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杭榮
【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】那些想履行諾言，將機器學習用于數(shù)據(jù)分析的公司正在求助一個看似愛莫能助的老朋友。它們正在用人工智能對商業(yè)智能系統(tǒng)(主要是分析過去績效的領域)進行改進，使其報告功能具備預測的功能。
新的AI工具使BI變得更智能且更有用
Symphony Post Acute Network就是這樣一個組織。該醫(yī)療公司在伊利諾斯州、印第安納州和威斯康星州的28家醫(yī)療機構中擁有5000張床位，它希望每年都能利用人工智能和機器學習改善護理，以惠及8萬從膝蓋手術或透析治療中康復的患者。例如，如果人工智能深挖患者的病歷根源可能會發(fā)現(xiàn)患者因跌到而危及生命的風險特別高，因此需要額外的預防措施。
如果這些有可能是個人數(shù)據(jù)點或細微數(shù)據(jù)模式的指標得以發(fā)現(xiàn)的話，它們就是機器學習的理想用例。但是建模并非易事。
Symphony的數(shù)據(jù)科學兼分析主管Nathan Patrick Taylor說：“人們連珠炮似地問我關于預測的問題。即使我把所有的時間都用來建模，我也分身乏術。”
因此公司聘請了兩名數(shù)據(jù)科學家。Taylor說：“而且他們身價不菲，但是我們并沒有因為他們的加入而得償所愿，這真是費力又燒錢。”
所以兩年前，Symphony開始另辟蹊徑，去找那些已經(jīng)擁有機器學習模型并萬事俱備的供應商?，F(xiàn)在，該公司用采用了數(shù)據(jù)倉庫中已收集的數(shù)據(jù)，用供應商DataRobot的基于云計算的人工智能引擎來發(fā)送數(shù)據(jù)，結果則以每隔三小時的頻率反饋回公司的Microsoft PowerBI儀表板。Taylor說：“我立即就明白了，我的信息官也明白了，我們驚訝極了。這看起來很神奇。”
今天，240名醫(yī)生和護士在PowerBI儀表板中獲得了預測和建議，他們可以通過平板電腦和智能手機查看這些儀表板。因此，例如，容易摔倒的患者會自動標有樓梯圖標。很可能再次入院的患者則標有救護車圖標。
將人工智能注入商業(yè)智能
Taylor說，再入院率對Symphony來說非同小可。醫(yī)院和保險公司會考察再入院率，每次再入院都會花掉公司13,500美元。他說：“這不是一筆小錢”
為了確定DataRobot的預測是否有用，Symphony初只將DataRobot的反饋推廣到一部分設施，并進行了為期6個月的研究，以了解再入院率是否有差異。他說：“如果你能做到1%的變動，那你干得真漂亮。”
Taylor說，比率確實得到了改善——從21%下降到18.8%。他說：“這是一個顯著的進步，這贏得了我們的執(zhí)行官的支持。”
如今，該公司開始用同樣的方式來考察與保險公司簽署的合同。他說：“如果我們不能很好地為服務計費，就會錯過很多利潤。”
初始安裝大約需要20個小時的時間，包括連接數(shù)據(jù)饋送和建立學習模型?，F(xiàn)在，如果有人想要新類型的預測，一個全新的學習模型大約需要六到八個小時的時間才能建立起來，他說，在三個工作日的不同時段完成。
此外，他說現(xiàn)有模型可以隨時得到再訓練。例如，法規(guī)可能會發(fā)生改變，或者醫(yī)務人員可能會開始使用新程序。另外，一個模型可能會隨著時間而發(fā)生改變。Taylor每隔兩個月就重新訓練模型，或者每當有重大的政策轉變時就這么做。如果發(fā)生重大變化，那么學習模式可能只需要在新政策生效后提供的數(shù)據(jù)上進行培訓。
他說，管理系統(tǒng)不再需要訓練有素的數(shù)據(jù)科學家，但它確實需要具有統(tǒng)計基礎知識的人員。 Symphony還使用R代碼來架設模型。
DataRobot開箱即支持Python。據(jù)DataRobot的產(chǎn)品營銷總監(jiān)Colin Priest稱，使用其它語言的客戶還可以使用任何能理解Rest API的語言(包括Java，C#，SAS，JavaScript和Visual Basic)來調(diào)用DataRobot Rest API。
人工智能的下一步是自助式服務
Forrester Research的副總裁兼分析師Boris Evelson說：“人工智能已經(jīng)民主化。直到不久前，它還需要一名數(shù)據(jù)科學家來編寫代碼，現(xiàn)在，有了這些商業(yè)智能系統(tǒng)，我點擊幾個數(shù)據(jù)點就能選擇我要預測的變量，比如客戶的購買傾向，而且這些預測模型會自動生成。”
