำงานร่วมกับ Bajaj Finserv ซึ่งเป็นองค์กร FinTech ชั้นนำของอินเดีย เพื่อช่วยพวกเขาแก้ปัญหาความท้าทายด้านความปลอดภัย เราใช้วิธีการรักษาความปลอดภัยขั้นสูงเพื่อป้องกันและคาดการณ์การฉ้อโกงทางการเงิน สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาเพิ่มการเริ่มต้นใช้งานผู้ขายเป็น 300+ รายการ ทำให้มีธุรกรรมมากกว่า 3 lacs ต่อวัน

3. การวิเคราะห์การประมาณการยอดขายของ Salesforce ด้วย AI

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คาดการณ์ยอดขายในอนาคตโดยใช้แนวโน้มของตลาด พฤติกรรมลูกค้า และข้อมูลในอดีต สิ่งนี้ช่วยบริษัทต่างๆ ในการจัดสรรทรัพยากร การวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาด และการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง ช่วยลดผลกระทบของสภาวะตลาดที่ไม่แน่นอนและช่วยในการตัดสินใจที่รวดเร็ว

ตัวอย่างเช่น Salesforce ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายสำหรับทีมขายและคาดการณ์แนวโน้มการขาย การคาดการณ์การขาย การเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดราคา และโอกาสในการขายต่อยอดที่อาจเกิดขึ้น ทั้งหมดนี้ได้รับความช่วยเหลือจาก Einstein Analytics ของ Salesforce ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต สภาวะตลาดปัจจุบัน และพฤติกรรมของลูกค้า

4. การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานที่ปรับให้เหมาะสมกับ AI ของ Walmart

การวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจช่วยให้องค์กรวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับลอจิสติกส์ อุปสงค์ และระดับสินค้าคงคลังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การใช้ข้อมูลเพื่อกระบวนการตัดสินใจที่ดีขึ้น ธุรกิจต่างๆ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่ง เปลี่ยนตารางการผลิต และประหยัดเงินไปพร้อมกับเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

ตัวอย่างเช่น Walmart ใช้พลังของข้อมูลเชิงลึกของ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน Walmart เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดต้นทุนด้วยการวิเคราะห์ระดับสินค้าคงคลัง ความต้องการผลิตภัณฑ์ และลอจิสติกส์การขนส่งอย่างพิถีพิถัน นอกจากนี้ยังช่วยให้ Walmart รับประกันการสต็อกสินค้าในร้านค้าอย่างต่อเนื่อง รับประกันประสบการณ์การช็อปปิ้งที่มีประสิทธิภาพและยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง

ที่ Appinventiv เราได้ช่วยบริษัทผู้ผลิตระดับโลกเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยการปรับใช้โซลูชันการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพ ส่งผลให้การมองเห็นห่วงโซ่อุปทานเพิ่มขึ้น 60% ประสิทธิภาพการดำเนินงานเพิ่มขึ้น 30% และต้นทุนการขนส่งลดลง 40%

5. การใช้ Chatbots ของ Amazon เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า

องค์กรต่างๆ ใช้แชทบอท AI กันอย่างแพร่หลายสำหรับบริการสนับสนุนลูกค้า โดยนำเสนอบริการลูกค้าแบบเรียลไทม์และตลอด 24 ชั่วโมง นอกเหนือจากการช่วยเหลือผู้ใช้ในขั้นตอนการแก้ไขปัญหา และหากจำเป็น ก็สามารถยกระดับปัญหาที่ซับซ้อนให้กับตัวแทนที่เป็นมนุษย์ได้ พวกเขายังสามารถตอบคำถามที่พบบ่อยผ่านความสามารถในการวิเคราะห์ AI ของพวกเขาได้ สิ่งนี้จะเพิ่มประสิทธิภาพในการดูแลลูกค้า เร่งเวลาตอบสนอง และปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าโดยทั่วไป

