生成式人工智慧和預測分析：對企業決策的重要影響
引言
根據《紐約時報》提供的資訊，生成式人工智慧（generative AI）和其領先產品 ChatGPT 已成為 2023 年的熱門科技詞彙。這些先進的人工智慧程式的迅速發展和推廣給人們帶來了驚訝，同時也引起了那些擔心規範跟不上發展速度而可能產生風險的人的擔憂。雖然我們無法預測生成式人工智慧的未來，但它已經在分析領域引發了顯著的變革。在企業層面上，生成式人工智慧有潛力克服組織和團隊所面臨的重大瓶頸，即使面臨嚴格的截止日期也能完成任務。從理論上講，人工智慧在形成和測試大規模想法時是不受偏見和認知困難的約束的。然而由於人類的偏見可能會影響人工智慧使用的資料集，這種觀點受到了質疑。除此之外，人們幾乎不會質疑生成式人工智慧的節約時間和資源的能力以及它所能產生的深入洞察力。大資料的一個主要缺點是人類無法迅速解讀數千頁的訊息，而人工智慧不僅能在瞬間將其吸收，還能解讀關鍵點和指標，提供互動式的資料洞察給使用者消化。生成式人工智慧的潛力
據高盛估計，生成式人工智慧技術在未來十年內可能為全球 GDP 增長帶來 7%的提升，並將提高生產力增長 1.5 個百分點。對企業領導者來說生成式人工智慧和預測分析將成為一個不容忽視的合作夥伴關係。許多公司已經積極進行數位轉型，引入人工智慧代表了在競爭激烈的環境中保持領先的重要一步。對於希望最佳化全年庫存的企業來說生成式人工智慧是預測關鍵客戶資料的重要組成部分。這有助於更好地預算庫存，更有效地與供應鏈合作。隨著技術的成熟，企業將能夠使用生成式人工智慧技術分析大資料集並發現可用於預測未來客戶需求或消費者偏好變化的趨勢。當前生成式人工智慧在事件行業中已經有著強大的應用。像 Grip 和 Superlinked 這樣的軟體公司利用預測性人工智慧分析過去事件的參與者資料，為未來的事件提供洞察。我們可以將這個過程類比為 Google Trends，它可以使用搜尋資料顯示某些詞語何時被查詢頻率更高。生成式人工智慧模型可以使用類似的觀眾情緒指標，如哪些事件區域吸引了更多人群，哪些演講者或表演者在網路上引起了最大的興趣，並考慮大量的大資料以得出具體的分析結果。預測分析：資料分析的下一個世代
擁有分析大量的大資料能力本身並不是「生成式」的定義，但這部分涉及到生成式人工智慧模型（如 ChatGPT）使用資料來建立可以構建深度分析模型的軟體程式碼。根據 GitHub 的資料，88％的受訪者認為使用 GitHub Copilot（一個基於 OpenAI's Codex 的分析工具）能提高他們的工作效率，而 96％的受訪者認為這個流程可以使他們「在重複性任務上更快速」。這無疑將成為企業領導者生成更具聚焦性的資料分析的寶貴工具。例如，人工智慧程式能夠提供「自動決策支援」，根據大量的大資料進行建議。將來，這些程式將監視輸出以及可能需要提升的員工技能領域，並自動開發專門針對這些領域強化員工技能的定制培訓計劃，根據員工接受程度不同的學習方式。這些程式還可以與其他廣泛的分析平臺（如 Google Analytics 或 Finteza 等）一起工作，根據流量和表現洞察，自動進行調整和改進公司網站，並預測未來的流量。此外如果一個生成式人工智慧程式從 Google Analytics 或 Finteza 的分析資料中得知，存取者人數在社交媒體情感和季節趨勢說明更高的參與度應該出現的情況下下降了，該程式可以研究問題並相應地進行更正，同時通知相關方或網站開發人員進行後續審查。隱私保護的優先考慮
儘管生成式人工智慧和預測分析的發展還沒有完善的監管框架，但早期跡象表明這項技術在 GDPR 時代可以帶來重要的創新。這是因為生成式人工智慧有能力在被人類檢視之前對敏感資料進行匿名處理。這使得預測分析工具能夠生成模擬真實資料集的合成資料，而不包含任何可識別的訊息。此外軟體還可以自動新增和刪除資料中的可識別引數，這在藥品試驗等行業中非常有用，因為試驗採用盲法和雙盲法進行。這也為希望利用生成式人工智慧的企業提供了另一個重大機會。透過建立注重隱私的算法，保護敏感訊息的同時使組織能夠分析可用的洞察，更多的企業可以在提升客戶體驗方面做出果斷的改進。生成式人工智慧的極大商機
儘管在確保生成式人工智慧健康可持續發展的監管框架方面仍然有很多工作要做，但其在預測分析領域的潛在應用無疑值得樂觀。由於生成式人工智慧能夠利用大資料提供可行的洞察，它對企業來說不僅是一個節省時間的重要工具，還可以幫助組織獲得更多深入的績效洞察，並帶來巨大的操作改善。雖然生成式人工智慧技術在短期內可能需要更多的時間來成熟，但其未來的應用能帶來在幾乎每個行業中的顯著成本和生產力效益。 總之生成式人工智慧和預測分析代表了 21 世紀最重要的商業機遇之一。企業在數位化轉型中不容忽視這一潛力，以確保與其他公司保持競爭優勢。此外此技術不僅是省時的工具，還可以幫助企業獲得更具洞察力的績效，從而實現巨大的操作改進。原文作者：Dmytro Spilka
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ArtificialIntelligence-生成式人工智慧、預測分析、身臨其境、洞察、道路
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