Роль ИИ в BI: как технологии меняют подходы к анализу данных

С появлением искусственного интеллекта (ИИ) бизнес-аналитика (BI) стала ещё эффективнее. ИИ не просто дополняет аналитику — он трансформирует её, делая более гибкой и прогностической. В этой статье мы расскажем, как ИИ меняет подход к анализу данных, какие возможности открывает и с какими рисками это связано.

Уже сейчас можно выделить несколько ключевых направлений, в которых ИИ будет совершенствоваться в ближайшие годы.

Кроме того, аналитические платформы всё чаще будут использовать обучение с подкреплением (reinforcement learning). Системы смогут самостоятельно обучаться на основе обратной связи и улучшать свои прогнозы и рекомендации. Также ожидается рост использования генеративных моделей, таких как GPT и другие, для создания аналитических отчётов, прогнозов и даже сценариев развития бизнеса.

Искусственный интеллект в бизнес-аналитике использует машинное обучение и глубокий анализ для обработки структурированных (таблицы, базы данных) и неструктурированных данных (тексты, изображения, аудио).

Раньше аналитики тратили много времени на ручные операции: сбор информации, её очистку (удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропусков) и подготовку отчётов. ИИ автоматизирует эти процессы с помощью инструментов ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и методов предобработки, что ускоряет анализ данных.

Что ещё умеет ИИ в BI:

Обработка данных в реальном времени. Искусственный интеллект анализирует информацию сразу после её поступления. Например, на производстве отслеживает данные с IoT-датчиков, находит аномалии в работе оборудования (перегрев, вибрацию и другие) и предлагает варианты, как избежать поломок. В финансовом секторе — анализирует транзакции в реальном времени, чтобы выявить мошенничество.

Анализ поведения потребителей. ИИ изучает данные о покупках, взаимодействии с сайтом или приложением и другие поведенческие данные, чтобы найти закономерности в поведении клиентов.

С помощью кластеризации система делит клиентов на группы по схожим признакам: по тому, как часто они покупают, что предпочитают и сколько тратят. Классификация определяет, кто из клиентов может купить новый товар или уйти к конкурентам. На основе этих данных рекомендательная система предлагает персональные скидки, акции или товары.

Прогнозирование. Машинное обучение помогает предсказывать, что произойдёт в будущем, на основе данных из прошлого. Для этого используются алгоритмы регрессии, анализа временных рядов и нейронные сети. Например, система анализирует прошлые продажи, сезонные колебания и другие факторы (погоду, праздники, экономику) и может предсказать, сколько товара потребуется в ближайшее время.

ИИ превращает BI-системы из инструментов ретроспективного анализа в платформы, которые предсказывают будущее. Он помогает компаниям не только анализировать прошлое, но и прогнозировать развитие событий, опережая их.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в бизнес-аналитику делает работу с данными проще, быстрее и эффективнее. Давайте разберёмся, как именно.

Данные, доступные нетехническим пользователям

Раньше маркетологам, менеджерам и другим специалистам без технического бэкграунда приходилось обращаться к аналитикам, чтобы разобраться в данных компании. Сложные аналитические инструменты и большие объёмы информации были для них недоступны. Современные BI-системы с поддержкой ИИ используют технологии NLP (Natural Language Processing). Пользователи могут задавать вопросы на естественном языке, как если бы они общались с коллегой.

Например, руководитель отдела продаж хочет узнать, какие регионы приносят больше всего прибыли. Раньше ему приходилось обращаться к специалистам, ждать ответа несколько дней и разбираться в сложных таблицах. Теперь он просто задаёт вопрос: «Какие регионы были самыми прибыльными за последний квартал?» — и сразу получает понятный ответ в виде графика или текста.

Точность прогнозирования

ИИ отлично находит закономерности. Он изучает прошлые данные и замечает тенденции, которые люди часто упускают из виду. Это помогает точнее предсказывать, как будет меняться рынок, как поведут себя клиенты и сколько товаров нужно закупить. Например, система может заметить, что спрос на определённые товары растёт не только перед праздниками, но и когда о них активно говорят в соцсетях. Благодаря этому компания может вовремя увеличить запасы товаров, изменить рекламную стратегию и заработать больше.

Быстрое реагирование на изменения рынка

В современном мире всё происходит быстро: появляются новые тренды, меняется спрос на товары или услуги, колеблются цены — и это требует мгновенной реакции. ИИ анализирует данные в реальном времени и помогает компаниям успевать за изменениями. Система отслеживает информацию из разных источников: продаж, соцсетей, новостей, открытых данных и т. д. Если спрос на какой-то товар резко возрастает или конкуренты снижают цены, она сразу предупреждает об этом.

Последовательность в принятии решений

Принятие решений в бизнесе часто зависит от субъективных факторов: личных предубеждений, настроения или усталости сотрудников. ИИ помогает избежать таких ошибок, предлагая объективный анализ данных.

Например, два менеджера смотрят на один и тот же отчёт о продажах. Один считает, что рост прибыли на 5% — это успех, а другой думает, что этого недостаточно. ИИ, анализируя данные, покажет, что рост прибыли на 5% ниже уровня инфляции, и предложит, как улучшить результат.

