徹底改變分析：人工智慧在商業智慧中的作用

人工智慧 (AI) 和商業智慧 (BI) 是兩個技術領域，兩者結合起來可以提供強大的工具集，用於將原始數據轉化為可操作的見解，並使每個人都可以存取數據。 這種協同作用使企業能夠有效駕馭龐大的數據環境，並迅速做出明智的決策。

本指南涵蓋了從人工智慧在商業智慧中的作用和優勢到將人工智慧整合到商業智慧流程中的第一步等方方面面。

人工智慧在商業智慧中的作用

人工智慧在企業商業智慧中的優勢

人工智慧和商業智慧 (BI) 的整合正在徹底改變公司的營運方式，提供多種優勢，推動他們實現更有效率、更明智、更敏捷的業務實踐。 以下是人工智慧帶來的一些主要好處。

非技術用戶可以存取數據

這是迄今為止將 AI 引入 BI 所帶來的最大變化。

傳統上，沒有技術背景的行銷人員和其他專家必須嚴重依賴資料分析師進行研究和分析，因為導航複雜的資料集和工具超出了他們的範圍。 然而，人工智慧正在改變這種動態，使數據存取和分析民主化。

這種量身定制的方法顯著減少了對專業數據團隊的依賴，並允許更快、更自主地全面決策。 人工智慧本質上是讓數據不再是數字，而是讓每個團隊成員都能閱讀和理解的富有洞察力的故事，從而提高組織的整體效率和策略能力。

提高預測準確性

人工智慧演算法擅長模式識別，可以篩選歷史數據來識別人類可能忽略的趨勢。 此功能可以更準確地預測市場動向、客戶行為和庫存需求。 例如，人工智慧可以分析季節性購買模式來預測產品需求，使公司能夠優化庫存水準並減少浪費。

快速響應市場變化

人工智慧系統處理和分析數據的速度意味著企業可以比以前更快地響應市場變化。 由人工智慧驅動的商業智慧工具可以監控來自各種來源的即時數據流，向決策者發出可能影響其業務的重大事件的警報，從而實現快速的策略調整。

決策的一致性

人工智慧有助於保持決策過程的一致性。 與可能受到偏見或績效水準波動影響的人類不同，人工智慧系統可以根據輸入的數據提供穩定、可靠的分析和建議。

此外，儀表板可以以可供解釋的方式顯示數據，這可能導致不同部門之間產生不同的解釋和決策。 然而，人工智慧處理資料以提供清晰的答案，無論誰查詢資料或查詢多少次，都確保結果一致。

減少人為錯誤

人工智慧可以顯著減少人為錯誤。 即使是最勤奮、經驗豐富的專業人士也可能會犯錯，但人工智慧系統如果設計和實施得當，就能以高精度運作。

廣泛的業務需要支持

人工智慧可以支援廣泛的業務需求，從自動化業務流程和分析數據以獲得見解，到更有效地吸引客戶和員工。

增強競爭優勢

在 BI 中使用人工智慧為公司提供了競爭優勢。 從人工智慧分析中獲得的見解使企業能夠比競爭對手進行更明智的投資、改善營運並提供更好的客戶體驗。

人工智慧與傳統商業智能

商業智慧傳統上是一種回顧性分析方法，而人工智慧則為資料分析引入了預測性和規範性維度。 這種比較探討了兩者之間的細微差別，強調了兩者如何在商業環境中服務於獨特的目的。

描述性分析：BI 中 BI 描述性分析的基石

• 重點：歷史資料分析
• 功能：報告過去的表現
• 工具：標準報告、儀表板和記分卡
• 結果：深入了解過去的業務活動

預測分析：人工智慧的優勢

• 焦點：未來成果和趨勢
• 功能：預測和趨勢發現
• 工具：機器學習模型、資料探勘
• 結果：對未來事件的預測

規範性分析：人工智慧的主動方法

• 重點：就可能的結果提供建議
• 功能：根據預測推薦行動
• 工具：仿真演算法、最佳化模型
• 結果：為決策提供可行的建議

BI 和 AI 的互補性

雖然傳統 BI 為了解歷史業務績效提供了基礎，但 BI 中的 AI 透過提供遠見和策略指導來補充這一點。 將人工智慧整合到商業智慧實踐中並不會取代對傳統方法的需求，而是會增強傳統方法，從而提供對過去績效和未來潛力的更全面的了解。

人工智慧在商業智慧中的策略實施

將人工智慧整合到商業智慧中需要精心設計的計劃、選擇合適的工具以及對資料完整性的承諾。 以下步驟概述如何確保人工智慧實施不僅與現有系統無縫集成，而且推動業務向前發展。

