W jaki sposób AI poprawia wydajność procesów biznesowych dzięki analizie danych i ocenie ryzyka?

We współczesnym świecie biznesu dane są podstawą wszelkich działań. Firmy polegają na nich przy podejmowaniu decyzji czy, dostrzeganiu trendów i opracowywaniu kluczowych strategii. Aby wyprzedzić konkurencję, organizacje muszą zrozumieć pełny obraz działań wewnętrznych i rynkowych oraz stale zmieniającą się dynamikę rynku. Zadanie analizy danych i oceny ryzyka staje się coraz bardziej złożone — wymaga to zastosowania odpowiednich zaawansowanych strategii i technologii. W tym miejscu do gry wkracza sztuczna inteligencja (AI), która rewolucjonizuje analizę danych.

Jak wynika z ankiety przeprowadzonej przez firmę Gartner Inc, w lipcu 2023 roku, 79% strategów korporacyjnych stwierdziło, że technologie takie jak analityka, sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja będą miały kluczowe znaczenie dla ich sukcesu w ciągu najbliższych dwóch lat. Stwierdzili, że średnio 50% działań związanych z planowaniem i realizacją strategiczną można częściowo lub całkowicie zautomatyzować; obecnie tak się dzieje jedynie w 15%.

Zakres branż, w których widać korzyści w wykorzystaniu AI do analizy danych i oceny ryzyka jest bardzo szeroki, obejmuje m.in. finanse, opiekę zdrowotną, czy cyberbezpieczeństwo. Umożliwia organizacjom identyfikację potencjalnych zagrożeń, przewidywanie przyszłych wyników i poprawę ogólnej wydajności operacyjnej. Dzięki zdolności sztucznej inteligencji do ciągłego uczenia się i adaptacji, staje się ona cennym narzędziem wspomagającym podejmowanie strategicznych decyzji, ograniczającym ryzyko oraz pozwalającym na znalezienie przewag konkurencyjnych na rynku.

W tym artykule poznamy bliżej, w jaki sposób sztuczna inteligencja rewolucjonizuje analizę danych i ocenę ryzyka. Zbadamy jej zastosowania, korzyści i przyszłe możliwości rozwoju tej przełomowej technologii.

Tradycyjna analiza danych, a AI

Dokładne dane oraz analiza i ocena ryzyka są niezbędne w podejmowaniu strategicznych decyzji i ograniczaniu potencjalnego ryzyka. Firmy muszą wykorzystywać dane, aby uzyskać wgląd w trendy rynkowe, zachowania i potrzeby klientów oraz potencjalne zagrożenia, które mogą mieć wpływ na ich działalność.

Wcześniejsze, tradycyjne metody analizy danych często wymagały ręcznego wprowadzania, sortowania i analizy, co było czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Ograniczenia tradycyjnych metod analizy danych i ryzyka sprawiają, że nie są one odpowiednie dla dzisiejszego szybko zmieniającego się środowiska biznesowego.

Obecnie, wykorzystując algorytmy AI, firmy mogą zautomatyzować i usprawnić wiele procesów. Analiza danych obejmuje badanie surowych (także niepoukładanych i nieustrukturyzowanych) danych w celu odkrycia wzorców, relacji i trendów, które mogą dostarczyć cennych informacji do podejmowania decyzji. Z kolei analiza ryzyka koncentruje się na identyfikacji i ocenie potencjalnych zagrożeń, które mogą mieć wpływ na wyniki lub cele biznesowe. Łącząc te dwie dyscypliny, firmy mogą uzyskać wgląd w pełen obraz swoich działań, zidentyfikować potencjalne zagrożenia i opracować strategie ich łagodzenia.

Proces analizy danych

Najczęściej wykorzystanie AI wymaga zbudowania odpowiedniego modelu matematycznego, który stanowi część oprogramowania wykorzystywanego w wymienionych wyżej procesach. Przyjrzyjmy się teraz podstawowym krokom w procesie analizy danych, które prowadzą do zbudowania takiego modelu. Niezależnie od tego, czy pracujesz z danymi w celu uzyskania informacji biznesowych, badań czy uczenia maszynowego, te etapy stanowią solidne podstawy analizy.

