การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล – วิธีทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่

ไม่กี่ปีที่ผ่านมามีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ส่งผลกระทบต่อธุรกิจทุกประเภทและส่งผลดีมากมายต่อการโฆษณาและการตลาด กรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับ AI คือการวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจสมัยใหม่สร้างข้อมูลจำนวนมาก และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ทำให้เข้าใจถึงข้อมูลทั้งหมดนี้ด้วยวิธีที่จัดการได้ และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ นักการตลาดพบว่าแอปพลิเคชัน AI และ ML มีประโยชน์อย่างมากในการกรองข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องเมื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าเฉพาะราย ก่อนหน้านี้ข้อมูลนี้อาจผ่านไม่ได้ แต่ตอนนี้ด้วยพลังของ AI ธุรกิจต่างๆ สามารถกรองลีดที่มีศักยภาพได้ง่ายขึ้น และค้นหาผู้ที่ควรมุ่งเน้นและอุทิศทรัพยากรให้

สัญญาณหนึ่งที่มองเห็นได้ของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ทางออนไลน์คือ Google Ads บ่อยแค่ไหนที่คุณเห็นโฆษณาสำหรับผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งและโฆษณาอื่นๆ ติดตามคุณไปทั่วอินเทอร์เน็ต? และจะไม่เป็นผลิตภัณฑ์สุ่ม โฆษณามักจะเป็นสิ่งที่คุณสนใจ ซึ่งคุณอาจค้นหาทางออนไลน์เมื่อเร็วๆ นี้ สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจาก Google ใช้ AI และ ML เพื่อทำความเข้าใจผลิตภัณฑ์ที่เราชอบ ยิ่งเราใช้เวลาออนไลน์มากขึ้นและค้นหามากขึ้น Google ก็ยิ่งเข้าใจรสนิยมของเรามากขึ้นเท่านั้น ใช้ความรู้นี้เพื่อพิจารณาว่าโฆษณาใดควรแสดงแก่เรา

การใช้ AI ที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือการทำความเข้าใจปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ในปัจจุบัน เครื่องมือสกัดข้อมูลและข่าวกรองแบบดั้งเดิมถึงขีดจำกัดทางกายภาพแล้ว อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าของ AI ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดมากขึ้นเป็นไปได้และใช้งานได้จริง

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI – วิธีที่ AI สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ได้:

สร้างความรู้สึกจากข้อมูลขนาดใหญ่

Technopedia ให้คำจำกัดความของ Big Data ว่าเป็น “กระบวนการที่ใช้เมื่อการทำเหมืองข้อมูลแบบดั้งเดิมและเทคนิคการจัดการไม่สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและความหมายของข้อมูลพื้นฐานได้” สิ่งนี้บ่งชี้ว่า Big Data ไม่ใช่แค่ข้อมูลจำนวนมหาศาลเท่านั้น นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับกระบวนการที่จำเป็นในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ข้อมูลประเภทนี้ต้องการวิธีการประมวลผลที่แตกต่างจากที่เราเคยใช้ในอดีต

ไม่เพียงแต่มีการสร้างข้อมูลมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป แต่ยังมีข้อมูลประเภทใหม่ๆ ที่สร้างขึ้นด้วย ในขั้นต้น ธุรกิจมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ประเภทที่คุณสามารถจัดเก็บไว้ในไฟล์ข้อความหรือสเปรดชีต แต่ในปัจจุบัน ข้อมูลจำนวนมากไม่มีโครงสร้าง และสิ่งเหล่านี้มักไม่ชัดเจน ตัวอย่างเช่น แม้ว่าอีเมลส่วนใหญ่จะเป็นแบบข้อความ แต่อีเมลไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องมือขุดข้อมูลแบบดั้งเดิมสามารถเข้าถึงได้และเหมาะสม และลองคิดดูว่าทุกวันนี้ข้อมูลที่มีอยู่เป็นไฟล์เสียง วิดีโอ และรูปภาพมีมากแค่ไหน

Internet of Things ได้ขยายการรวบรวมข้อมูลให้กว้างขึ้น เช่น คิดถึงทุกสิ่งที่เซ็นเซอร์ในโทรศัพท์ของคุณ หรือแม้แต่ Fitbit บันทึกและรวบรวม

การขยายขีดความสามารถและความพร้อมใช้งานของการจดจำใบหน้าและเสียงเมื่อเร็วๆ นี้ทำให้มีข้อมูลจำนวนมหาศาล และสิ่งเหล่านี้ต้องการความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้มีค่าใดๆ

การถือกำเนิดของ Big Data ได้นำไปสู่ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับวิธีการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า มิฉะนั้นการรวบรวมข้อมูลนั้นจะไร้ประโยชน์และเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากรจำนวนมาก คุณต้องการวิธีการสแกนข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบหรือการเชื่อมต่อ ซึ่งคุณสามารถใช้ในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ได้

