البيانات من خلال منشور: مفتاح التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستقاء الرؤى من البيانات

انضم إلى كبار المسؤولين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو لتتعلم كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح . اكتشف المزيد

تصنع البشرية الأدوات لملايين السنين. لم يتطور المجتمع البشري لقرون إلى جانب هذه الأدوات فحسب ، بل تطور بفضلها. في عصرنا الرقمي ، أحدث أداة للتحول هي الذكاء الاصطناعي: العجلة التي يمكنها أن تتعلم إعادة اختراع نفسها ، ودفع حدود ما يمكن أن تفعله الأداة.

مع إمكاناتها الهائلة عبر الصناعات والقطاعات ، من المتوقع أن يتضاعف الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي بين عامي 2020 و 2024 ، من 50 مليار دولار إلى أكثر من 110 مليار دولار.

الصناعة المالية ليست استثناءً: تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تسريع مجالات إدارة الأصول وتقارير التحليل الضريبي والاكتتاب الائتماني والمزيد. أثبتت القدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي أنها أحد الأصول الرئيسية لفرق التمويل لتحسين الكفاءة والإنتاجية من خلال تبسيط العمليات وتقليل الأخطاء.

ومع ذلك ، لا تزال بعض الفرق المالية لديها رؤية محدودة لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. يرى العديد من المتخصصين في هذا المجال ، وخاصة أولئك الذين عملوا في الصناعة منذ ما قبل ظهور الذكاء الاصطناعي ، أنه مجرد أداة فعالة أخرى لـ "معالجة الأرقام" ببساطة. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك بطريقة كبيرة ، إلا أنه جزء فقط من الصورة الكبيرة: تكمن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في التحليل العميق للبيانات والأشخاص الذين يقفون وراءها. حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيناقش كبار المسؤولين التنفيذيين كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة. سجل الان لا تفوت الصورة الكبيرة

تتمتع البيانات بالقدرة على الكشف عن الرؤى الدقيقة وتوضيح الاتجاهات التي يمكن أن تكون مفيدة للغاية للعمليات التجارية.

كان النهج التقليدي لبيانات المؤسسة قائمًا على الهدف ، مثل تحديد اضطراب العملاء أو تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية المنعزلة. ومع ذلك ، عندما تحلل الشركات البيانات بمقياس واحد ، فإنها تحد من النطاق والقيمة اللاحقة للرؤى التي يمكن أن تقدمها البيانات.

إذا كانت الشركة تبحث عن إجابات محددة (على سبيل المثال ، مقدار ما ينفقه الموظفون على القهوة في ديسمبر) ، فلن يجدوا سوى الإجابات المستنيرة في مجموعة البيانات ، وليس أكثر. يمكن لهذا النهج الضيق لتحليل البيانات فقط تقديم إجابات ، على عكس المعلومات العامة ، ليس بسبب عدم وجود صورة كبيرة في البيانات ، ولكن لأن المحللين لا يعرفون الإجابات التي يجب البحث عنها.

يشبه الأمر النظر إلى قمة إيفرست ليلاً بضوء موضعي. حتى لو تمكنت من اكتشاف القمة ، فإن حجمها الرأسي الحقيقي والجمال المهيب لمحيط الهيمالايا سوف يضيعان عليك تمامًا. جعل البيانات تتألق من أجل ذكاء اصطناعي أفضل

تم تمكينه بشكل متزايد بواسطة الذكاء الاصطناعي ، وهو نهج جديد يشجع البيانات على التحدث عن نفسها ، وإطلاق العنان لمجموعة جديدة كاملة ...