譯者 | 劉濤
審校 | 重樓
如今，企業正面臨著數據的海量沖擊。從在線購物行為到醫院病歷記錄，每一項業務活動都會源源不斷地產生大量信息。
然而，單純的數據本身并無實際價值。企業能否有效利用數據來支撐決策制定，才是關鍵所在。
這恰恰是AI分析發揮關鍵作用的領域。它將AI技術與數據分析方法深度融合，旨在挖掘數據中的潛在模式、進行精準預測并提供具有針對性的行動建議。
在本文中，讀者將深入了解AI分析的具體內涵，探究其發展迅猛的內在原因，以及它對不同行業所帶來的變革性影響。此外，還將介紹推動這一變革進程的部分開源工具。
目錄
1. AI分析的定義
2. AI分析高速發展的成因
3. AI分析的優勢應用領域
- AI分析在零售行業的應用
- AI分析在醫療保健行業的應用
- AI分析在金融行業的應用
- AI分析在制造業的應用
4. AI分析的核心優勢剖析
5. AI分析面臨的挑戰解析
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. 研究結論
AI分析的定義
AI分析借助AI技術對數據進行處理與分析。
傳統數據分析主要側重于對已發生事件的研究。與之相比，AI分析實現了顯著的突破，它不僅能夠深入剖析某一事件發生的原因，還具備預測未來可能出現的情況，并針對預測結果給出相應行動建議的能力。
舉例而言，當一家商店出現銷售額下滑的情況時，傳統的數據報告僅僅會展示與之相關的數據信息。
而AI分析則會綜合考量顧客行為、市場動態以及歷史數據等多方面因素，不僅能闡釋銷售額下降的內在原因，還會提供有助于提升銷售額的具體建議。
AI分析高速發展的成因
其主要成因在于數據量呈現出爆發式增長態勢。
當下，企業能夠從網站、應用程序、傳感器以及各類機器中收集到海量的數據。傳統的數據處理工具難以應對如此大規模的信息，而AI模型恰恰是為解決這一難題而誕生的。
另一個促使AI分析發展的因素是計算能力成本的降低。在過去，運行AI模型需要配備昂貴的硬件設備。如今，依托云計算技術以及諸如TensorFlow和PyTorch等開源軟件，任何企業都有能力開展AI分析工作。
第三個推動因素是算法的持續優化。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這類庫提供了現成可用的模型，為數據科學家節省了大量的時間和精力。
AI分析的優勢應用領域
AI分析在零售行業的應用
零售企業可憑借AI分析，更深度地洞察顧客需求，進而提升顧客的購物體驗。其中，個性化推薦是一項頗為常見的應用場景。在線商店借助AI模型，基于顧客的瀏覽記錄和購買歷史進行商品推薦。像LightFM這類庫，能夠為構建此類推薦系統提供有力支持。
AI分析同樣有助于零售商進行庫存管理。通過對未來幾周內哪些商品將暢銷進行精準預測，商店可以合理安排備貨，從而減少庫存浪費。部分零售商甚至運用AI技術，通過分析顧客在店內的行動軌跡，來優化店鋪布局，以達到提高銷售額的目的。
AI分析在醫療保健行業的應用
受益于AI技術，醫療行業的數據分析實現了顯著進展。目前，醫院借助AI分析來預判哪些患者存在再次入院的風險。這使得醫生能夠在問題惡化之前及時采取預防性措施。
AI同樣提升了疾病診斷的精準度。舉例來說，深度學習模型能夠對X光和核磁共振成像（MRI）掃描結果進行分析，從而實現對癌癥等疾病的早期檢測。醫院利用如TensorFlow這類開源工具來構建這些圖像識別模型。
人員管理也是AI分析在醫療行業的一個重要應用領域。AI分析能夠依據預測的患者流量，協助醫院合理分配護士和醫生資源，進而提高醫院的運營效率。
AI分析在金融行業的應用
銀行與金融公司在業務運營中高度依賴AI分析技術。
欺詐檢測是其重要應用場景之一。AI模型能夠實時對數百萬筆交易數據進行分析，以識別其中的異常模式，從而在欺詐行為發生之前及時進行攔截。像H2O.ai這類開源工具，能夠有效助力構建此類高效的欺詐檢測模型。
信用評分也是AI分析在金融領域的關鍵應用。傳統的信用評分方式僅考慮少數幾個有限的因素。而AI分析具備處理更多數據點的能力，能夠為貸款審批生成更為公平、精準的信用評分。
投資公司借助AI分析來預測股票市場的走勢。例如，由Facebook研發的Prophet等工具，可使分析師基于歷史數據對未來的股票價格進行預測，進而優化投資策略。
AI分析在制造業的應用
工廠利用AI分析技術來優化運營流程并降低生產成本。其中，預測性維護是一項主要應用。在傳統生產過程中，機器故障往往毫無征兆地發生，進而導致生產延誤。而AI分析通過對傳感器采集的數據進行深入分析，能夠精準預測機器可能出現故障的時間，從而實現預防性的及時維護。
工廠也借助AI來優化生產計劃。AI模型會綜合分析歷史生產數據、原材料供應狀況以及市場需求等多方面因素，從而高效地規劃生產活動。這一舉措不僅降低了生產成本，還提高了產品產量。
