Home / FAQs / AI kinh doanh phân tích và tự động hóa tài chính
QUESTION & ANSWER

Phân tích kinh doanh AI, những câu hỏi thông minh và những câu nói truyền thống BI có gì khác nhau?

Truyền thống BI là tốt hiển thị dữ liệu theo chỉ số và kích thước mặc định, và phân tích kinh doanh AI tăng câu hỏi trong ngôn ngữ tự nhiên, hiểu ngữ, giải thích kết quả, và khuyến nghị khoan. Hai câu hỏi thông minh không phải là thay thế. Những câu hỏi thông minh đáng tin cậy tiếp tục dựa trên các mô hình dữ liệu BI, chỉ thị thao tác và quyền hạn. Enterprise thường nên thêm vào cổng AZQAI để dữ liệu và, thay vì cho phép mô hình dữ liệu lớn truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Sự phân tích kinh doanh truyền thống BI cho thấy rõ hơn về vấn đề này, việc giải thích một cách có hệ thống các vấn đề về những gì được biết là ổn định theo một cách cố định, và phân tích kinh doanh AI có thể phá vỡ “lý do chính khiến lợi nhuận ở Trung Quốc bị giảm xuống trong thời gian này, chỉ số lợi nhuận và chiều sâu hơn, nhưng định nghĩa về mức lợi nhuận và đặc quyền về mặt tổ chức phải được kiểm soát từ cấp độ kinh tế và tài chính.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Có phải hầu hết các vấn đề quyết định được giải quyết bởi những tuyên bố hiện cóViệc rút ra tạm thời của nhân viên và giải thích liệu các yêu cầu có phải là mức độ cao khôngSự thành thục của tính hiệu chỉnh, mô hình dữ liệu và quyền hạnNgười dùng có cần tiếp tục khoan xuống dòng lệnh khách hàng không?
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Thu thập những vấn đề kinh doanh thực sự gần đây và thời gian có thể xử lý.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Phân biệt giữa những lời khẳng định, quảng cáo và công việc phân tích.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Xây dựng những câu hỏi thông minh quy mô nhỏ từ PoCs với các chỉ số hiện có và các cạnh tranh.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Đúng hơn, chờ đợi thời gian, mức nhận nuôi và chi phí bảo trì.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Dự án này giữ lại bảng BI nguyên thủy như một nguồn có thẩm quyền, thêm vào các bản thảo ngôn ngữ tự nhiên và việc khoan để chỉ thị cho các nhà quản trị, tránh tái thiết toàn bộ câu nói.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Thay thế tất cả các báo cáo BI ổn định cho AI

Không có sự cân nhắc, mô hình có thể hiểu được các từ kinh doanh.

Chỉ để xem câu trả lời có chảy ra không, không phải để chống lại những người có thẩm quyền.

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Enterprise nên sử dụng các câu hỏi cố định để so sánh các câu trả lời và lời xác thực, kiểm tra tính hiệu, quyền hạn, nguồn, kết quả khoan, và xác định những câu hỏi nào tiếp tục được giải quyết bởi nhân viên truyền thống BI hay dữ liệu.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án