«`html
Искусственный интеллект в бизнесе: преимущества гибридного подхода
Анализ бизнес-данных — это извлечение действенных идей из обширных наборов данных, необходимых для принятия обоснованных решений и поддержания конкурентного преимущества. Традиционные системы, основанные на правилах, хоть и точны, испытывают трудности с комплексностью и динамикой современных бизнес-данных. С другой стороны, модели искусственного интеллекта (ИИ), особенно большие языковые модели (LLM), отличаются в распознавании паттернов и прогнозировании, но могут потребовать большей точности для конкретных бизнес-приложений. Эта двойственность требует инновационных подходов, объединяющих преимущества обеих методологий.
Практические решения и ценность
Одним из ключевых вызовов является генерация точных и действенных идей из обширных и разнообразных бизнес-наборов данных. Традиционные методы часто нуждаются в адаптации к динамике современных данных, что приводит к неэффективности и неточностям. Несмотря на их мощь, модели ИИ часто нуждаются в улучшении точности для выполнения бизнес-специфических задач. Это создает критическую необходимость в гибридных подходах, которые эффективно интегрируют системы на основе правил с моделями ИИ для улучшения общего процесса анализа данных.
В настоящее время методы анализа бизнес-данных включают в себя системы на основе правил и автономные модели ИИ. Системы на основе правил известны своей точностью и надежностью, но сталкиваются с ограничениями при работе с комплексными и динамическими средами данных. Модели ИИ, особенно LLM, отличаются в распознавании паттернов и прогнозировании, но часто нуждаются в большей точности для конкретных бизнес-приложений. Таким образом, исследование гибридных методов, объединяющих эти технологии, является важным для достижения улучшенной производительности в анализе данных.
Исследователи из Narrative BI представили новый гибридный подход, который объединяет надежность систем на основе правил с адаптивными возможностями LLM. Этот подход направлен на использование точности систем на основе правил и сил распознавания паттернов LLM для генерации действенных бизнес-идей из сложных наборов данных. Интеграция этих двух методологий обещает решить каждое из их недостатков, предлагая более сбалансированное и эффективное решение для анализа бизнес-данных.
Предложенный гибридный подход интегрирует интерпретируемые техники ИИ, такие как LIME, с системами на основе правил и наблюдаемой классификацией документов. Фреймворк включает LLM для понимания естественного языка и системы на основе правил для предварительной обработки и анализа данных. В использованных наборах данных включены корпоративные данные учетных записей Google Analytics 4 и Google Ads, собранные через API за два года. Процесс включает очистку, нормализацию и преобразование данных, за которыми следует генерация действенных идей с использованием LLM. Это сочетание использует преимущества обеих методологий для обеспечения качественного анализа данных и действенных бизнес-идей, эффективно решая сложности современных бизнес-данных.
Результаты показывают эффективность этого гибридного подхода. Гибридная модель повышает прозрачность и надежность в процессах извлечения данных, поскольку заинтересованные лица могут легко понять и подтвердить сгенерированные идеи. Исследование также подчеркивает снижение рисков, связанных с предвзятостью и неточностями, присущими LLM. Например, системы на основе правил улучшили эффективность обработки до 100% по сравнению с 63% для автономных LLM, а гибридный подход достиг 87%. Кроме того, гибридная модель значительно снизила галлюцинации собственных имен, с ошибками, снизившимися с 12% в автономных LLM до всего 3% при комбинировании хеширования и анализа LLM.
Наиболее значительные результаты гибридной модели включают улучшение выявления важных бизнес-идей, где гибридный подход достиг эффективности обработки 82% по сравнению с 71% для систем на основе правил и 67% для автономных LLM. Общее удовлетворение пользователей, измеренное отношением лайков к дизлайкам, было наивысшим для гибридного подхода — 4,60, по сравнению с 3,82 для LLM и 1,79 для систем на основе правил. Эти показатели подчеркивают превосходство гибридной модели в сбалансированности точности, эффективности и удовлетворения пользователей.
В заключение, гибридная модель эффективно решает вызовы традиционных методов, объединяя точность систем на основе правил с гибкостью LLM. Эта интеграция приводит к улучшению предварительной обработки данных, действенному анализу и практическому бизнес-интеллекту, демонстрируя потенциал гибридных подходов в трансформации анализа бизнес-данных. Проведенное исследование компанией Narrative BI примерно показывает, как использование преимуществ систем на основе правил и LLM может улучшить извлечение и анализ сложных бизнес-данных, предоставляя надежную основу для будущих инноваций в бизнес-аналитике.
«`