他說，過去需要數(shù)據(jù)科學專家數(shù)月才能完成的東西，現(xiàn)在理解數(shù)據(jù)并使用Excel的人幾天就可以整合在一起。
他說：“營銷人員正在利用這一點來預測客戶行為并據(jù)此采取行動，業(yè)務管理者正在使用它來考察和預測風險，供應鏈人員正在利用它來查看和優(yōu)化物流。”
Forrester近對決策者的調(diào)查稱，改進數(shù)據(jù)、分析或洞察平臺在人工智能技術的用例中位列三甲。所有主要的商業(yè)智能供應商(包括IBM，甲骨文和微軟)都致力于此。
如果八小時的時間聽起來太長，無法建立一個新的機器學習模型，你還有更多的選擇可用。不久之后，用戶就能自動獲得常見的預測類型，獲得推薦，并擁有內(nèi)置圖像識別和自然語言處理功能，因為Gartner預言，自然語言生成和人工智能將成為一個標準功能，為未來兩年內(nèi)90%的現(xiàn)代商業(yè)智能平臺所具備。
為文本和可視化分析配備商業(yè)智能
SpringBoard.ai的執(zhí)行官Bruce Molloy說，用戶需要信息時可以直接用英語提問，自然語言處理使這成為現(xiàn)實。“我認為這是自然的演變。”
他說，領域越狹窄，可供平臺使用的數(shù)據(jù)的相關性越高，供應商就能更輕松地添加人工智能功能。會計平臺或Salesforce等客戶關系管理系統(tǒng)已經(jīng)擁有了它們所需的數(shù)據(jù)，而且有些問題用戶很可能會提問。他說：“有了Salesforce，看看人們會做什么，這會很有趣，Salesforce已經(jīng)受到了限制，而且工作已經(jīng)完成了一部分，人們已經(jīng)確定這些想法很重要，他們可以在這些想法上對人工智能功能進行分層。”
增強的處理能力、更智能的算法、云計算和標準接口推動了人工智能的應用。例如，DataRobot同時利用了云計算和標準Rest API，這使它除了能支持Trifacta、Alteryx和Domino Data Labs的商業(yè)智能系統(tǒng)外，還支持PowerBI、Tableau、Qlik、Exce、R Shiny和很多其它的儀表板。
由人工智驅動的商業(yè)智能儀表板也可以處理比以往更廣泛的數(shù)據(jù)種類。例如，Symphony不只是看病人記錄中的具體數(shù)據(jù)，還會看醫(yī)生和護士的病人病程記錄。
咨詢公司Publicis.Sapient的數(shù)據(jù)兼人工智能主管Josh Sutton說，有很多信息以非結構化格式保存，這些信息可能會產(chǎn)生有用的見解或預測。這不僅僅是文本那么簡單。
Sutton說：“作為商業(yè)智能來源的非結構化數(shù)據(jù)的大來源之一是視覺圖像。例如，營銷部門可以根據(jù)他們在社交媒體上分享的照片分析他們的客戶如何與產(chǎn)品互動，從中受益。
超越描述性分析
但預測和洞察只是人工智能得以添加到商業(yè)智能儀表板的步，International Data公司的認知和人工智能系統(tǒng)研究總監(jiān)David Schubmehl這樣說道。人工智能驅動的儀表板還可以提供建議，或為用戶下一步應該采取的具體措施提出建議——甚至向用戶提供能采取這些措施的建議。
他說：“如果微件(widget)的銷量下降，這可能會說明這對未來意味著什么，以及你現(xiàn)在應該怎么做。”
這使得商業(yè)智能更有價值。
他說：“我認為這就是這么多人采用這種工具的原因”。例如，Salesforce剛剛發(fā)布了一項重大聲明，稱其Einstein近在預測性智能方面做出每天逾10億次的預測，這些預測性智能幫助人們做成新業(yè)務，發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務線索并創(chuàng)建面向行動的功能。我認為這表明人們需要的不僅僅是描述性業(yè)務分析。”
他說，我們?nèi)蕴幱谠缙陔A段。“在接下來的兩三年內(nèi)，我們可能會完全成熟，人們才剛開始理解人工智能和機器學習的潛力。”
埃森哲負責人工智能的資深負責人兼負責人Rumman Chowdhury說，特別是人工智能仍然不具備常識。
她說：“我們處在弱人工智能(narrow AI)的世界”。即使特定平臺內(nèi)置了人工智能模型并可以隨時得到使用，用戶仍然要了解正在使用的數(shù)據(jù)及其與手頭問題的相關性。
她說：“你必須確保它適用于你所得到的輸出，我不知道我們是否會完全取代某些領域的人為判斷，我不知道我們是否能夠實現(xiàn)真正的決策自動化——即便我們必須知道。”
(原標題：新的AI工具使BI變得更智能且更有用)
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