Amazon หนึ่งในเทคโนโลยีอีคอมเมิร์ซที่ใหญ่ที่สุด ได้รวมแชทบอท AI เข้ากับบริการสนับสนุนลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้พวกเขาเอาชนะความท้าทายในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง แชทบอท AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วกว่ามนุษย์ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าลูกค้าจะได้รับความช่วยเหลืออย่างทันท่วงที แชทบอทสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภคและให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้โดยใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ของ AI

6. การวินิจฉัยการดูแลสุขภาพโดยใช้ AI ของ IBM

ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถวินิจฉัยอาการเจ็บป่วยและเสนอทางเลือกการรักษาเฉพาะบุคคลโดยใช้การวิเคราะห์ AI ในการดูแลสุขภาพ ระบบ AI สามารถนำเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกของข้อมูลการทดลองทางคลินิก ข้อมูลผู้ป่วย และวารสารทางการแพทย์จำนวนมาก การวิเคราะห์นี้ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถให้การดูแลที่แม่นยำและทันท่วงทีมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น IBM Watson ใช้การวิเคราะห์ AI สำหรับเนื้องอกวิทยาเพื่อช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาวินิจฉัยและรักษามะเร็ง วัตสันสามารถกำหนดแนวทางการรักษาที่เฉพาะเจาะจงโดยพิจารณาจากข้อมูลการทดลองทางคลินิก เอกสารทางการแพทย์ และข้อมูลผู้ป่วย โดยพิจารณาจากลักษณะความเจ็บป่วยที่เป็นเอกลักษณ์ของผู้ป่วยแต่ละราย

Appinventiv ประสบความสำเร็จในการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพด้วยโครงการอย่าง YouCOMM ซึ่งเป็นระบบสื่อสารผู้ป่วยในโรงพยาบาล ด้วย YouCOMM ผู้ป่วยสามารถสื่อสารกับพยาบาลและเจ้าหน้าที่โรงพยาบาลอื่นๆ ได้แบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มนี้มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งรวมเอาคำสั่งเสียงและทางเลือกอื่น ๆ ด้วยตนเอง เช่น การเคลื่อนไหวของศีรษะ

YouCOMM ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพการติดต่อระหว่างผู้ป่วยกับเจ้าหน้าที่อย่างมีนัยสำคัญ และช่วยให้ฝ่ายบริหารของโรงพยาบาลสามารถเก็บบันทึกลำดับเวลาในการดำเนินการตามคำขอของผู้ป่วยได้อย่างครบถ้วน ประสิทธิผลของโซลูชันนี้นำไปสู่การนำไปใช้โดยเครือข่ายโรงพยาบาลมากกว่า 5 แห่งในสหรัฐอเมริกา ส่งผลให้อัตราการตอบกลับแบบเรียลไทม์ของพยาบาลเพิ่มขึ้นอย่างมาก 60%

7. กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกของ Delta Airlines

อัลกอริธึมการกำหนดราคาแบบไดนามิกจะวิเคราะห์การกำหนดราคาของคู่แข่ง สภาวะตลาด และพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อปรับราคาแบบเรียลไทม์ วิธีการนี้จะเพิ่มรายได้โดยใช้ประโยชน์จากรูปแบบต่างๆ ของความต้องการ ให้ส่วนลดเมื่อมีความต้องการต่ำ และปรับกลยุทธ์การกำหนดราคาให้เหมาะสมตามเกณฑ์ต่างๆ

Delta Airlines ใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจัดโครงสร้างกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิก สายการบินสามารถปรับเปลี่ยนราคาตั๋วแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มรายได้และเติมเต็มที่นั่งว่างโดยการประเมินความต้องการ เวลาออกเดินทาง และราคาของคู่แข่ง

8. แนวทางการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียของ Hootsuite

ธุรกิจสามารถเข้าใจสถานะออนไลน์ของตนได้ดีขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ AI ในโซเชียลมีเดีย ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก จะกำหนดความคิดเห็นสาธารณะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์หนึ่งๆ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้องค์กรปรับปรุงการมีส่วนร่วม ขัดเกลากลยุทธ์โซเชียลมีเดีย และตอบสนองต่อคำติชมของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น Hootsuite ใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อตรวจสอบการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และแนวโน้มของโซเชียลมีเดีย แพลตฟอร์มนี้จะวิเคราะห์ความรู้สึก พฤติกรรมของผู้ชม และความสำเร็จของแคมเปญโซเชียลมีเดียโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