1. Definiowanie celu
   W pierwszym etapie zastanów się, jaki problem biznesowy próbujesz rozwiązać? Sformułuj hipotezę i przemyśl, jak ją przetestować.
2. Określenie KPI
   Zastanów się, w jaki sposób ocenić, czy opracowane podejście będzie dobre. Czy będzie to (przykładowo) liczba pomyłek algorytmu? A jaka jest minimalna wartość, dla której rozwiązanie pozwoli na osiągnięcie celu?
3. Zbieranie danych związanych z problemem
   Może to obejmować zbieranie danych z baz danych, interfejsów API, arkuszy kalkulacyjnych lub innych źródeł. Dane powinny być kompleksowe i reprezentatywne dla problemu, którym się zajmujesz. Bardzo ważnym elementem jest sprawdzenie, do których z nich masz pełen dostęp do przetwarzania, a które z nich wymagają pozyskania dodatkowych zgód.
4. Czyszczenie danych
   Dane są często nieuporządkowane, niekompletne lub niespójne. Trzeba je wstępnie przetworzyć, obsługując brakujące wartości, usuwając duplikaty i zajmując się wartościami odstającymi od normy. O tym, jak proces pozyskiwania i przygotowania danych jest procesem złożonym, świadczy fakt, iż często zajmuje on do 80% czasu projektu AI.
5. Eksploracyjna analiza danych (EDA)
   To czas na poznanie danych, ich rozkłady, korelacje i wzorce. EDA pomaga zrozumieć strukturę danych i zidentyfikować potencjalne relacje. Ten proces rozpoczyna się przygotowaniem (automatycznym) raportów opisujących poszczególne charakterystyki znajdujące się w danych. Jest on jednak trudny do całkowitego zautomatyzowania. Jest tak, ponieważ podczas tego procesu człowiek weryfikuje znaczenie danych oraz ich poprawność podczas konsultacji z osobami znającymi te dane, oraz procesy biznesowe, w których te dane powstały. Pominięcie albo zbytnie uproszczenie tego etapu niesie ryzyko popełnienia bardzo kosztownego błędu.
6. Wstępny wybór cech
   Zidentyfikuj istotne cechy (zmienne), które mają znaczący wpływ na dany problem oraz usuń nieistotne cechy. Selekcja cech upraszcza model i poprawia jego wydajność. Warto wiedzieć, że przeważająca ilość wyzwań biznesowych nie wymaga budowania złożonych modeli. Ten etap służy tylko do wybrania cech potencjalnie użytecznych i odrzucenia takich, które z pewnością nie są użyteczne. Algorytmy ML dokonają finalnej selekcji.
7. Włączenie algorytmów ML
   Wybierz odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego na podstawie typu problemu (klasyfikacja, regresja, grupowanie itp.), rodzaj, złożoność i wielkość danych, a także wymagania co do szybkości działania modelu. Trenuj i dostrajaj model przy użyciu przygotowanych wcześniej danych. Typowe algorytmy obejmują regresję liniową i nieliniową, drzewa decyzyjne, drzewa wzmacniane, sieci neuronowe i inne.
8. Testowanie modeli
   Podziel dane na zestawy treningowe i testowe. Oceń wydajność modelu za pomocą wskaźników i dostosuj w razie potrzeby hiperparametry (czyli parametry rządzące złożonością modelu), aby zoptymalizować model.
9. Wdrożenie modelu
   Jeśli celem jest stworzenie modelu predykcyjnego, należy wdrożyć go do użytku w świecie rzeczywistym. Ten krok obejmuje integrację modelu z aplikacją, stroną internetową lub procesem biznesowym. Warto dodać, że samo działanie modelu w środowisku biznesowym może się różnić od tego, jak działa on w otoczeniu testowym. Jest to rzecz naturalna.

Proces został opisany jako następujące po sobie kroki. Ale to tylko dla uproszczenia opisu. W rzeczywistości może okazać się, że przykładowo dane są niepoprawne — wtedy trzeba przygotować i przeanalizować je powtórnie.

Opisaliśmy też proces typowy dla sytuacji budowy tak zwanego modelu z nadzorem. Oznacza to na przykład ocenę szansy braku spłaty należności w sytuacji, gdy dysponujemy danymi historycznymi o spłatach.

Teraz omówimy trzy rodzaje zastosowań w jakich sztuczna inteligencja pozwala na wnikliwe zrozumienie danych i analizę ryzyka biznesowego.

1. Rola AI w gromadzeniu i analizie danych

Stosując algorytmy, uczenie maszynowe i techniki przetwarzania języka naturalnego, sztuczna inteligencja może szybko identyfikować trendy, wzorce i anomalie, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone.

Analiza danych w czasie rzeczywistym

Algorytmy AI mogą przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż ludzie, umożliwiając firmom analizowanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji na czas. Pozwala to firmom identyfikować potencjalne zagrożenia, zanim staną się one realne i podejmować aktywne działania w celu ich złagodzenia.

Wykorzystanie Big Data do gromadzenia i analizy danych

Algorytmy uczenia maszynowego (ML), umożliwiają organizacjom przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Mogą one szybko przesiewać ogromne zbiory danych, identyfikując wzorce i relacje, które mogą nie być widoczne dla ludzkich analityków. Analizując duże zbiory danych, AI może odkryć ukryte relacje i trendy, które z kolei mogą dostarczyć cennych informacji, które pomagają podejmować właściwe decyzje.

