การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาปรับใช้ขยายวงกว้างไปเกือบทั่วทุกภาคอุตสาหกรรม และสร้างการเปลี่ยนแปลงอย่างยิ่งใหญ่ทั้งกับกระบวนการทำงานและการสร้างสรรค์นวัตกรรม เนื่องจาก AI มีส่วนช่วยในแง่การลดต้นทุน ปรับให้กระบวนการบางอย่างเป็นไปได้แบบอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานต่างๆ จากความสามารถในการวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึงการนำไปใช้ในการบริการลูกค้าให้รวดเร็วยิ่งขึ้น
เมื่อไม่นานนี้ เทคโนโลยี AI ได้ก้าวหน้าขึ้นไปอีกจากการปรากฎตัวขึ้นของ Generative AI (Gen AI) ซึ่งเสริมศักยภาพใหม่ๆ ในการนำ AI ไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจให้เฉียบคมยิ่งขึ้น
บลูบิค อยากชวนไปทำความรู้จัก AI Analytics ซึ่งเป็นแนวทางการนำ AI มาเพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะช่วยสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจยิ่งขึ้น
AI Analytics คืออะไร ทำไมสำคัญ
AI Analytics คือกระบวนการสกัดเอาข้อมูลสำคัญที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ต่อได้ หรือที่เรียกว่า Insights ออกมาจาก Big Data ด้วยการใช้เทคโนโลยี AI ผสมผสานกับเทคโนโลยี Machine Learning (ML) ขั้นสูง เพื่อใช้ในการค้นหาและระบุรูปแบบความเชื่อมโยงรวมถึงแนวโน้มต่างๆ ที่พบ และนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ประกอบการตัดสินใจหรือในการทำงานส่วนต่างๆ ของธุรกิจ
หากกล่าวอย่างรวบรัดแล้ว สิ่งที่ AI เข้าไปช่วยให้กระบวนการวิเคราะห์มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นคือการทำให้การค้นหาและประมวลผลข้อมูลที่ใช้เวลานานสามารถทำได้อย่างรวดเร็วขึ้น ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) ด้วยการใช้เครื่องมือ AI Analytics อย่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความ หรือ Computer Vision ที่สามารถจดจำและวิเคราะห์ข้อมูลภาพ ซึ่ง AI Analytics จะช่วยให้การหาความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลต่างๆ รวดเร็วขึ้น ทำให้นำข้อมูลไปวิเคราะห์ได้ดีขึ้นนั่นเอง
คำถามต่อมาคือทำไม AI Analytics ถึงสำคัญกับธุรกิจ ถ้าอธิบายให้เห็นภาพ ให้ลองนึกถึงธุรกิจอีคอมเมิร์ซ หรือธุรกิจค้าปลีกที่ต้องตามให้ทันเทรนด์ในตลาดที่เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วเพื่อนำเสนอสินค้าให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าในช่วงเวลานั้นๆ ควบคู่ไปกับการต้องมอนิเตอร์เรื่องยอดขาย ความพึงพอใจของลูกค้า และอัตราการสูญเสียลูกค้า (Churn Rate) โดยหากเกิดปัญหาและไม่สามารถวิเคราะห์สาเหตุเพื่อแก้ไขได้อย่างทันท่วงที จะเสี่ยงส่งผลกระทบต่อรายได้ของธุรกิจในระยะยาว ขณะเดียวกัน การใช้ AI มาช่วยในกระบวนการวิเคราะห์ จะช่วยให้ธุรกิจค้นพบสาเหตุจากการประมวลผลข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ และวิเคราะห์แนวทางแก้ปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
AI Analytics มีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจได้ใน 2 ส่วนหลักด้วยกัน
- เพิ่มความรวดเร็วให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ธุรกิจสามารถค้นหาสาเหตุของปัญหาหรือค้นหาข้อมูลสำคัญได้ในทันที โดยไม่จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากหรือใช้ระยะเวลานานในการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว
- ให้ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้นและสามารถนำไปปรับใช้ได้ตรงความต้องการของธุรกิจได้ตรงจุด
AI Analytics ต่างจาก Traditional Data Analytics แบบเดิมอย่างไร
AI Analytics เป็นการนำ AI มาเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมีความแตกต่างจาก Traditional Data Analytics ที่เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้วิธีการเชิงสถิติเพื่อระบุเทรนด์และรูปแบบที่พบจากข้อมูล โดย AI Analytics และ Traditional Data Analytics มีความแตกต่างกันดังนี้
| ลักษณะ | AI Analytics | Traditional Data Analytics |