อ่านเพิ่มเติม: วิธีสร้างแอปโซเชียลมีเดียในปี 2023 – คู่มือฉบับสมบูรณ์

9. การวิเคราะห์ข้อมูล HR และการสรรหาบุคลากรด้วย AI ของ Unilever

การวิเคราะห์ทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะทำให้การจับคู่ผู้สมัครเป็นอัตโนมัติและการคัดกรองต่อ ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการจ้างงาน สิ่งนี้ทำให้บุคลากรฝ่ายทรัพยากรบุคคลมีอิสระที่จะมุ่งความสนใจไปที่งานการจ้างงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น เช่น การสัมภาษณ์เชิงลึก และการพิจารณาความเหมาะสมทางวัฒนธรรม การวิเคราะห์ AI ยังสามารถช่วยรักษาพนักงานโดยระบุองค์ประกอบที่มีอิทธิพลต่อความพึงพอใจในงาน

ตัวอย่างเช่น Unilever ใช้การวิเคราะห์ AI ในกระบวนการจ้างงาน ธุรกิจใช้อัลกอริธึม AI เพื่อประเมินเรซูเม่และค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมตามข้อมูลประจำตัวและชุดทักษะ สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในกระบวนการจ้างงานและช่วยระบุผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุดสำหรับตำแหน่งที่เปิดรับ

10. ความน่าเชื่อถือของ Uber หรือการเพิ่มเวลาทำงานสูงสุดผ่าน AI

การรักษาการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องมีความสำคัญมากกว่าในโลกบริการดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เวลาหยุดทำงานหรือการขัดจังหวะอาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อองค์กรที่พยายามตอบสนองความต้องการที่เพิ่มมากขึ้นของลูกค้า ผลที่ตามมาเหล่านี้อาจส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้า ความไว้วางใจ และชื่อเสียงของบริษัททั้งหมด

Uber ผู้นำในด้านบริการแชร์รถ อาศัย AI เพื่อรับประกันความน่าเชื่อถือและเวลาทำงานสูงสุด ระบบ AI ติดตามและวิเคราะห์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่อย่างต่อเนื่อง มองเห็นอันตราย ความไร้ประสิทธิภาพ และการหยุดชะงักแบบเรียลไทม์ วิธีการขับเคลื่อนด้วย AI ของ Uber ปรับปรุงความน่าเชื่อถือของแพลตฟอร์มโดยการจัดการปัญหาเชิงรุก นอกเหนือจากการป้องกันการหยุดชะงักของบริการแล้ว ยังช่วยลดโอกาสที่จะเกิดอุบัติเหตุ การแฮ็ก และข้อผิดพลาดของมนุษย์อีกด้วย

การใช้ AI ของ Uber ในการดำเนินงานเป็นตัวอย่างสำคัญของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในด้านความพร้อมใช้งานและความน่าเชื่อถือ โดยแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีล้ำสมัยนี้สามารถปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และรักษาการทำงานบริการที่ราบรื่นในสภาพแวดล้อมทางดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้อย่างไร

อ่านเพิ่มเติม - AI ในธุรกิจ: คู่มือบูรณาการที่ครอบคลุม

การนำทางความท้าทายและข้อควรพิจารณาในการใช้งาน AI Analytics สำหรับธุรกิจ

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์มาพร้อมกับความท้าทายที่ซับซ้อนหลายประการ ซึ่งสามารถจัดการได้ด้วยการพิจารณาหรือแนวทางแก้ไขที่เหมาะสม ลองตรวจสอบสิ่งเหล่านั้น:

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI มีความสำคัญมากขึ้น ความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและความเป็นส่วนตัวก็เพิ่มมากขึ้น การใช้ชุดข้อมูลขนาดมหึมาทำให้เกิดข้อกังวลบางประการเนื่องจากบริษัทต่างๆ รวม AI เข้ากับการดำเนินงานของตน เช่น การละเมิด การเข้าถึงที่ไม่พึงประสงค์ และการละเมิดข้อมูล ความท้าทายอยู่ที่การปกป้องข้อมูลนี้จากภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การแก้ไขปัญหาเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความไว้วางใจกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้ใช้ โดยต้องมีขั้นตอนที่เข้มแข็งในการเสริมสร้างระบบความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