Analiza predykcyjna i prognozowanie

Co więcej, algorytmy AI mogą przewidywać przyszłe wyniki z dużą dokładnością. Analizując dane historyczne i stosując techniki ML, jest możliwe prognozowanie przyszłych trendów, zachowań klientów oraz potencjalnych zagrożeń.

NLP – Natural Language Processing

Sztuczna inteligencja może również działać na podstawie nieustrukturyzowanych danych, takich jak tekst oraz obrazy i filmy, które mogą być trudne do zinterpretowania przez ludzi. Techniki przetwarzania języka naturalnego pozwalają sztucznej inteligencji wydobywać znaczenie z danych tekstowych, umożliwiając analizę nastrojów, odkrywanie tematów w tekstach oraz inne zaawansowane analizy.

Jednym z przykładów firm, które inwestują w badania i rozwój AI jest Amazon. Wykorzystuje on techniki sztucznej inteligencji do różnych celów, w tym spersonalizowanych rekomendacji, optymalizacji łańcucha dostaw i przetwarzania języka naturalnego (NLP) dla swoich urządzeń Alexa.

2. Rola AI w personalizacji usług finansowych

W dziedzinie usług finansowych dane i sztuczna inteligencja odgrywają kluczową rolę w personalizacji. Przyjrzyjmy się, jak współpracują ze sobą, aby tworzyć dostosowane do potrzeb klientów doświadczenia:

Spersonalizowane rekomendacje produktów i usług

Algorytmy analizują ogromne ilości danych klientów, w tym wzorce zachowań i historię transakcji. Uwzględniając unikalne preferencje klientów, sztuczna inteligencja sugeruje spersonalizowane rekomendacje produktów.

Chatboty AI dla lepszej obsługi klienta

Niezależnie od tego, czy chodzi o sprawdzanie salda konta, zrozumienie warunków kredytu hipotecznego, czy rozwiązywanie problemów, chatboty AI usprawniają interakcje z klientami. Chatboty obsługują rutynowe zapytania, prowadzą użytkowników przez procesy, a nawet oferują spersonalizowane porady. Zapytania mniej standardowe mogą zostać przekierowane do konsultanta-człowieka.

Tworzenie profili klientów na potrzeby oceny ryzyka

Profile klientów oparte na danych pomagają ocenić ryzyko. Analizując dane historyczne, sztuczna inteligencja identyfikuje wzorce związane z zachowaniami wysokiego ryzyka. Instytucje finansowe mogą następnie dostosować strategie zarządzania ryzykiem, takie jak dostosowywanie limitów kredytowych lub oznaczanie podejrzanych transakcji. Możemy ocenić ryzyko w postaci modelu, który je przewiduje (metoda z nadzorem) albo korzystając z mikrosegmentacji (metoda bez nadzoru), która wyodrębnia grupy potencjalnie istotnie różniące się poziomem ryzyka.

Monitorowanie i wgląd w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja stale monitoruje konta, transakcje i zachowania użytkowników. Szybko wykrywa anomalie, takie jak nietypowe wzorce wydatków lub potencjalne oszustwa. Wgląd w czasie rzeczywistym umożliwia instytucjom finansowym podejmowanie natychmiastowych działań, chroniąc zarówno klientów, jak i ich aktywa. Może też wykrywać wczesne sygnały odejścia klienta, dzięki czemu mamy szansę uniknąć jego straty.

Dostosowane kampanie marketingowe

Sztuczna inteligencja analizuje dane klientów w celu tworzenia wysoce-targetowanych kampanii marketingowych. Niezależnie od tego, czy chodzi o oferowanie spersonalizowanych stawek kredytowych, czy sugerowanie odpowiednich polis ubezpieczeniowych, AI daje pewność, że komunikaty marketingowe odpowiadają indywidualnym potrzebom. Zauważmy, że mamy tutaj dwa kroki: pierwszy polega na zbudowaniu mikrosegmentacji, drugi — na doborze komunikatu do segmentu. W obu pomóc może AI.

3. Wykorzystywanie danych do wykrywania oszustw

W cyfrowym krajobrazie oszustwa finansowe stały się wielomiliardowym przedsięwzięciem przestępczym. Według raportu Nilsona ocenia się, że straty z tytułu kart kredytowych na całym świecie osiągną 43 miliardy dolarów do 2026 roku(!) Aby z tym walczyć, firmy świadczące usługi finansowe coraz częściej sięgają po rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do wykrywania oszustw. Takie działanie umożliwia instytucjom finansowym wyprzedzanie cyberprzestępców, ochronę aktywów i utrzymanie zaufania klientów.

