Как анализировать данные с помощью нейросетей
ChatGPT
финансовая аналитика — искусственный интеллект анализирует базы данных, новости, финансовые отчеты и рынки, макроэкономические показатели, которые помогают владельцам бизнеса решать вопросы развития и инвестиций. Также нейросети помогают распознавать мошеннические и рисковые операции;
маркетинг — аналитика данных в этом направлении помогает выстраивать стратегии и предсказывает поведение покупателей. Например, с помощью алгоритмов и больших данных можно понять, что влияет на потребителей, почему они выбирают продукты одной компании, а другой — даже не замечают;
Важная проблема: не может полноценно учитывать контекст, который тесно связан с человеческими ощущениями и эмоциями. Из-за этого некоторые тезисы могут быть некорректными и остро восприниматься людьми. Поэтому важно проверять всё, что пишет нейросеть, сглаживать углы и накладывать все тезисы на контекст, который сейчас влияет на людей.
выявляют мошенников — искусственный интеллект умеет находить аномальные значения, которые выбиваются из остальных данных. Это может быть признаком взлома системы. Если нейросеть настроена так, чтобы анализировать данные в реальном времени, служба безопасности быстро реагирует на взлом и защищает деньги или информацию компании;
торговля — искусственный интеллект помогает проанализировать, какие скидки и в какое время лучше предлагать, составляет личные предложения в реальном времени. Например, алгоритм предлагает покупателю на маркетплейсе скидку на определенные виды товара из корзины, которая действует один час. Человек видит предложение и покупает товар;
Важная проблема: сервис может поддакивать вам, исходя из запроса. Например, если вы спросите «Нужен ли контент-маркетинг малому бизнесу?», то нейросеть сконцентрируется на тех источниках, которые дают положительный ответ. Чтобы выйти из этой ловушки, лучше отправлять запрос в формате «Я хочу понять, нужен ли контент-маркетинг малому бизнесу. Отвечай объективно, не нужно намеренно подтверждать или опровергать утверждение. Постарайся указать негативные и позитивные ответы».
Что нового в блоге
Perplexity — хорошее решение, если нужно быстро найти ответ на вопрос и времени на гуглинг нет. Вы просто пишите отправляете вопрос в нейросеть, а она выдаёт ответ. Важная особенность в том, что Perplexity даёт ссылки на источники — это страхует нас от использования необъективной информации и всяких придумок нейросети.
В каждой сфере нужно анализировать данные, неважно маленький бизнес или крупный. Например, бариста высчитывает, сколько граммов кофе нужно для одной чашки напитка, а производитель кроссовок — данные о продажах, когда хочет понять, какие модели уже не покупают и пора снимать с производства.
прогнозируют результаты — это необходимо, чтобы в компании выбрали лучший из возможных сценариев для развития. Прогнозы можно уточнять, чтобы принимать более точные решения. Например, чтобы планировать производство определенных товаров и не тратить ресурсы впустую.
Важная проблема: как и Perplexity, может поддакивать исходя из запроса. Есть и более важный момент: ChatGPT всё ещё может ошибаться в расчётах и давать ложные выводы. Поэтому относитесь к работе сервиса критически и проверяйте всё, что вам пишет нейросеть.
ищут информацию — искусственный интеллект анализирует данные, которые помогают находить связи, например, между спросом на рынке и предложениями компании. Эта информация нужна маркетологам, чтобы улучшить работу с клиентами — повысить лояльность и увеличить продажи;
Rationale действительно круто помогает обработать выводы и рекомендации, которые получились по итогу анализа. Это своего рода автоматизированный челленджер, который быстро проверяет ваши наработки на устойчивость к критике. Ощутимый минус — ограниченное количество бесплатных запросов.
анализировать большие данные в реальном времени — система мониторит поведение клиентов в онлайн-гипермаркете, анализирует его и выдает информацию о том, в какое время больше посетителей или какие товары быстро раскупают, что нужно дозаказывать срочно. Еще такая система анализа помогает отслеживать суда, когда они перевозят, например, нефть. А мобильные операторы так отслеживают сбои сетей в реальном времени;
Аналитика данных — это процесс сбора, анализа и изучения необработанных данных с помощью определенных аналитических методов. Аналитика нужна, чтобы выявить закономерности, например: как развивается компания, какие продукты продаются лучше, а какие пора снимать с производства. Процесс включает в себя различные методы, например статистические, математические, информативные.
