Дані крізь призму: ключ до аналітики на базі штучного інтелекту для отримання розуміння з даних
Приєднайтеся до керівників вищої ланки в Сан-Франциско 11-12 липня, щоб дізнатися, як лідери інтегрують і оптимізують інвестиції в ШІ для успіху. Дізнайтеся більше
Людство виготовляло знаряддя праці мільйони років. Людське суспільство не тільки розвивалося століттями разом із цими інструментами, воно розвивалося завдяки їм. У нашу цифрову епоху найновішим інструментом трансформації є штучний інтелект: колесо, яке може навчитися винаходити себе заново, розсуваючи межі того, що інструмент може робити або бути.
З його величезним потенціалом у галузях і секторах очікується, що глобальні витрати на штучний інтелект подвоїться між 2020 і 2024 роками з 50 мільярдів доларів США до понад 110 мільярдів доларів США.
Фінансова індустрія не є винятком: програми штучного інтелекту прискорюють управління активами, звітність про податковий аналіз, андеррайтинг кредитів тощо. Здатність стратегічного використання штучного інтелекту виявилася важливою перевагою для фінансових команд для підвищення ефективності та продуктивності шляхом оптимізації процесів і зменшення помилок.
І все ж деякі фінансові команди все ще мають обмежене бачення того, що може зробити ШІ. Багато професіоналів галузі, особливо ті, хто працював у галузі ще до того, як штучний інтелект з’явився в ефірі, бачать у ньому просто ще один ефективний інструмент для простого «підрахування чисел». Хоча штучний інтелект може зробити це значною мірою, це лише частина загальної картини: справжня цінність штучного інтелекту полягає в глибокому аналізі даних і людей, які за ним стоять.
ПодіяПеретворення 2023
Приєднуйтеся до нас у Сан-Франциско 11-12 липня, де топ-менеджери обговорять, як вони інтегрували та оптимізували інвестиції в штучний інтелект для досягнення успіху та уникнення поширених пасток.
Зареєструватися зараз Не пропустіть загальну картинуДані здатні виявляти тонкі ідеї та висвітлювати тенденції, які можуть бути надзвичайно корисними для бізнес-операцій.
Традиційний підхід до корпоративних даних був орієнтований на ціль, наприклад виявлення відтоку клієнтів або відстеження окремих KPI. Однак, коли компанії аналізують дані з урахуванням одного показника, вони обмежують обсяг і подальшу цінність інформації, яку дані можуть запропонувати.
Якщо компанія шукає конкретні відповіді (наприклад, скільки співробітники витрачають на каву в грудні), вони знайдуть лише обґрунтовані відповіді в наборі даних і нічого більше. Цей вузький підхід до аналізу даних може запропонувати лише відповіді, на відміну від загальної інформації, не тому, що в даних немає загальної картини, а тому, що аналітики не знають, які відповіді шукати.
Це ніби дивитися на вершину Евересту вночі лише у світлі прожектора. Навіть якщо ви зможете помітити вершину, її справжня вертикальна величина та велична краса гімалайських околиць будуть повністю втрачені.
Зробіть дані сяючими для кращого ШІНовий підхід, який все частіше підтримується штучним інтелектом, заохочує дані говорити самі за себе, відкриваючи цілий новий спектр...
Приєднайтеся до керівників вищої ланки в Сан-Франциско 11-12 липня, щоб дізнатися, як лідери інтегрують і оптимізують інвестиції в ШІ для успіху. Дізнайтеся більше
Людство виготовляло знаряддя праці мільйони років. Людське суспільство не тільки розвивалося століттями разом із цими інструментами, воно розвивалося завдяки їм. У нашу цифрову епоху найновішим інструментом трансформації є штучний інтелект: колесо, яке може навчитися винаходити себе заново, розсуваючи межі того, що інструмент може робити або бути.
З його величезним потенціалом у галузях і секторах очікується, що глобальні витрати на штучний інтелект подвоїться між 2020 і 2024 роками з 50 мільярдів доларів США до понад 110 мільярдів доларів США.
Фінансова індустрія не є винятком: програми штучного інтелекту прискорюють управління активами, звітність про податковий аналіз, андеррайтинг кредитів тощо. Здатність стратегічного використання штучного інтелекту виявилася важливою перевагою для фінансових команд для підвищення ефективності та продуктивності шляхом оптимізації процесів і зменшення помилок.
І все ж деякі фінансові команди все ще мають обмежене бачення того, що може зробити ШІ. Багато професіоналів галузі, особливо ті, хто працював у галузі ще до того, як штучний інтелект з’явився в ефірі, бачать у ньому просто ще один ефективний інструмент для простого «підрахування чисел». Хоча штучний інтелект може зробити це значною мірою, це лише частина загальної картини: справжня цінність штучного інтелекту полягає в глибокому аналізі даних і людей, які за ним стоять.
ПодіяПеретворення 2023
Приєднуйтеся до нас у Сан-Франциско 11-12 липня, де топ-менеджери обговорять, як вони інтегрували та оптимізували інвестиції в штучний інтелект для досягнення успіху та уникнення поширених пасток.
Зареєструватися зараз Не пропустіть загальну картинуДані здатні виявляти тонкі ідеї та висвітлювати тенденції, які можуть бути надзвичайно корисними для бізнес-операцій.
Традиційний підхід до корпоративних даних був орієнтований на ціль, наприклад виявлення відтоку клієнтів або відстеження окремих KPI. Однак, коли компанії аналізують дані з урахуванням одного показника, вони обмежують обсяг і подальшу цінність інформації, яку дані можуть запропонувати.
Якщо компанія шукає конкретні відповіді (наприклад, скільки співробітники витрачають на каву в грудні), вони знайдуть лише обґрунтовані відповіді в наборі даних і нічого більше. Цей вузький підхід до аналізу даних може запропонувати лише відповіді, на відміну від загальної інформації, не тому, що в даних немає загальної картини, а тому, що аналітики не знають, які відповіді шукати.
Це ніби дивитися на вершину Евересту вночі лише у світлі прожектора. Навіть якщо ви зможете помітити вершину, її справжня вертикальна величина та велична краса гімалайських околиць будуть повністю втрачені.
Зробіть дані сяючими для кращого ШІНовий підхід, який все частіше підтримується штучним інтелектом, заохочує дані говорити самі за себе, відкриваючи цілий новий спектр...
What's Your Reaction?
