新的AI器材使BI变得更智能且更有效

数据科学民主化：数据科学家已每每往要筹备几个月的对象，数据嗅觉明锐的营业用户只要几天的时刻就可以整合在一路。

那些想推行信誉，将呆板学惯用于数据说明的公司正在告急一个看似爱莫能助的老伴侣。它们正在用人工智能对贸易智能体系（首要是说明已往绩效的规模）举办改造，使其陈诉成果具备猜测的成果。

Symphony Post Acute Network就是这样一个组织。该医疗公司在伊利诺斯州、印第安纳州和威斯康星州的28家医疗机构中拥有5000张床位，它但愿每年都能操作人工智能和呆板进修改进照顾护士，以惠及8万从膝盖手术或透析治疗中痊愈的患者。譬喻，假如人工智能深挖患者的病素来源也许会发明患者因跌到而危及生命的风险出格高，因此必要特另外提防法子。

假如这些有也许是小我私人数据点或渺小数据模式的指标得以发明的话，它们就是呆板进修的抱负用例。可是建模并非易事。

Symphony的数据科学兼说明主管Nathan Patrick Taylor说：“人们连珠炮似地问我关于猜测的题目。纵然我把全部的时刻都用来建模，我也两全乏术。”

因此公司礼聘了两名数据科学家。Taylor说：“并且他们身价不菲，可是我们并没有由于他们的插手而心满足足，这真是艰辛又烧钱。”

以是两年前，Symphony开始另辟门路，去找那些已经拥有呆板进修模子并万事俱备的供给商。此刻，该公司用回收了数据客栈中已网络的数据，用供给商DataRobot的基于云计较的人工智能引擎来发送数据，功效则以每隔三小时的频率反馈回公司的Microsoft PowerBI仪表板。Taylor说：“我当即就大白了，我的首席信息官也大白了，我们惊奇极了。这看起来很神奇。”

本日，240名大夫和护士在PowerBI仪表板中得到了猜测和提议，他们可以通过平板电脑和智妙手机查察这些仪表板。因此，譬喻，轻易跌倒的患者会自动标有楼梯图标。很也许再次入院的患者则标有救护车图标。

将人工智能注入贸易智能

Taylor说，再入院率对Symphony来说非同小可。医院和保险公司会考查再入院率，每次再入院城市花掉公司13，500美元。他说：“这不是一笔小钱”

为了确定DataRobot的猜测是否有效，Symphony最初只将DataRobot的反馈推广到一部门办法，并举办了为期6个月的研究，以相识再入院率是否有差别。他说：“假如你能做到1%的变换，那你干得真大度。”

Taylor说，比率确实获得了改进——从21%降落到18.8%.他说：“这是一个明显的前进，这赢得了我们的首席执行官的支持。”

现在，该公司开始用同样的方法来考查与保险公司签定的条约。他说：“假如我们不能很好地为处事计费，就会错过许多利润。”

初始安装约莫必要20个小时的时刻，包罗毗连数据馈送和成立进修模子。此刻，假若有人想要新范例的猜测，一个全新的进修模子约莫必要六到八个小时的时刻才气成立起来，他说，在三个事变日的差异时段完成。

另外，他说现有模子可以随时获得再实习。譬喻，礼貌也许会产生改变，可能医务职员也许会开始行使新措施。其它，一个模子也许会跟着时刻而产生改变。Taylor每隔两个月就从头实习模子，可能每当有重大的政策转变时就这么做。假如产生重大变革，那么进修模式也许只必要在新政策见效后提供的数据长举办培训。

他说，打点体系不再必要实习有素的数据科学家，但它确实必要具有统计基本常识的职员。 Symphony还行使R代码来架设模子。

DataRobot开箱即支持Python.据DataRobot的产物营销总监Colin Priest称，行使其余说话的客户还可以行使任何能领略Rest API的说话（包罗Java，C#，SAS，JavaScript和Visual Basic）来挪用DataRobot Rest API.

人工智能的下一步是自助式处事

Forrester Research的副总裁兼首席说明师Boris Evelson说：“人工智能已经民主化。直到不久前，它还必要一名数据科学家来编写代码，此刻，有了这些贸易智能体系，我点击几个数据点就能选择我要猜测的变量，好比客户的购置倾向，并且这些猜测模子会自动天生。”

他说，已往必要数据科学专家数月才气完成的对象，此刻领略数据并行使Excel的人几天就可以整合在一路。

他说：“营销职员正在操作这一点来猜测客户举动并据此采纳动作，营业打点者正在行使它来考查和猜测风险，供给链职员正在操作它来查察和优化物流。”

Forrester最近对环球决定者的观测称，改造数据、说明或洞察平台在人工智能技能的用例中位列三甲。全部首要的贸易智能供给商（包罗IBM，甲骨文和微软）都致力于此。

假如八小时的时刻听起来太长，无法成立一个新的呆板进修模子，你尚有更多的选择可用。不久之后，用户就能自动得到最常见的猜测范例，得到保举，并拥有内置图像辨认和天然说话处理赏罚成果，由于Gartner预言，天然说话天生和人工智能将成为一个尺度成果，为将来两年内90%的当代贸易智能平台所具备。

为文本和可视化说明配备贸易智能

SpringBoard.ai的首席执行官Bruce Molloy说，用户必要信息时可以直接用英语提问，天然说话处理赏罚使这成为实际。“我以为这是天然的演变。”

他说，规模越狭小，可供平台行使的数据的相干性越高，供给商就能更轻松地添加人工智能成果。管帐平台或Salesforce等客户相关打点体系已经拥有了它们所需的数据，并且有些题目用户很也许会提问。他说：“有了Salesforce，看看人们会做什么，这会很风趣，Salesforce已担当到了限定，并且事变已经完成了一部门，人们已经确定这些设法很重要，他们可以在这些设法上对人工智能成果举办分层。”

加强的处理赏罚手段、更智能的算法、云计较和尺度接口敦促了人工智能的应用。譬喻，DataRobot同时操作了云计较和尺度Rest API，这使它除了能支持Trifacta、Alteryx和Domino Data Labs的贸易智能体系外，还支持PowerBI、Tableau、Qlik、Exce、R Shiny和许多其余的仪表板。

由人工智驱动的贸易智能仪表板也可以处理赏罚比以往更普及的数据种类。譬喻，Symphony不可是看病人记录中的详细数据，还会看大夫和护士的病人病程记录。

咨询公司Publicis.Sapient的环球数据兼人工智能主管Josh Sutton说，有许多信息以非布局化名目生涯，这些信息也许会发生有效的看法或猜测。这不只仅是文本那么简朴。

Sutton说：“作为贸易智能来历的非布局化数据的最大来历之一是视觉图像。譬喻，营销部分可以按照他们在交际媒体上分享的照片说明他们的客户怎样与产物互动，从中受益。

逾越描写性说明

（编辑：湖南网）

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