AI分析的核心優勢剖析
AI分析能夠助力企業更為高效、精準地做出決策。它可以在短短數分鐘內完成對大量數據的處理，并給出最優的行動方案，從而有效節省企業的時間和資源。
采用AI分析還能夠實現成本的顯著節約。通過自動化處理，減少了對手動分析的依賴，同時降低了因人為因素導致失誤的可能性。
最后，AI分析能夠為企業賦予競爭優勢。運用AI技術的企業能夠迅速對市場變化做出響應，在競爭中脫穎而出，領先于競爭對手，并且為客戶提供更優質、更高效的服務。
AI分析面臨的挑戰解析
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。
首先是數據隱私問題。在醫療和金融等行業運用AI模型時，不可避免地會處理大量敏感數據，而這些數據必須得到妥善且嚴格的保護。
為應對這一問題，相關團隊可實施嚴格的數據治理政策，采用數據匿名化技術，并確保嚴格遵守《通用數據保護條例》（GDPR）和《健康保險流通與責任法案》（HIPAA）等相關法規要求。
另一個挑戰是專業人才的短缺。構建AI模型需要具備數據科學和編程等專業知識，然而目前許多公司在這方面的人才儲備仍顯不足。企業可通過對現有員工進行培訓投入、招聘專業人才，或者使用操作便捷的自動化機器學習（AutoML）工具來解決該問題，此類工具能夠降低對高級編程技能的依賴。
AI模型中的偏差問題同樣值得關注。若用于訓練模型的數據存在偏差，那么AI所做出的預測結果也會出現偏差。這可能會導致決策的不公平性，尤其在信用評分或招聘等關鍵領域。為減少偏差，團隊應定期對數據進行審查，并在模型的設計和驗證過程中，讓不同的利益相關者參與進來。
人類在AI分析中的角色定位
盡管AI分析具備處理海量數據并給出行動建議的能力，但在整個流程中，人類的作用依然不可替代。數據科學家與分析師承擔著設計AI模型的重任，他們需要決定使用哪些數據，并明確AI需要解決的具體問題。
當AI得出分析結果后，數據科學家會對其輸出進行細致分析，以檢驗結果的準確性和相關性。例如，AI模型可能會建議增加某一產品的庫存，然而人類分析師會綜合評估諸如季節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模型進行監測是人類的另一項核心職責。隨著時間的推移，如果模型訓練所采用的數據無法再準確反映當前的實際狀況，模型就會出現過時的情況，這一現象被稱為模型漂移。數據科學家會定期對模型進行重新訓練和測試，以此確保模型的準確性。
最后，我們必須保證AI的輸出結果符合倫理道德規范且不存在偏差。我們需要仔細檢查是否存在不公平的建議或決策，尤其是在醫療或金融等敏感領域。一旦發現偏差，就需要對模型進行調整，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分析能夠為大眾所觸及。
- TensorFlow：是由谷歌開發的深度學習框架，廣泛應用于醫療、金融和零售等多個領域，用于構建復雜的AI模型。
- PyTorch：是另一款備受歡迎的工具，因其在構建神經網絡時具備高度靈活性，而深受研究人員的喜愛。
- Scikit-learn：被廣泛應用于分類和回歸等傳統機器學習任務中。
- H2O.ai：具備自動化機器學習功能，這使得那些沒有大型數據科學團隊的企業也能夠相對輕松地構建AI模型。
- KNIME：提供可視化工作流程，可將AI模型與商業數據系統進行有效整合；而 Apache Spark MLlib 則有助于對大型數據集進行快速分析。
- RapidMiner：在生產環境下構建和部署數據科學模型方面也擁有較高的認可度。
AI分析的未來展望
AI分析的發展態勢必將更為迅猛。
未來，企業將借助AI實現實時決策，各個行業都能夠依據實時數據流迅速采取行動。
可解釋AI也將變得尤為關鍵。企業會要求AI模型能夠清晰、明確地闡釋其預測結果，以此為自動化決策贏得信任。
隨著AI工具的易用性不斷提升，即便小型企業也會積極采用AI分析，從而具備與大型企業競爭的能力。例如，一家小型診所或許能夠利用AI預測患者爽約情況，并及時發送提醒，進而提高運營效率和收益水平。
研究結論
AI分析正在重塑各行業的運營模式。在醫療保健行業，數據分析正助力醫院憑借更精準的預測挽救生命。零售商借助AI為消費者打造個性化的購物體驗。銀行依靠它防范欺詐行為，并優化貸款審批決策。工廠通過預測性維護提升生產效率。
當下開始應用AI分析的企業，未來將成為所在行業的引領者?，F在正是采用AI分析的最佳時機，以便做出更優決策、降低運營成本，并在這個快速變化的時代保持領先地位。
譯者介紹
劉濤，51CTO社區編輯，某大型央企系統上線檢測管控負責人。
原文標題：The Rise of AI Analytics and What It Means for Industries，作者：Manish Shivanandhan
