การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์โดยใช้ AI

เราสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวัน ตั้งแต่การใช้สมาร์ทโฟน การช้อปปิ้งออนไลน์ ไปจนถึงจำนวนก้าวที่เดินก็ถูกบันทึกเป็นข้อมูลเช่นกัน แต่ข้อมูลจำนวนมากนี้ถูกนำไปใช้ประโยชน์อย่างไร? หากเพียงแค่สะสมข้อมูลไว้โดยไม่ได้นำไปใช้ประโยชน์ ก็จะเป็นเพียงตัวเลขที่ไร้ความหมายเท่านั้น การวิเคราะห์ข้อมูลและใช้ข้อมูลในการคาดการณ์อนาคตจะช่วยให้ทั้งบุคคลและองค์กรสามารถตัดสินใจที่สำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สิ่งที่สำคัญมากในที่นี้ก็คือAI (ปัญญาประดิษฐ์) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)บทความนี้จะมาอธิบายว่าเทคโนโลยีทั้งสองนี้ทำงานร่วมกันอย่างไรในการเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็น "เครื่องมืออ่านอนาคต"

1. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) คืออะไร?

การอธิบายการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างง่ายๆ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ข้อมูลในอดีตเป็นพื้นฐานในการคาดการณ์เหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ด้วยวิธีนี้ องค์กรสามารถคาดการณ์แนวโน้มการขายได้ หรือโรงพยาบาลสามารถวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยเพื่อประเมินความเป็นไปได้ในการเกิดโรคได้
กล่าวโดยสรุปก็คือเทคโนโลยีที่ใช้ข้อมูลในการคาดการณ์อนาคตนั่นเอง

ทำไมต้องใช้ AI?

AI สามารถตรวจจับรูปแบบและความสัมพันธ์ที่มนุษย์อาจมองข้ามไปได้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ทำให้ความถูกต้องและประสิทธิภาพของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สูงขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ AI

2. AI และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานอย่างไร?

เพื่อให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานได้อย่างแม่นยำจำเป็นต้องอาศัยเทคโนโลยีของ AI ต่อไปนี้คือเทคโนโลยีหลักๆ

(1) การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

การเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้จากข้อมูลและใช้ข้อมูลนั้นเป็นพื้นฐานในการคาดการณ์กฎต่างๆ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้จากข้อมูลการซื้อของลูกค้าเพื่อคาดการณ์ว่าจะแนะนำผลิตภัณฑ์ใดต่อไป

(2) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)

การเรียนรู้เชิงลึกสามารถประมวลผลโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนกว่าได้ การเรียนรู้เชิงลึกทำงานได้ดีเยี่ยมในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพและเสียง และถูกนำไปใช้ในสาขาการแพทย์ด้วย

(3) การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Real-Time Analytics)

ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทันที นี่เป็นประโยชน์อย่างมากในอุตสาหกรรมที่ต้องการการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว เช่น ตลาดการเงิน

3. ตัวอย่างการใช้งานหลัก: ภาพจริงของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

(1) ธุรกิจและการตลาด

• นำไปใช้ได้อย่างไร?
  วิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อเตรียมสินค้าที่ขายดีในแต่ละฤดูกาลล่วงหน้า
• ผลลัพธ์:
  ลดของเหลือใช้และเพิ่มยอดขายให้สูงสุด

(2) การให้บริการที่ปรับแต่งตามความต้องการของลูกค้า

• นำไปใช้ได้อย่างไร?
  วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซเพื่อให้บริการแนะนำสินค้าที่ตรงใจลูกค้าแต่ละราย
• ผลลัพธ์:
  เพิ่มอัตราการแปลงยอดขายและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

(3) การบริหารความเสี่ยงทางการเงิน

• นำไปใช้ได้อย่างไร?
  วิเคราะห์ข้อมูลของผู้สมัครขอสินเชื่อเพื่อคาดการณ์คะแนนเครดิต
• ผลลัพธ์:
  ป้องกันการขอสินเชื่อที่ไม่สุจริตและทำให้การบริหารจัดการสินเชื่อมีเสถียรภาพมากขึ้น

(4) การดูแลสุขภาพและการแพทย์

• นำไปใช้ได้อย่างไร?
  ใช้ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยในการคาดการณ์ความเป็นไปได้ที่จะเกิดโรคล่วงหน้า
• ผลลัพธ์:
  การวินิจฉัยในระยะเริ่มต้นเพื่อเร่งการรักษาและเพิ่มอัตราการรอดชีวิต

4. ข้อดีและความท้าทายของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI

ข้อดี

• ความแม่นยำที่สูงขึ้น: AI สามารถค้นหารูปแบบข้อมูลที่มนุษย์ไม่สามารถค้นพบได้
• ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: ประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ช่วยประหยัดเวลาและต้นทุน
• เสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจ: สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นจากผลการคาดการณ์

ความท้าทาย

• คุณภาพของข้อมูล: หากไม่สามารถรับข้อมูลที่ถูกต้องได้ ผลลัพธ์ก็จะไม่น่าเชื่อถือ
• ปัญหาทางจริยธรรม: การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและการใช้ข้อมูลอย่างเป็นธรรมยังคงเป็นประเด็นที่สำคัญ

5. วิธีการเริ่มต้นใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI

ขั้นตอนที่ 1: การรวบรวมและจัดการข้อมูล

• ตัดสินใจว่าจะได้รับข้อมูลจากที่ใดและดำเนินการเพื่อเพิ่มคุณภาพข้อมูล
• ตัวอย่าง: การสำรวจความคิดเห็น ประวัติการซื้อของลูกค้า ข้อมูลจาก IoT เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 2: การเลือกเครื่องมือ AI

• เครื่องมือแนะนำ:
  • Google Cloud AI
  • Microsoft Azure AI
  • IBM Watson

ขั้นตอนที่ 3: การฝึกฝนและทดสอบแบบจำลอง

• เลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกฝนข้อมูลและทดสอบผลลัพธ์เพื่อตรวจสอบความแม่นยำ

ขั้นตอนที่ 4: นำผลลัพธ์ไปใช้จริง

• นำผลการคาดการณ์ไปใช้กับกลยุทธ์ทางธุรกิจหรือการตัดสินใจเพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงที่เป็นรูปธรรม

6. จริยธรรมข้อมูลและการสร้างความน่าเชื่อถือ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI จะประสบความสำเร็จได้นั้นจำเป็นต้องใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม

• การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล: ขอความยินยอมจากผู้ใช้ก่อนใช้งานข้อมูลเสมอ
• การเพิ่มความโปร่งใส: อธิบายกระบวนการและผลลัพธ์ของ AI ให้เข้าใจได้อย่างชัดเจน

7. แนวโน้มในอนาคต: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI กำลังมุ่งหน้าไปที่ใด?

การผสานรวม AI และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะก้าวไปข้างหน้าในทิศทางที่สร้างสรรค์ยิ่งขึ้น

• การผสานรวมกับ AI เชิงสร้างสรรค์: สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างสร้างสรรค์และหลากหลายมิติมากขึ้น
• ระบบการตัดสินใจอัตโนมัติ: พัฒนาไปสู่ระบบที่สามารถตัดสินใจได้ดีที่สุดโดยไม่ต้องมีคนเข้ามาเกี่ยวข้อง

สรุป

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยใช้ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือจัดการข้อมูล แต่เป็นกุญแจสำคัญในการออกแบบอนาคตนั่นเอง