資料管理領域的 AI 與 ML
在現代社會，無論是在辦公場所還是家庭中，技術已無處不在。人工智慧(AI)和機器學習(ML)正在當今世界快速發展。不久，每個人每天與AI互動將成為常態。人工智慧和機器學習已成為新常態，兩者通常可以互換使用。為各類問題尋找解決方案一直是大多數AI和ML研究的重點。在人工智慧應用中，機器被用於執行通常需要人工處理的任務。機器學習是指無需明確指令即可自主學習和適應的電腦系統的開發與運用。
資料品質管理
資料品質是指資訊在特定情境中的適用性。不適用於特定情境的資訊無法支撐有效決策。資料品質受多種因素影響，包括相關性、完整性、準確性、可靠性和及時性。任何資料的品質和價值都由上述一個或多個因素決定。
企業擁有的海量資料往往難以有效管理。同時，傳統的資料管理方式因缺乏可擴充性而效率低下，無法應對不斷增長的資料量。因此，企業正在重新規劃高效的資料管理策略。好訊息是，AI和ML憑藉其發展至今的成果，能夠協助企業改善資料管理。
機器學習與人工智慧中的資料轉換
自動資料擷取
什麼是自動資料擷取？自動識別和資料擷取(AIDC)是一類技術的統稱，用於從人員、物體、映像或聲音中自動收集資訊，無需人工手動錄入資料。
除了進行資料預測外，人工智慧還能通過執行智能採集實現資料錄入自動化，從而提升資料品質。這確保系統能夠捕獲所有相關資訊，不留任何疏漏。
識別重複記錄
重複的資料條目會導致舊記錄的產生，進而降低資料品質。人工智慧有助於消除重複資料，確保企業資料的精確度和準確性。在大型組織的存放庫中，如果不藉助複雜的系統，識別和消除重複條目是一項極具挑戰性的工作。大型企業可以利用智能系統來識別和消除重複鍵，從而解決這一問題。
識別異常
在CRM系統中，即使是微小的人為錯誤也可能嚴重影響資料的實用性和品質。使用AI驅動的系統能夠有效消除這類錯誤。此外，企業還可以部署基於機器學習的異常檢測技術來提升資料品質。
比較和驗證資料
制定規則來比較來自不同來源的資料既耗時又費力。而且隨著資料量的增長，跟蹤隨時間推移產生的新資料變得愈發困難。ML模型可以通過訓練來理解這些規則，並為新資料預測匹配結果。
劣質資料的代價
在大型企業或商業機構中，劣質資料可能帶來高昂的代價。同樣不容忽視的是，基於錯誤資料做出的決策有時會對企業造成嚴重損害。ML演算法能夠在這些異常造成損害之前將其識別出來。金融機構利用ML模型來識別偽造或虛假交易。據報道，機器學習模型可為銀行和發卡機構節省120億美元。
結論
許多企業尋求快速擷取高品質的洞察，以支撐基於快速決策的即時優勢。企業將此視為優先事項，因為它能帶來競爭優勢。為實現這一目標，企業可以在資料分析和管理中應用AI和機器學習技術，從而在即時決策中獲得所需的優勢，推動業務增長。AI技術和機器學習的快速發展將推動其在各領域的廣泛應用，提高效率，減少導致巨額損失的人為錯誤，並減輕人力工作負擔。
