Khả năng nhìn thấy tương lai không chỉ giới hạn ở khoa học viễn tưởng mà ngày nay đã có cách ứng dụng AI trong dự đoán. AI để phân tích dự đoán, còn được gọi là AI dự đoán, dự kiến sẽ đóng nhiều vai trò trong năm 2024 và hơn thế nữa , đặc biệt là lấp đầy những khoảng trống trong kỳ vọng của khách hàng và nâng cao kiến thức của con người. Chúng tôi sẽ đề cập đến nhiều vai trò của AI dự đoán, vai trò của nó trong đám mây và các kỹ thuật phổ biến có thể được sử dụng để tiến hành phân tích dự đoán.
AI dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán bằng AI là một phương pháp đổi mới kết hợp phân tích dự đoán với trí tuệ nhân tạo để dự báo các sự kiện trong tương lai bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử.
Không giống như phân tích dự đoán truyền thống dựa trên các phương pháp thống kê, AI dự đoán khai thác sức mạnh của các công nghệ AI tiên tiến. Những công nghệ này bao gồm nhiều khả năng, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học sâu. Thông qua việc áp dụng các kỹ thuật này, AI dự đoán vượt trội trong việc tổng hợp và phân tích các bộ dữ liệu lịch sử khổng lồ, khám phá các mô hình phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác hơn về xu hướng hoặc kết quả trong tương lai.
AI dự đoán hoạt động như thế nào?
Về cốt lõi, AI dự đoán tuân thủ một quy trình có hệ thống, tận dụng các mô hình thống kê phức tạp và thuật toán học máy (ML) để khám phá các mẫu và mối quan hệ ẩn trong các bộ dữ liệu mở rộng.
Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó là tiền xử lý để làm sạch và định dạng dữ liệu phù hợp. Sau đó, nó học các mẫu từ dữ liệu này bằng thuật toán ML, tinh chỉnh các mô hình của nó thông qua đào tạo và thử nghiệm, sau đó được triển khai để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Mô hình liên tục học hỏi với sự trợ giúp của vòng phản hồi, tự điều chỉnh và tinh chỉnh dựa trên dự đoán của nó so với kết quả thực tế. Khả năng thích ứng của AI dự đoán với các điều kiện thay đổi, khả năng diễn giải và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau (chẳng hạn như tài chính, chăm sóc sức khỏe, tiếp thị và quản lý chuỗi cung ứng) khiến nó trở thành một công cụ có giá trị để đưa ra các dự đoán sáng suốt, tối ưu hóa quy trình và nâng cao khả năng ra quyết định.
Các kỹ thuật phổ biến được sử dụng cho phân tích dự đoán AI
Có ba kỹ thuật chính được sử dụng để tiến hành phân tích dự đoán:
- Mạng lưới thần kinh.
- Phân tích hồi quy.
- Cây quyết định.
Mạng lưới thần kinh
Mạng lưới thần kinh, lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người, bao gồm các nút được kết nối với nhau để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bằng cách xác định xu hướng trong dữ liệu lịch sử, mạng lưới thần kinh có thể đưa ra dự đoán chính xác về các sự kiện trong tương lai. Khả năng học hỏi từ các bộ dữ liệu phức tạp khiến chúng đặc biệt hiệu quả trong các ứng dụng phân tích dự đoán khác nhau.
Phân tích hồi quy
Khi bạn muốn phân tích tác động của một biến này lên một biến khác, việc thực hiện phân tích hồi quy có thể phù hợp. Điều này có thể giúp dự đoán hành vi của một biến để phản ứng với một biến khác. AI tự động hóa phân tích hồi quy, cung cấp khả năng thực hiện cả mô hình đơn giản và phức tạp. Điều này hỗ trợ việc dự đoán hành vi của một biến dựa trên ảnh hưởng của các biến khác, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho việc ra quyết định.
Cây quyết định
Trong những tình huống khó hiểu lý do đằng sau một lựa chọn, cây quyết định sẽ phát huy tác dụng. Những cây này phân tích dữ liệu được thu thập để làm sáng tỏ logic đằng sau một quyết định, cho phép tạo ra các thuật toán để dự đoán kết quả liên quan đến các biến cụ thể. Cây quyết định là công cụ có giá trị để nâng cao hiểu biết và dự báo trong phân tích dự đoán.
8 trường hợp sử dụng ngành AI có thể dự đoán
Với khả năng xử lý bộ dữ liệu khổng lồ, tối ưu hóa hoạt động và dự đoán xu hướng trong tương lai với độ chính xác đáng kinh ngạc, AI dự đoán đang thực sự cách mạng hóa cách thức hoạt động của vô số công ty sau khi áp dụng AI . Mặc dù mô hình này có nhiều ứng dụng có tác động mạnh mẽ nhưng đây là một vài ví dụ về cách nó có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho tám ngành công nghiệp khác nhau.
1. Ứng dụng AI trong dự đoán sức khỏe
Bằng cách sử dụng dữ liệu bệnh nhân đã thu thập trước đó, những người trong ngành chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng các phân tích dự đoán để đưa ra kế hoạch điều trị được cá nhân hóa dựa trên hồ sơ sức khỏe của từng cá nhân. Vì các mô hình dự đoán dựa trên đám mây có thể xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ nên chúng cũng có thể được sử dụng để tăng tốc và tối ưu hóa các mốc thời gian phát hiện và phát triển thuốc, dự đoán hiệu quả của chúng và thậm chí xác định các loại thuốc tiềm năng phù hợp nhất.
