Недавно мы писали о том, что такое Data Science и как модели машинного обучения применяются в бизнесе. Сегодня расскажем о мифах, которые окружают науку о данных, и объясним, почему нельзя им доверять.
Миф №1. Искусственный интеллект (ИИ) непредсказуем
Созданные с помощью ИИ программы действуют только в заданных рамках. Специалисты могут автоматизировать принятие решений для простых рутинных задач, а управление более сложными и важными процессами сохранить за людьми. При этом со временем настройки можно скорректировать.
Миф №2. Возможности алгоритмов не подходят под задачи бизнеса
Многие компании уже давно включили механизмы машинного обучения в работу своих сервисов: например, Райффайзенбанк или X5 Retail Hero. Data Science можно применить во всех областях, где есть достаточно данных для анализа. Например, в банковской сфере ИИ помогает оценить надежность заемщика, в медицинской – спрогнозировать период следующего обращения пациента.
Миф №3. Data Science и машинный подход – это дорого
Аналитика данных помогает сократить расходы бизнеса, при этом делая более точные выводы и прогнозы. Система работает круглосуточно, а также в среднем окупается через 3–4 месяца.
Миф №4. ИИ заменит людей
Для обучения машинного интеллекта необходимы специалисты, которые составляют гипотезы и обрабатывают полученные данные. ИИ позволяет снизить нагрузку на отделы и освободить ресурсы для принятия стратегических, творческих решений.
Миф №5. Нет данных для обработки
Интеграция с CRM позволяет получить ИИ необходимую информацию, особенно, если вести систему хотя бы 2–3 года. Также есть общедоступные данные, которые вы можете использовать: например, для анализа рентгенограмм и сканов КТ/МРТ, извлечения именованных сущностей из текста или анализа тональности и эмоций в нем и т. д.
Внедрение искусственного интеллекта и работы с Big Data во всех отраслях бизнеса – это только вопрос времени. Крупные компании уже занимаются обработкой данных и созданием алгоритмов. Например, банкам и страховым организациям жизненно важно адекватно оценивать риски и прогнозировать события, не говоря уже о самом простом использовании Data Science – создании персонализированных рекомендательных систем и повышении лояльности клиентов.
Напишите нам, чтобы узнать больше про Data Science: request@simbirsoft.com
#SimbirSoft #DataScience #IT