هوش تجاری (BI) با حجم عظیمی از داده‌ها سروکار دارد. شناسایی الگوهای پنهان و بینش‌های ارزشمند در این حجم از داده‌ها بدون کمک ابزارهای پیشرفته، بسیار دشوار و زمان‌بر است. هوش مصنوعی (AI) و به ویژه یادگیری ماشین (ML)، به عنوان ابزاری قدرتمند، توانایی کشف الگوهای پیچیده و پنهان در داده‌های BI را دارد که در نهایت به بهبود تصمیم‌گیری‌های تجاری منجر می‌شود. در این مقاله به چهار مورد از کاربردهای هوش مصنوعی در کشف الگوهای پنهان در داده‌های BI می‌پردازیم:

کهوش تجاری

1. تشخیص تقلب: هوش تجاری

سیستم‌های مبتنی بر AI می‌توانند با تحلیل الگوهای تراکنش‌ها، رفتارهای غیرمعمول و انحرافات از الگوهای نرمال، تقلب را تشخیص دهند. این سیستم‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، بر روی داده‌های تاریخی تقلب و تراکنش‌های سالم آموزش می‌بینند و الگوهای مرتبط با تقلب را شناسایی می‌کنند. به عنوان مثال، یک بانک می‌تواند از AI برای شناسایی تراکنش‌های کارت اعتباری مشکوک استفاده کند. سیستم با بررسی عواملی مانند مکان تراکنش، مبلغ تراکنش، زمان تراکنش و تاریخچه تراکنش‌های قبلی، تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کرده و هشدار می‌دهد. این سیستم می‌تواند با دقت بالایی تقلب را تشخیص دهد و از ضررهای مالی جلوگیری کند.

تشخیص تقلب با هوش مصنوعی فراتر از سیستم‌های مبتنی بر قوانین از پیش تعریف‌شده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، نقش کلیدی در این زمینه ایفا می‌کنند.

یادگیری نظارت‌شده:

در این روش، الگوریتم‌ها بر روی مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی شامل تراکنش‌های سالم و تراکنش‌های تقلبی آموزش می‌بینند. با شناسایی ویژگی‌ها و الگوهای مرتبط با هر دسته، مدل می‌تواند تراکنش‌های جدید را طبقه‌بندی کند. ویژگی‌های مهمی که در نظر گرفته می‌شوند می‌توانند شامل زمان تراکنش، مکان جغرافیایی، مبلغ تراکنش، نوع کالا یا خدمت، سابقه تراکنش‌های قبلی مشتری و … باشد. الگوریتم‌های پرکاربرد در این حوزه شامل درختان تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، و شبکه‌های عصبی هستند.

یادگیری بدون نظارت:

این روش برای تشخیص انحرافات از الگوی نرمال استفاده می‌شود. الگوریتم‌ها بدون نیاز به داده‌های آموزشی بر روی داده‌های تراکنش‌ها آموزش می‌بینند و تراکنش‌های غیرعادی را که از الگوی معمول فاصله دارند شناسایی می‌کنند. این روش به‌ویژه در شناسایی انواع جدیدی از تقلب که در داده‌های آموزشی وجود نداشته‌اند، مفید است. الگوریتم‌های پرکاربرد در این حوزه شامل خوشه‌بندی K-Means و آنومالی تشخیص هستند.

مثال‌های کاربردی:

بانکداری:

تشخیص تراکنش‌های کارت اعتباری تقلبی، شناسایی حساب‌های جعلی و کشف پولشویی.

بیمه:

تشخیص ادعاهای جعلی بیمه، شناسایی افراد کلاهبردار.

تجارت الکترونیک:

تشخیص نظرات جعلی و فعالیت‌های تقلبی حساب‌های کاربری.

2. پیش‌بینی رفتار مشتری:

AI می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، مانند تاریخچه خرید، فعالیت در وب‌سایت، و تعاملات در شبکه‌های اجتماعی، الگوهای رفتار مشتری را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کمپین‌های بازاریابی هدفمندتری را طراحی کنند و محصولات و خدمات را بهتر به مشتریان ارائه دهند. مثلاً یک فروشگاه آنلاین می‌تواند با استفاده از AI پیش‌بینی کند که کدام مشتریان احتمال خرید بیشتری دارند و به آن‌ها پیشنهادات خاصی ارائه دهد. همچنین، می‌توان با تحلیل داده‌ها، مشتریان در خطر ترک را شناسایی و اقدامات لازم را برای نگه‌داشت آن‌ها انجام داد.

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مشتریان، توانایی پیش‌بینی رفتارهای آینده آنها را دارد. این پیش‌بینی‌ها مبتنی بر الگوهای پنهان در داده‌های تاریخی است.

تکنیک‌های مورد استفاده:

مدل‌های یادگیری ماشین مختلفی در این زمینه استفاده می‌شوند، از جمله:

رگرسیون:

برای پیش‌بینی مقدار کمی مانند ارزش خرید بعدی.

طبقه‌بندی:

برای پیش‌بینی متغیرهای کیفی مانند احتمال ترک مشتری (Churn Prediction).

خوشه‌بندی:

برای گروه بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مشابه.

شبکه‌های عصبی:

برای مدل‌سازی روابط پیچیده بین متغیرها.