วิธีแก้ไข : ใช้กลยุทธ์การไม่เปิดเผยตัวตน นำเทคนิคการเข้ารหัสที่แข็งแกร่งมาใช้ และปฏิบัติตามแนวทางการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวด เช่น GDPR การประเมินและการตรวจสอบบ่อยครั้งสามารถรับประกันความปลอดภัยของข้อมูลได้ และหลักปฏิบัติด้านความเป็นส่วนตัวแบบเปิดจะส่งเสริมความไว้วางใจของผู้ใช้

ความซับซ้อนในการบูรณาการ

องค์ประกอบที่ซับซ้อนจำนวนมากเกี่ยวข้องกับการบูรณาการการวิเคราะห์ AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจที่มีชื่อเสียง ความท้าทายในการบูรณาการเกิดขึ้นเนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานในปัจจุบันของบริษัทมักทำงานบนแพลตฟอร์มและเทคโนโลยีที่หลากหลาย ปัญหาความเข้ากันได้ ความคลาดเคลื่อนของข้อมูล และการหยุดชะงักอาจเป็นผลมาจากความซับซ้อนนี้ ปัญหาเหล่านี้ต้องได้รับการแก้ไขเพื่อใช้การวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจอย่างเต็มที่โดยไม่รบกวนการดำเนินงานปกติ และรับประกันการบูรณาการเข้ากับโครงสร้างองค์กรได้อย่างราบรื่นและกลมกลืน

แนวทางแก้ไข : แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือการลงทุนในมาตรฐานการทำงานร่วมกัน วางแผนกลยุทธ์การบูรณาการแบบเป็นขั้นตอน และประเมินโครงสร้างพื้นฐานปัจจุบันอย่างละเอียด การจ้างทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์ช่วยให้กระบวนการบูรณาการราบรื่นยิ่งขึ้น และรับประกันประสิทธิภาพในโครงการของคุณ

ช่องว่างทักษะและการฝึกอบรม

การขาดผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในการสร้าง ปรับใช้ และดูแลโซลูชันการวิเคราะห์ AI ขัดขวางไม่ให้เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงเกมนี้ถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลาย มีปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถพิเศษด้าน AI อย่างมาก เนื่องจากความต้องการมีมากกว่ากลุ่มผู้มีความสามารถที่มีอยู่ ความท้าทายนี้ส่งผลกระทบต่อผู้คนในสาขาต่างๆ รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา AI

แนวทางแก้ไข : ลงทุนในโปรแกรมการฝึกอบรมที่ครอบคลุมเพื่อช่วยให้พนักงานปัจจุบันมีความเชี่ยวชาญด้าน AI มากขึ้น สร้างความร่วมมือกับสถาบันการศึกษาเพื่อพัฒนากลุ่มผู้มีความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ ให้พิจารณาทำงานร่วมกับผู้ให้บริการ AI หรือใช้บริการด้าน IT ที่มีการจัดการเพื่อชดเชยช่องว่างด้านความสามารถและรับประกันว่าธุรกิจต่างๆ จะประสบความสำเร็จในการนำการวิเคราะห์ AI ไปใช้

การใช้ AI อย่างมีจริยธรรม

การจัดการกับความซับซ้อนของอคติ ความโปร่งใส และการใช้งานในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นนั้นมีความจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าการนำ AI ไปใช้อย่างมีจริยธรรม การสร้างอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ถูกต้องตามหลักจริยธรรมและปราศจากอคติถือเป็นส่วนที่ท้าทาย

โซลูชัน : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทีมพัฒนา AI ดำเนินการตรวจสอบอัลกอริธึมอย่างสม่ำเสมอเพื่อหาอคติ และส่งเสริมให้มีการอภิปรายอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรมของ AI ภายในบริษัทและทั่วทั้งอุตสาหกรรม