| ประเภทข้อมูล | ใช้วิเคราะห์ได้ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง | เหมาะใช้วิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและผ่านการจัดระเบียบมาแล้ว |
| วิธีการ | ใช้อัลกอริทึ่ม ML, NLP และ Deep Learning ในกระบวนการวิเคราะห์ที่ปรับเปลี่ยนได้ตามความต้องการ | ใช้กระบวนการวิเคราะห์ด้วยอัลกอริทึ่มที่มีการตั้งค่าไว้แล้ว |
| การค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) | ค้นหา Insight ผ่านการตรวจจับรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน เทรนด์ และความผิดปกติในข้อมูลแบบเรียลไทม์ ขณะที่ปรับการวิเคราะห์ตามข้อมูลที่เปลี่ยนไป | ค้นหา Insight จากการใช้รูปแบบการวิเคราะห์ที่กำหนดค่าไว้แล้วและใช้ข้อมูลก่อนหน้านี้ประกอบ |
| ความยืดหยุ่น | มีความยืดหยุ่นสูง สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามเทรนด์และรูปแบบข้อมูลที่เปลี่ยนไปได้ | ยืดหยุ่นน้อยกว่า การปรับเปลี่ยนตามรูปแบบข้อมูลใหม่ๆ ต้องทำแบบ Manual |
| ตัวอย่างการใช้งาน (Use Cases) | สามารถใช้คาดการณ์และประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจได้ด้วยการใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) และการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) | ส่วนใหญ่ใช้ในการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) |
AI Analytics ไม่เพียงใช้งานได้ในขอบเขตที่กว้างกว่าและยืดหยุ่นกว่าเท่านั้น ยังสามารถนำไปปรับใช้ให้เทคนิคการวิเคราะห์รูปแบบต่างๆ มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็น
- การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)
โดยทั่วไปแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน เพื่อแสดงผลที่เกิดขึ้นหรือกำลังจะเกิดขึ้นจากข้อมูลในอดีต การใช้ AI มาช่วยสามารถขยายมุมมองการวิเคราะห์ให้มองเห็นภาพรวมชัดเจนยิ่งขึ้น โดยดึงข้อมูลอ้างอิงมาจากเทรนด์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอด
- การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)
ใช้ในการทำความเข้าใจผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นกับธุรกิจโดยวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อหาคำตอบว่าทำไมจึงเกิดเหตุการณ์นั้นๆ และหาตัวแปรที่เป็นสาเหตุของเหตุการณ์ดังกล่าว เมื่อนำ AI มาใช้งาน AI จะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากจากหลายแหล่งที่มาได้แบบเรียลไทม์ เพื่อค้นหารูปแบบ เทรนด์ และความผิดปกติในข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)
เป็นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อคาดการณ์และหาแนวโน้มที่จะเกิดเหตุการณ์ต่างๆ ขึ้น โดยการใช้ AI ร่วมกับ ML และ Deep Learning จะช่วยให้สามารถคาดการณ์เทรนด์ต่างๆ ได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
- การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)
Predictive Analytics จะช่วยให้ธุรกิจได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานต่อได้ และแนะนำแนวทางการดำเนินงานขั้นต่อไปที่เหมาะสมที่สุด เมื่อนำ AI มาช่วยในการวิเคราะห์จะทำให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ด้วยการคำนวณการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับตัวแปรต่างๆ และทำให้ธุรกิจเตรียมความพร้อมและวางแผนรับมือได้อย่างทันท่วงที
4 แกนของ AI Analytics
AI Analytics มีองค์ประกอบหลัก 4 แกนที่ทำงานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล ได้แก่
- Machine learning (ML)
หากอธิบายแบบสรุป ML เป็นการทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองโดยใช้ข้อมูล ซึ่ง ML เป็นแขนงหนึ่งของ AI เมื่อนำไปปรับใช้กับการวิเคราะห์จะช่วยให้ระบุรูปแบบข้อมูลได้อย่างอัตโนมัติ และนำไปเชื่อมโยงกันเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก รวมถึง ML ยังช่วยประมวลผลข้อมูลให้มีประสิทธิภาพสำหรับนำไปใช้ในการวิเคราะห์แบบ Predictive ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าแบบอัตโนมัติด้วยการประมวลผลจากฟีดแบ็กจากลูกค้า รีวิวสินค้า และข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย เพื่อหา Insight แบบเรียลไทม์
- Natural language processing
การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ Natural language processing (NLP) จะช่วยให้เครื่องมือ AI Analytics สามารถเข้าใจและตีความภาษาที่เราใช้สื่อสารกันได้ ซึ่งทำให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความหมายต่อไป โดย NLP มีความสำคัญอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย ความเห็นของลูกค้า บล็อก บทความ ข่าว และข้อมูลอื่นๆ ที่เป็นตัวอักษร
- Neural networks (NNs)
Neural Network หรือ Artificial Neural Network หมายถึงโครงข่ายประสาทเทียม เป็นสาขาหนึ่งของ AI โดยเป็นแนวคิดที่ออกแบบระบบโครงข่ายคอมพิวเตอร์ ให้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ในแง่การใช้งานสำหรับ AI Analytics จะช่วยให้เครื่องมือ AI ทำงานได้ฉลาดขึ้นและแม่นยำมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ใช้งานเทคโนโลยีได้อย่างคุ้มค่าและใช้ได้เต็มประสิทธิภาพในระยะยาว
- Deep learning
อัลกอริทึ่ม Deep Learning เป็นการใช้เทคโนโลยี NNs ขึ้นสูงที่สามารถประมวลผลข้อมูลดิบที่มีความซับซ้อนได้ ซึ่งทำให้นำไปปรับใช้กับข้อมูลได้หลากหลายประเภทและชุดข้อมูลหลายแบบ แล้วดึงออกมาเป็น Insight เชิงลึกที่มีความละเอียดกว่าผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์แบบทั่วไป
ตัวอย่างการใช้ AI Analytics สำหรับธุรกิจ
- Personalization
AI Analytics ใช้อัลกอริทึ่ม ML ในการจับรูปแบบความชอบหรือความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนไปตลอดเวลา ซึ่งจะได้ Insight ที่ลึกกว่าการวิเคราะห์แบบทั่วไป ทำให้เข้าใจความต้องการเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย และคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าน่าจะต้องการในอนาคตได้ตรงจุดยิ่งขึ้น ทำให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลไปออกแบบการสร้างประสบการณ์แบบ Personalized ได้รู้ใจลูกค้ามากยิ่งขึ้น
- Data-Driven Decision Making
เนื่องจาก AI Analytics สามารถสแกนชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว แล้วระบุรูปแบบและความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลดังกล่าวได้ ทำให้ธุรกิจค้นพบความเป็นไปได้ใหม่ๆ และความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งเป็นสามารถใช้เป็นข้อมูลสำคัญเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ รวมไปถึงการวางกลยุทธ์องค์กรเพื่อสร้างโอกาสใหม่ๆ
- Predictive Analytics
การใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์แบบ Predictive Analytics ไม่ใช่แค่การระบุรูปแบบหรือเทรนด์ในตลาดเท่านั้น แต่ยังนำข้อมูลที่พบไปเสริมการดำเนินงานเชิงกลยุทธ์ให้ครอบคลุมมากกว่าเดิม เนื่องจากธุรกิจสามารถคาดการณ์เทรนด์ และความเสี่ยงจากสถานการณ์ที่เปลี่ยนไปได้ แล้วนำไปวางแนวทางรับมือต่อ
AI Analytics กับการเสริมศักยภาพธุรกิจ
AI Analytics สามารถเสริมขีดความสามรรถของธุรกิจได้ในหลายส่วน อย่างไรก็ตาม การนำ AI Analytics มาใช้สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจให้เกิดขึ้นจริงมีความท้าทายไม่น้อย เนื่องจากต้องคำนึงถึงหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นประเด็นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่นำไปใช้เทรนโมเดล AI สำหรับใช้วิเคราะห์ รวมถึงประเด็นการ Integrate เครื่องมือ AI เข้ากับกระบวนการทำงานของธุรกิจ และเรื่องทักษะความสามารถของบุคลากรในการใช้งาน AI อย่างเต็มประสิทธิภาพ
บลูบิค ที่ปรึกษาชั้นนำที่มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี ใน Data & AI Strategy จนถึงการวางรากฐานด้านข้อมูลและการพัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะสมสำหรับลูกค้าแต่ละราย พร้อมเป็นส่วนหนึ่งที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้สูงสุดทั้งในระยะสั้นและยาว รับมือกับความท้าทายใหม่ ๆ ทางธุรกิจและเทคโนโลยี
สำหรับผู้ที่สนใจบริการด้าน AI สามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่
✉ [email protected]
☎ 02-636-7011
ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก appinventiv, sproutsocial, expressanalytics