انواع پیش‌بینی‌ها:

پیش‌بینی ارزش عمر مشتری (CLTV):

تخمین میزان درآمدی که یک مشتری در طول رابطه خود با کسب و کار تولید خواهد کرد.

پیش‌بینی احتمال ترک مشتری (Churn Prediction):

شناسایی مشتریانی که در آستانه ترک کسب و کار هستند.

پیش‌بینی نیازهای مشتری:

پیش‌بینی محصولات و خدماتی که مشتری در آینده نیاز خواهد داشت.

شخصی‌سازی پیشنهادات:

ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده به مشتریان بر اساس الگوهای خرید و رفتار آنها.

3. بهینه‌سازی زنجیره تأمین:

AI می‌تواند با تحلیل داده‌های مربوط به زنجیره تأمین، مانند سطح موجودی کالاها، زمان تحویل، و هزینه‌های حمل و نقل، الگوهای پنهان را شناسایی کند و به بهینه‌سازی این زنجیره کمک کند. به عنوان مثال، یک شرکت تولیدکننده می‌تواند با استفاده از AI پیش‌بینی کند که چه مقدار مواد اولیه نیاز دارد و از هزینه‌های اضافی نگهداری انبار جلوگیری کند. همچنین، می‌توان با تحلیل داده‌ها، نقاط ضعف زنجیره تأمین را شناسایی کرد و راهکارهای بهبود را پیشنهاد داد.

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مختلف زنجیره تأمین، به بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها کمک کند.

داده‌های مورد استفاده:

داده‌های مربوط به موجودی انبار، زمان تحویل، هزینه‌های حمل و نقل، تقاضای بازار، پیش‌بینی تقاضا، و اطلاعات مربوط به تأمین‌کنندگان.

تکنیک‌های هوش مصنوعی مورد استفاده:

پیش‌بینی تقاضا:

با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، تقاضای آینده برای محصولات را پیش‌بینی می‌کنند.

بهینه‌سازی لجستیک:

پیدا کردن بهینه‌ترین مسیرهای حمل و نقل و برنامه‌ریزی زمان‌بندی تحویل.

مدیریت موجودی:

بهینه‌سازی موجودی انبار برای کاهش هزینه‌های نگهداری و جلوگیری از کمبود کالا.

پیش‌بینی خطرات:

شناسایی خطرات پتانسیل در زنجیره تأمین، مانند تأخیر در تحویل یا اختلال در تأمین مواد اولیه.

مثال‌های کاربردی:

کاهش هزینه‌های حمل و نقل:

پیدا کردن مسیرهای بهینه‌تر و استفاده از روش‌های حمل و نقل مناسب.

بهبود مدیریت موجودی:

کاهش هزینه‌های نگهداری و جلوگیری از کمبود کالا.

پیش‌بینی اختلالات:

شناسایی و مدیریت خطرات پتانسیل در زنجیره تأمین.

4. تجزیه و تحلیل ریسک:

AI می‌تواند با تحلیل داده‌های مختلف، مانند داده‌های مالی، داده‌های بازار و داده‌های اقتصادی، الگوهای مرتبط با ریسک را شناسایی کند. این تحلیل‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا ریسک‌های مالی و عملیاتی را بهتر مدیریت کنند. مثلاً، یک شرکت سرمایه‌گذاری می‌تواند از AI برای پیش‌بینی نوسانات بازار سهام و مدیریت بهتر سرمایه‌ها استفاده کند. همچنین می‌توان با تحلیل داده‌های مختلف، احتمال وقوع رخدادهای ناگوار مانند قطع برق یا آتش‌سوزی را پیش‌بینی کرد و اقدامات لازم را انجام داد.

هوش مصنوعی در شناسایی، ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مختلف تجاری بسیار مؤثر است. هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری هوش تجاری

انواع ریسک‌ها:

ریسک‌های مالی، ریسک‌های عملیاتی، ریسک‌های رگولاتوری، ریسک‌های اعتباری و …

تکنیک‌های هوش مصنوعی مورد استفاده:

شبکه‌های عصبی:

برای مدل‌سازی روابط پیچیده بین متغیرها و پیش‌بینی احتمال وقوع ریسک.

یادگیری تقویتی:

برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت و بهینه‌سازی استراتژی‌های مدیریت ریسک.

الگوریتم‌های خوشه‌بندی:

برای گروه بندی ریسک‌ها بر اساس ویژگی‌های مشابه.

مثال‌های کاربردی:

مدیریت ریسک اعتباری:

ارزیابی اعتبار مشتریان و پیش‌بینی احتمال عدم پرداخت وام.

مدیریت ریسک بازار:

پش‌بینی نوسانات بازار و مدیریت بهتر سرمایه‌ها.

مدیریت ریسک عملیاتی:

شناسایی و کاهش خطرات مرتبط با عملیات شرکت.

با استفاده از این تکنیک‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به کسب و کارها کمک کند تا ریسک‌ها را به‌طور مؤثرتری شناسایی، ارزیابی و مدیریت کنند. این امر منجر به کاهش ضررهای مالی و افزایش سودآوری می‌شود.

در نتیجه، هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های هوش تجاری است که می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و رقابتی‌تر شوند. استفاده از این تکنولوژی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های خود به طور موثرتری استفاده کنند و از بینش‌های ارزشمند برای بهبود عملکرد و افزایش سود استفاده کنند.

https://empathyfy.com/