数据管理领域的 AI 与 ML

在现代社会，无论是在办公场所还是家庭中，技术已无处不在。人工智能(AI)和机器学习(ML)正在当今世界快速发展。不久，每个人每天与AI互动将成为常态。人工智能和机器学习已成为新常态，两者通常可以互换使用。为各类问题寻找解决方案一直是大多数AI和ML研究的重点。在人工智能应用中，机器被用于执行通常需要人工处理的任务。机器学习是指无需明确指令即可自主学习和适应的计算机系统的开发与运用。

数据质量管理

数据质量是指信息在特定场景中的适用性。不适用于特定情境的信息无法支撑有效的决策。数据质量受多种因素影响，包括相关性、完整性、准确性、可靠性和及时性。任何数据的质量和价值都由上述一个或多个因素决定。

企业拥有的海量数据往往难以有效管理。同时，传统的数据管理方式因缺乏可扩展性而效率低下，无法应对不断增长的数据量。因此，企业正在重新规划高效的数据管理策略。好消息是，AI和ML凭借其发展至今的成果，能够帮助企业改善数据管理。

机器学习与人工智能中的数据转换

自动数据采集

什么是自动数据采集？自动识别和数据采集(AIDC)是一类技术的统称，用于从人员、物体、图像或声音中自动收集信息，无需人工手动录入数据。

除了进行数据预测外，人工智能还能通过执行智能采集实现数据录入自动化，从而提升数据质量。这确保系统能够捕获所有相关信息，不留任何疏漏。

识别重复记录

重复的数据条目会导致旧记录的产生，进而降低数据质量。人工智能有助于消除重复数据，确保企业数据的精确度和准确性。在大型组织的存储库中，如果不借助复杂的系统，识别和消除重复条目是一项极具挑战性的工作。大型企业可以利用智能系统来识别和消除重复键，从而解决这一问题。

识别异常

在CRM系统中，即使是微小的人为错误也可能严重影响数据的实用性和质量。使用AI驱动的系统能够有效消除这类错误。此外，企业还可以部署基于机器学习的异常检测技术来提升数据质量。

比较和验证数据

制定规则来比较来自不同来源的数据既耗时又费力。而且随着数据量的增长，跟踪随时间推移产生的新数据变得愈发困难。ML模型可以通过训练来理解这些规则，并为新数据预测匹配结果。

劣质数据的代价

在大型企业或商业机构中，劣质数据可能带来高昂的代价。同样不容忽视的是，基于错误数据做出的决策有时会对企业造成严重损害。ML算法能够在这些异常造成损害之前将其识别出来。金融机构利用ML模型来识别伪造或虚假交易。据报道，机器学习模型可为银行和发卡机构节省120亿美元。

结论

许多企业寻求快速获取高质量的洞察，以支撑基于快速决策的实时优势。企业将此视为优先事项，因为它能带来竞争优势。为实现这一目标，企业可以在数据分析和管理中应用AI和机器学习技术，从而在实时决策中获得所需的优势，推动业务增长。AI技术和机器学习的快速发展将推动其在各领域的广泛应用，提高效率，减少导致巨额损失的人为错误，并减轻人力工作负担。