ใช้การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับธุรกิจของคุณด้วย Appinventiv

การวิเคราะห์ AI ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการเร่งการเติบโตและการปรับรูปแบบการดำเนินธุรกิจ การวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและกระบวนทัศน์การดำเนินงานในด้านต่างๆ รวมถึงการผลิต การค้าปลีก การดูแลสุขภาพ การเงิน และการตลาด ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ดีขึ้น คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ ทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ และวิเคราะห์แหล่งข้อมูลต่างๆ

ปลดล็อกพลังของการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ปรับปรุงการตัดสินใจ และพัฒนาทักษะทางธุรกิจของคุณด้วยบริการวิเคราะห์ AI ของ Appinventiv โซลูชัน AI ที่ปรับแต่งเองของเราสร้างขึ้นเพื่อผลักดันธุรกิจของคุณไปสู่การขยายตัวอย่างต่อเนื่อง และรับประกันกลยุทธ์ที่ก้าวหน้าในการตระหนักถึงศักยภาพสูงสุดของ AI ในการบรรลุความสำเร็จ

ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์แนวโน้มของตลาด การปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นแบบส่วนตัว หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน บริการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของธุรกิจของคุณ

สำรวจขอบเขตการเปลี่ยนแปลงของการวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจโดยเชื่อมต่อกับผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้

คำถามที่พบบ่อย

ถาม การวิเคราะห์ AI นำไปใช้สำหรับธุรกิจอย่างไร

A. ธุรกิจในภาคส่วนต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ ดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน การใช้การวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจสะท้อนให้เห็นในตัวอย่างเหล่านี้:

• การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล
• ควบคุมคุณภาพ
• การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน
• ผลผลิตของพนักงาน
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• การตรวจจับการฉ้อโกง
• การวิเคราะห์การแข่งขัน
• การจัดการความเสี่ยง

ถาม อนาคตของการวิเคราะห์ AI สำหรับธุรกิจจะเป็นอย่างไร

ตอบ อนาคตของการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับธุรกิจ คาดว่าจะก้าวหน้าต่อไปไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ธุรกิจสามารถคาดหวังความสามารถในการคาดการณ์ที่เพิ่มขึ้นในขณะที่เทคโนโลยี AI พัฒนาขึ้น ซึ่งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภค แนวโน้มของตลาด และอันตรายที่อาจเกิดขึ้น การใช้ระบบอัตโนมัติอย่างกว้างขวางและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจะแทรกซึมไปยังภาคส่วนต่างๆ โดยบูรณาการข้อมูลเชิงลึกของ AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจในแต่ละวัน

อิทธิพลของ AI จะเพิ่มขึ้นเมื่อรวมกับเทคโนโลยีล้ำสมัยอื่นๆ เช่น Edge Computing และ Internet of Things (IoT) ความโดดเด่นที่เพิ่มขึ้นของการพิจารณาด้านจริยธรรมและเทคนิค AI ที่มีความรับผิดชอบจะช่วยให้มั่นใจได้ถึงการใช้ข้อมูลที่เหมาะสมและโปร่งใส โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์ AI จะกลายเป็นทรัพย์สินอันล้ำค่าสำหรับธุรกิจต่างๆ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยส่งเสริมนวัตกรรมและความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรม

ถาม: บทบาทของการวิเคราะห์ AI ในธุรกิจคืออะไร?

A. การวิเคราะห์ AI นำเสนอผลกระทบเชิงการเปลี่ยนแปลงต่อกระบวนการตัดสินใจและการดำเนินธุรกิจที่สำคัญอื่นๆ ของธุรกิจ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึม AI ธุรกิจต่างๆ สามารถดึงดูดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมได้

การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับธุรกิจช่วยปรับปรุงกระบวนการจัดสรรทรัพยากร อำนวยความสะดวกในประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นส่วนตัว และลดต้นทุนโดยการระบุความไร้ประสิทธิภาพภายในองค์กร นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ยังคงความคล่องตัวและตอบสนองในการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา โดยรวมแล้ว ช่วยให้องค์กรต่างๆ รับมือกับความท้าทายทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้