ИИ работает на основе заданных алгоритмов и моделей, что обеспечивает стабильность и последовательность в анализе. Но важно помнить, что он тоже может ошибаться, поэтому его результаты нужно проверять и дополнять традиционными методами анализа данных.

Уменьшение количества человеческих ошибок

Даже самые ответственные специалисты могут допускать ошибки. Системы с ИИ, если их правильно настроить и контролировать, могут значительно сократить количество таких ошибок и повысить точность работы.

Например, при создании программного обеспечения даже опытный разработчик может ошибиться в синтаксисе или упустить потенциальную уязвимость в ПО. ИИ помогает создавать фактуру кода, проверяет его на наличие ошибок и предлагает исправления. Такие инструменты полезны при тиражировании кода или создании однотипных блоков.

Универсальный помощник для бизнеса

Современный бизнес сталкивается с множеством задач: от анализа данных и автоматизации процессов до улучшения взаимодействия с клиентами и сотрудниками. Искусственный интеллект помогает решать эти задачи, делая бизнес более эффективным и конкурентоспособным.

К примеру, интернет-магазин может использовать ИИ для автоматической обработки заказов и общения с клиентами. Чат-бот будет отвечать на вопросы о доставке и статусе заказов, а система анализировать покупки, чтобы предлагать каждому клиенту то, что ему интересно.

Как и у любой технологии, у ИИ есть недостатки и риски. Важно знать о них, чтобы избежать неприятных сюрпризов и максимально эффективно использовать возможности ИИ в BI.

«Мусор на входе — мусор на выходе» (Garbage In, Garbage Out). ИИ работает только с той информацией, которую ему дают. Если входящие данные неверные, то и результаты будут неправильными, даже если сам алгоритм работает хорошо.

Предположим, что транспортная компания внедрила ИИ-систему для оптимизации маршрутов доставки грузов. Система должна была анализировать сведения о пробках, погоде и расписании, чтобы находить наиболее эффективные маршруты. Но данные, поступавшие в систему, были неполными и устаревшими: информация о состоянии дорог была неточной, сведения о погоде не обновлялись вовремя, а в расписании были ошибки.

В результате ИИ-система выдавала неверные прогнозы и предлагала неэффективные маршруты. Это приводило к задержкам в доставке, увеличению расходов на топливо и ухудшению обслуживания клиентов.

Стоимость. Внедрение и обслуживание BI-систем на основе ИИ может быть дорогостоящим. Нужно вкладывать средства в программное обеспечение, оборудование и обучение персонала. Не все компании готовы к таким затратам.

Проблема объяснимости. Некоторые алгоритмы машинного обучения настолько сложны, что даже специалисты не всегда могут понять, как формируются выводы. Это создаёт проблему «чёрного ящика»: система выдаёт результат, но не объясняет, почему она приняла такое решение. В некоторых областях, где важна прозрачность, это может стать серьёзной проблемой.

Например, банк внедрил ИИ-систему для оценки кредитоспособности клиентов. Один из клиентов подал заявку на кредит, но система автоматически отказала, не назвав причину. Когда клиент обратился за разъяснениями, сотрудники банка не смогли объяснить, почему принято такое решение. Всё, что они могли сказать, — «так решила система». Это вызвало недовольство клиента, который счёл решение несправедливым, и поставило под сомнение законность процесса.

Важно понимать, что BI — это инструмент для анализа данных, а не система принятия решений. Перекладывать ответственность за выбор стратегий или действий на ИИ преждевременно и неразумно. Бизнес-аналитика дает аналитические данные и рекомендации, но окончательное решение всегда остается за человеком.

Сейчас искусственный интеллект активно внедряется на трёх уровнях: использование ИИ в личных целях, на уровне централизованного внедрения в процессы компании и на уровне аналитической платформы Modus (как сервис).

В личных целях разработчики применяют ИИ для автоматического написания шаблонного кода, создания модульных и интеграционных тестов, анализа журналов логов и т. д. Аналитики используют его как инструмент для написания алгоритмов обработки информации, для автоматической сортировки и сквозного анализа данных.

Централизованные инструменты ИИ внедряются на уровне подразделений и департаментов компании. Например, в отделе продаж это анализ качества работы менеджеров и внутренний скоринг по задачам на уровне CRM-системы.

Внедрение инструментов ИИ на уровне аналитической платформы Modus — дело тонкое, требующее внимания. Мы не хотим повторить ошибок, описанных выше. Поэтому все делается поэтапно, и прежде чем выпустить релиз с новыми функциями ИИ, будем тестировать их специальной фокус-группой.

Уже сейчас «из коробки» доступны функции машинного обучения и прогнозной аналитики. Модели кластеризации, регрессии и временные ряды настраиваются пользователями в режиме self-service, без необходимости писать код. Это делает их доступными для рядовых сотрудников.

Традиционная BI помогает понять, как бизнес функционировал в прошлом, какие процессы работали хорошо, а где были проблемы. Это важно, но недостаточно для быстрого и качественного управления компанией в современном мире. ИИ расширяет и дополняет функциональность BI, делая аналитику гибкой и информативной, предоставляя более полное представление как о прошлых показателях, так и о будущем потенциале бизнеса.