1. 評估業務需求和目標

在 BI 中實施 AI 的第一步是對業務需求和目標進行徹底評估。 了解企業利用人工智慧實現的目標將指導工具的選擇和實施計劃的設計。

以下是簡化決策過程的關鍵問題：

• 我們的目標是透過 BI 中的 AI 解決哪些具體業務問題？是增強資料分析、提高預測準確性還是自動化某些 BI 流程？
• 我們的哪些業務領域可以從人工智慧整合中受益最多？ 是否有特定的部門或職能（例如行銷、銷售或營運）會立即改善？
• 我們擁有什麼類型的數據？人工智慧如何幫助分析這些數據？ 我們是否處理需要高階處理能力的大量非結構化資料？
• 我們目前的 BI 能力是什麼？人工智慧如何補充或增強它？ 我們是否希望透過人工智慧增強現有的商業智慧工具，或者我們是否需要一個將兩者結合起來的新解決方案？
• BI 中的人工智慧將如何與我們的整體業務策略保持一致？ 整合是否支援市場擴張、增強客戶體驗或降低成本等長期目標？
• 將人工智慧整合到我們的 BI 流程中的預期投資回報率是多少？ 我們如何衡量成功，關鍵績效指標是什麼？

選擇正確的人工智慧工具

選擇正確的人工智慧工具至關重要。 市場提供了廣泛的人工智慧驅動的 BI 解決方案，每個解決方案都有自己的一套特性和功能。 企業必須選擇符合其特定要求的工具，例如資料視覺化、預測分析或自然語言處理。

確保數據品質

人工智慧系統的好壞取決於它們處理的數據。 確保高數據品質對於人工智慧在商業智慧中的成功至關重要。 這意味著建立資料收集、清理和管理流程，以維護準確和最新的資料集。

將人工智慧與現有商業智慧系統集成

在 BI 中實施 AI 時，整合是一個關鍵挑戰。 新的人工智慧工具必須與現有的商業智慧系統和資料基礎設施無縫協作。 這可能需要技術專業知識來確保相容性並將對正在進行的操作的干擾降至最低。

培訓與發展

員工需要接受培訓才能使用人工智慧增強的商業智慧系統。 這不僅涉及技術培訓，還涉及了解人工智慧如何補充人類決策。

將人工智慧整合到 BI 系統中可能會引起幾個問題：

• 許多員工擔心人工智慧工具可能過於複雜而難以有效理解和使用。 確保整合到 BI 系統中的 AI 工具具有使用者友善的介面。 提供全面的培訓課程，為非技術人員揭開人工智慧的神秘面紗。
• 人們擔心人工智慧可能會取代人類的直覺和判斷，而這在行銷中至關重要。 明確傳達人工智慧旨在補充而不是取代人類決策。 展示人工智慧如何透過數據驅動的見解來增強人類直覺。
• 為了解決人們對在 BI 系統中實施人工智慧所需的財務投資的擔憂，應強調長期節省和效率收益超過初始成本。
• 與傳統方法相比，對人工智慧生成的見解的準確性和可靠性的懷疑是另一個常見的挑戰。 使用試點計劃來展示人工智慧產生的見解的準確性和附加價值。

監控和持續改進

實施後，監控人工智慧在 BI 系統中的效能並持續改進非常重要。 人工智慧模型可能需要完善，流程也需要調整，以確保企業從投資中獲得最大價值。

你如何開始？

Improvado 推出 AI Assistant，這是一種分析行銷績效的全新方法。 這是一個類似聊天的平台，您可以用簡單的英語提出任何與分析相關的問題並立即獲得見解。 助手將您的問題轉換為 SQL 並查詢您的資料集，為您提供答案或報告。

您可以向助理詢問以下問題：

• 展示我們如何調整目標地區的廣告支出。
• 顯示本季投資報酬率最高的 5 個行銷活動。
• 過去 90 天內，Google 和 Bing 中的哪些廣告活動的每次轉換費用最高？
• 比較 2023 年 10 月至 9 月 Google Ads 的轉換率。

這些都是實際使用者向AI助理提出的問題。

得到答案後，您可以繼續與助手對話，並要求其解釋結果、提供更精細的數據或活動建議。

AI Assistant 由類似於 ChatGPT 的自訂大語言模型 (LLM) 和文字到 SQL 技術提供支持，使助手能夠解釋英語以查詢資料並提供見解。

這種行銷資料分析方法顯著減少了對複雜查詢和編碼的需求，使非技術用戶更容易存取資料。

經常問的問題