Oto, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym:

Modele uczenia maszynowego

Sztuczna inteligencja do wykrywania oszustw wykorzystuje wiele modeli uczenia maszynowego do wykrywania anomalii w zachowaniach klientów, połączeniach i wzorcach kont. Modele te identyfikują cechy, które odpowiadają nieuczciwym działaniom, przykładowo:

• Reagowanie w czasie rzeczywistym np. stałego monitorowania transakcji, szukając sygnałów ostrzegawczych
• Zwiększenie dokładności wykrywania oszustw dzięki wykorzystaniu Deep Learning i sieci neuronowych
• Analizowanie zachowań użytkowników korzystając z biometrii behawioralnej
• Badania relacji między podmiotami (np. klientami, kontami, transakcjami) w oparciu o modele Graph Analytics w poszukiwaniu wyłudzeń zorganizowanych

Generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja i duże modele językowe (LLM) mają przełomowe możliwości w różnych branżach. Usługi finansowe mogą wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję m.in. dorozwijania bardziej inteligentnych i wydajnych chatbotów.

Case Study: Jak algorytmy uczenia maszynowego usprawniły o 80% wykrywanie podejrzanych roszczeń

Dla Klienta z sektora ubezpieczeń zbudowaliśmy szczegółowy model, który miał być o wiele skuteczniejszy niż poprzedni, w celu zidentyfikowania czy dane roszczenie jest uczciwe, czy jest to próba wyłudzenia. W tym przypadku zastosowaliśmy algorytmy uczenia maszynowego oparte na danych historycznych i dogłębnej analizie procesów. Osiągnęliśmy wysoce wymierne rezultaty, ponieważ po wprowadzeniu nowego modelu Klient uzyskał o 30% więcej oszczędności w porównaniu z poprzednimi prostymi modelami oraz poprawę wskaźników wykrywalności o ponad 80%.

Przyszłe trendy i możliwości w analizie danych i ryzyka opartej na sztucznej inteligencji

Wydatki na rozwój badań i wdrażania AI ciągle rosną. Według analiz Statista, w 2023 globalne wydatki na sztuczną inteligencję (AI), w tym oprogramowanie, sprzęt i usługi dla systemów zorientowanych na sztuczną inteligencję osiągnęły 154 miliardy dolarów w 2023 r., co stanowiło wzrost o 26,9% w porównaniu z kwotą wydaną w 2022 r. Sztuczna inteligencja i data science znalazły się w centrum uwagi w 2023 roku, głównie ze względu na pojawienie się Generative AI, czego przykładem jest ChatGPT firmy OpenAI, Bard firmy Google, a ostatnio Gemini, multimodalna sztuczna inteligencja.

Jednak rozwój sztucznej inteligencji trwa nadal. Jakie trendy w tej dziedzinie wpłyną na rozwój firm?

• Zmiana w zakresie inwestycji w generatywną AI — W miarę dojrzewania generatywnej sztucznej inteligencji firmy będą musiały dostosowywać swoje procesy, podnosić kwalifikacje pracowników i integrować ją z istniejącą infrastrukturą.
• Etyczne i odpowiedzialne działania AI — Organizacje są coraz bardziej świadome etycznych konsekwencji sztucznej inteligencji. Należy spodziewać się większego nacisku na wytyczne etyczne, wykrywanie uprzedzeń i odpowiedzialne praktyki AI.
• Kluczowa rola AI w zarządzaniu ryzykiem — Modele predykcyjne, wykrywanie anomalii i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) będą odgrywać kluczową rolę w identyfikowaniu zagrożeń i ich ograniczaniu w różnych dziedzinach (finanse, opieka zdrowotna, cyberbezpieczeństwo itp.).
• Integracja Edge AI i IoT — Modele AI wdrażane w edge computing (na urządzeniach lub czujnikach) umożliwią przetwarzanie w czasie rzeczywistym i zmniejszą opóźnienia. Z kolei integracja AI z IoT odblokuje nowe możliwości wglądu w dane.

Zmieniaj swój biznes dzięki analizie danych w AI

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy analizują i ograniczają ryzyko. Wykorzystując moc algorytmów AI, firmy mogą analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikować potencjalne zagrożenia i szybciej podejmować świadome decyzje.

W VM.PL jesteśmy podekscytowani potencjałem sztucznej inteligencji w połączeniu z analityką. Często uważa się, że AI działa sama. Tak, jak przygotowane zostanie odpowiednie rozwiązanie informatyczne, dopasowane do sytuacji. Wsparcie doświadczonych specjalistów jest potrzebne, jak w każdej dziedzinie. Nasi eksperci mogą pomóc Ci wykorzystać AI i przenieść Twoją firmę na wyższy poziom rozwoju. Chcesz zobaczyć potencjał własnej platformy analitycznej AI? Porozmawiajmy o potrzebach Twojego biznesu.