2. Ứng dụng AI trong dự đoán ngành bán lẻ
Các doanh nghiệp bán lẻ sẽ mất tiền nếu hàng tồn kho không theo kịp nhu cầu. Họ cũng có thể mất tiền do tồn kho quá nhiều mà không thể bán được. Phân tích dự đoán có thể xử lý dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài để dự báo nhu cầu chính xác hơn để có đủ lượng sản phẩm trong kho.
Các công ty sử dụng AI dự đoán có thể thấy mức độ hài lòng và doanh số bán hàng của khách hàng tăng lên – một nghiên cứu của CXsphere cho thấy doanh số bán hàng tăng 25% và mức độ hài lòng của khách hàng tăng 15% đối với các thương hiệu sử dụng phân tích dự đoán.
3. Ứng dụng AI trong dự đoán ngành chế tạo
Người ta thừa nhận rộng rãi rằng bảo trì chủ động sẽ tiết kiệm chi phí hơn so với sửa chữa phản ứng. AI dự đoán tận dụng lượng lớn dữ liệu cảm biến thiết bị được lưu trữ trên đám mây để dự đoán các lỗi máy móc có thể xảy ra.
Bằng cách phân tích cách sử dụng và tình trạng hao mòn thông thường, nhà sản xuất có thể hiểu rõ hơn về tình trạng của các bộ phận khác nhau. Cách tiếp cận chủ động này cho phép can thiệp bảo trì kịp thời và có mục tiêu, ngăn ngừa sự cố không mong muốn và đảm bảo hoạt động liên tục và hiệu quả của máy móc sản xuất.
4. Ứng dụng AI trong dự đoán ngành năng lượng
Bảo trì dự đoán cũng rất quan trọng đối với lưới điện, cho phép cộng đồng có thời gian hoạt động tối đa. Ngoài ra, một ứng dụng khác của AI trong lĩnh vực năng lượng là dự báo mức tiêu thụ năng lượng: dữ liệu lịch sử có thể được xử lý trong cơ sở dữ liệu để dự báo mô hình tiêu thụ năng lượng và tối ưu hóa phân phối.
5. Viễn thông
Trong định tuyến mạng, mỗi bước được thêm vào có thể làm chậm thời gian vận chuyển. Các công cụ AI có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông tối ưu hóa quản lý mạng, cắt giảm các đường dẫn dài không cần thiết và cải thiện hiệu suất cho người dùng cuối bằng cách xử lý dữ liệu về các mẫu lưu lượng mạng.
6. Tài chính
Trong khi một số gian lận tuân theo các mô hình mới, các hành vi khác có thể được dự đoán trước. Phân tích dự đoán có thể xem xét dữ liệu giao dịch trên đám mây theo thời gian thực, xác định các mẫu cho thấy hoạt động gian lận dựa trên dữ liệu lịch sử của khách hàng. Điều này cho phép các ngân hàng và các tổ chức dịch vụ tài chính khác phát hiện những điểm bất thường trong giao dịch tài chính và ngăn chặn hành vi gian lận trước khi nó ảnh hưởng đến khách hàng.
7. Giáo dục
Các nhà giáo dục có thể nhận thấy sớm những dấu hiệu suy giảm thành tích của học sinh có thể can thiệp và xoay chuyển tình thế tốt hơn trước khi học kỳ hoặc năm học kết thúc. AI có thể được sử dụng để dự đoán kết quả học tập và điểm số của học sinh dựa trên dữ liệu học tập trước đây, cho phép các nhà giáo dục xác định những người có lĩnh vực cần chú ý và mang lại nhiều cơ hội cải thiện hơn.
8. Tiếp thị và bán hàng
Trong tiếp thị và bán hàng, các doanh nghiệp hiểu biết hiểu được lợi ích kinh tế của việc giữ chân khách hàng so với việc thu hút khách hàng mới. AI là một công cụ có giá trị cho mục đích này, cho phép xác định dễ dàng hơn các hành vi báo hiệu sự rời bỏ khách hàng tiềm năng. Với những hiểu biết sâu sắc này, đội ngũ bán hàng có thể bắt đầu các chương trình giữ chân chủ động nhằm củng cố lòng trung thành của khách hàng nhằm giảm nguy cơ hủy đơn hàng.
Hơn nữa, các mô hình AI có thể được sử dụng để nâng cao chiến lược tiếp thị bằng cách dự đoán hành trình của khách hàng. Khả năng dự đoán này cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các điểm tiếp xúc chính và đường dẫn chuyển đổi tiềm năng, giúp các nhà lãnh đạo tiếp thị tinh chỉnh cách tiếp cận của họ và thúc đẩy sự tương tác có ý nghĩa hơn với khách hàng.
Khai thác sức mạnh của phân tích dự đoán AI
Như bạn có thể thấy, AI dự đoán đang thay đổi cách các tổ chức tiếp cận việc ra quyết định và đổi mới. Khả năng sàng lọc các bộ dữ liệu phức tạp, xác định các mẫu và dự báo xu hướng trong tương lai mang lại cho các công ty lợi thế cần thiết để duy trì tính cạnh tranh.
Hãy liên hệ với Maytech nếu bạn có nhu cầu làm phần mềm nhé.
