Phân tích dự báo sử dụng AI

Chúng ta đang tạo ra hàng lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Từ việc sử dụng điện thoại thông minh, mua sắm trực tuyến, thậm chí cả số bước chân cũng được lưu trữ dưới dạng dữ liệu. Nhưng liệu lượng dữ liệu khổng lồ này được sử dụng như thế nào? Nếu chỉ đơn thuần tích lũy mà không được sử dụng thì nó chỉ là những con số vô nghĩa. Nếu có thể phân tích dữ liệu và dự đoán tương lai từ đó, cả cá nhân và doanh nghiệp đều có thể được hỗ trợ rất nhiều trong việc đưa ra các quyết định quan trọng.

Điều đóng vai trò quan trọng ở đây chính làAI (Trí tuệ nhân tạo) và Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)Bài viết này sẽ tìm hiểu cách hai công nghệ này hợp tác để biến dữ liệu thành "công cụ đọc tương lai".

1. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là gì?

Nói một cách dễ hiểu về phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán là công nghệ dự đoán các sự kiện hoặc kết quả sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể dự đoán xu hướng bán hàng, hoặc bệnh viện có thể phân tích dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân để đánh giá khả năng mắc bệnh.
Nói tóm lại, đó làcông nghệ dự đoán tương lai thông qua dữ liệu.

Tại sao cần AI?

AI phát hiện các mẫu và mối liên hệ mà con người có thể bỏ lỡ. Nó phân tích dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và cung cấp kết quả chính xác. Nhờ đó, độ chính xác và hiệu quả của phân tích dự đoán được tăng cường đáng kể nhờ AI.

2. AI và phân tích dự đoán hoạt động như thế nào?

Để phân tích dự đoán hoạt động chính xác, công nghệ AI cần được hỗ trợ. Dưới đây là các công nghệ chính:

(1) Học máy (Machine Learning)

Học máy học dữ liệu và tự tìm ra các quy tắc dựa trên dữ liệu đó. Ví dụ: nó có thể học dữ liệu mua hàng của khách hàng để dự đoán sản phẩm nào nên được đề xuất tiếp theo.

(2) Học sâu (Deep Learning)

Học sâu xử lý các cấu trúc dữ liệu phức tạp hơn. Nó hoạt động hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh, dữ liệu âm thanh, v.v., và cũng được sử dụng trong lĩnh vực y tế.

(3) Phân tích thời gian thực (Real-Time Analytics)

Xử lý dữ liệu thời gian thực để đưa ra kết quả ngay lập tức. Điều này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực cần ra quyết định nhanh chóng, chẳng hạn như thị trường tài chính.

3. Các trường hợp sử dụng chính: Hình ảnh thực tế của phân tích dự đoán

(1) Kinh doanh và tiếp thị

• Sử dụng như thế nào?
  Phân tích dữ liệu bán hàng để chuẩn bị trước các sản phẩm bán chạy trong một mùa nhất định.
• Kết quả:
  Có thể giảm hàng tồn kho không cần thiết và tối đa hóa doanh thu.

(2) Cung cấp dịch vụ cá nhân hóa cho khách hàng

• Sử dụng như thế nào?
  Phân tích dữ liệu khách hàng trên nền tảng thương mại điện tử để cung cấp dịch vụ đề xuất cá nhân hóa.
• Kết quả:
  Tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng và tăng sự hài lòng của khách hàng.

(3) Quản lý rủi ro tài chính

• Sử dụng như thế nào?
  Phân tích dữ liệu của người vay để dự đoán điểm tín dụng.
• Kết quả:
  Ngăn ngừa vay mượn gian lận và cho phép quản lý khoản vay ổn định.

(4) Chăm sóc sức khỏe và y tế

• Sử dụng như thế nào?
  Dự đoán khả năng mắc bệnh trước thông qua dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân.
• Kết quả:
  Chẩn đoán sớm để điều trị sớm hơn và tăng tỷ lệ sống sót.

4. Ưu điểm và thách thức cần giải quyết của phân tích dự đoán AI

Ưu điểm

• Nâng cao độ chính xác: AI tìm ra các mẫu dữ liệu mà con người không thể phát hiện.
• Tăng hiệu quả: Xử lý dữ liệu nhanh chóng giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Tăng cường năng lực cạnh tranh kinh doanh: Có thể đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên kết quả dự đoán.

Thách thức

• Chất lượng dữ liệu: Nếu không có được dữ liệu chính xác thì độ tin cậy của kết quả sẽ giảm.
• Vấn đề đạo đức: Việc bảo vệ thông tin cá nhân và sử dụng dữ liệu một cách công bằng vẫn là một vấn đề quan trọng.

5. Cách bắt đầu phân tích dự đoán AI

Bước 1: Thu thập và sắp xếp dữ liệu

• Quyết định xem sẽ lấy dữ liệu từ đâu và thực hiện các công việc để nâng cao chất lượng.
• Ví dụ: Khảo sát, lịch sử mua hàng của khách hàng, dữ liệu IoT, v.v.

Bước 2: Chọn công cụ AI

• Công cụ được đề xuất:
  • Google Cloud AI
  • Microsoft Azure AI
  • IBM Watson

Bước 3: Huấn luyện và kiểm tra mô hình

• Chọn thuật toán học máy để huấn luyện dữ liệu và kiểm tra kết quả để xác minh độ chính xác.

Bước 4: Sử dụng kết quả vào thực tế

• Áp dụng kết quả dự đoán vào chiến lược kinh doanh hoặc ra quyết định để hướng tới những thay đổi thực tế.

6. Đạo đức dữ liệu và đảm bảo độ tin cậy

Để phân tích dự đoán AI thành công, cần phải sử dụng dữ liệu một cách có đạo đức.

• Bảo vệ thông tin cá nhân: Luôn nhận được sự đồng ý của người dùng khi sử dụng dữ liệu.
• Tăng cường tính minh bạch: Giải thích rõ ràng quá trình và kết quả dự đoán của AI.

7. Triển vọng tương lai: Phân tích dự đoán AI hướng đến đâu?

Sự kết hợp giữa AI và phân tích dự đoán sẽ tiến đến những hướng đổi mới hơn nữa.

• Kết hợp với AI sáng tạo: Có thể sử dụng dữ liệu sáng tạo và đa chiều hơn.
• Hệ thống ra quyết định tự động: Phát triển thành hệ thống đưa ra quyết định tối ưu mà không cần sự can thiệp của con người.

Lời kết

Phân tích dự đoán sử dụng AI không chỉ là công cụ quản lý dữ liệu mà còn làchìa khóa thiết kế tương lai.