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอธิบาย Big Data ในแง่ของ 3Vs:

ปริมาณ – ปริมาณของข้อมูลที่สร้างขึ้นจากแหล่งต่างๆ
ความเร็ว – ความเร็วของข้อมูลที่สร้างขึ้น
ความหลากหลาย – การผสมผสานของประเภทข้อมูลที่รวมอยู่ในการรวบรวมข้อมูลโดยรวม – มีโครงสร้าง / กึ่งโครงสร้าง / ไม่มีโครงสร้าง

ระบบวิเคราะห์ข้อมูลใด ๆ จะต้องคำนึงถึง 3Vs ของข้อมูลที่จัดการโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อกำหนดความสามารถของมัน

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนของการศึกษาข้อมูลและวาดรูปแบบ เป็นศูนย์กลางของการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลมีทั้งการวิเคราะห์เชิงพรรณนา (วิเคราะห์ข้อมูลและอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยพิจารณาจากกิจกรรมในปัจจุบันและในอดีต)

ธุรกิจจำนวนมากพยายามที่จะเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของตน บ่อยครั้งที่มีข้อมูลที่เหมาะสมพร้อมใช้ แต่ธุรกิจขาดเครื่องมือในการวิเคราะห์ให้เป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ ข้อมูลอาจกระจายอยู่หลายแห่ง ซึ่งหมายความว่าธุรกิจจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดก่อนที่พวกเขาจะเริ่มการวิเคราะห์ข้อมูล และเมื่อบริษัทได้รวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ แล้ว พวกเขามักจะต้องแปลงเป็นรูปแบบทั่วไปและรวมเข้าด้วยกัน สิ่งนี้สามารถทำได้ง่ายเพียงแค่เปรียบเทียบข้อมูลในรูปแบบไฟล์ .CSV และ Excel

Oracle สังเกตว่ากระบวนการรวบรวมข้อมูลอาจยากและใช้เวลานานกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ต้องทำด้วยตนเองและไม่สามารถทำซ้ำได้ โดยปกติแล้ว บริษัทต่างๆ จะต้อง "คิดค้นนวัตกรรมใหม่" ทุกครั้งที่ต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลนี้

การวิเคราะห์ข้อมูลมีสี่ประเภทหลักตาม Ascendency Model ของ Gartner:

1. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา – ตอบคำถามพื้นฐาน เช่น “จำนวน เมื่อไหร่ ที่ไหน และอะไร” สิ่งเหล่านี้คือจุดเน้นของเครื่องมือและแดชบอร์ดระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) การวิเคราะห์เชิงพรรณนาสามารถแยกเพิ่มเติมออกเป็นการรายงานเฉพาะกิจ (รายงานแบบกำหนดเองที่สร้างขึ้นสำหรับคุณและเมื่อจำเป็น) และรายงานสำเร็จรูป (รายงานที่ตั้งเวลาตามเทมเพลตหรือรูปแบบทั่วไป) [เกิดอะไรขึ้น?]

2. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงวินิจฉัย (Diagnostic data analytics) – กระบวนการตรวจสอบข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจเหตุและผลหรือเหตุใดจึงเกิดขึ้น [ทำไมมันถึงเกิดขึ้น]

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ – คุณสามารถใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อระบุแนวโน้ม ความสัมพันธ์ และสาเหตุ สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงการสร้างแบบจำลองเชิงทำนายและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ [อะไรจะเกิดขึ้น?]

4. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบกำหนดเงื่อนไข – ที่ซึ่ง AI และข้อมูลขนาดใหญ่รวมกันเพื่อช่วยทำนายผลลัพธ์และระบุการดำเนินการที่ต้องดำเนินการ [เราจะทำให้มันเกิดขึ้นได้อย่างไร]

การวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละประเภทมีจุดประสงค์เฉพาะ โดยบางประเภทมุ่งเน้นไปที่อนาคต และประเภทอื่นๆ เพื่อทำความเข้าใจอดีตให้ดีขึ้น ไม่ว่าประเภทใดจะตรงกับความต้องการของคุณมากที่สุด เป้าหมายหลักของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการค้นหารูปแบบในข้อมูล

เจ็ดเทคโนโลยีครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่:

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ – อัลกอริทึมเชิงสถิติที่ทำงานบนข้อมูลที่กำหนดผลลัพธ์ในอนาคตตามข้อมูลในอดีต
• Hadoop – กรอบซอฟต์แวร์ที่สามารถประมวลผลและบรรจุข้อมูลจำนวนมากได้
• การทำเหมืองข้อมูล – การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อเปิดเผยความเชื่อมโยงและรูปแบบ
• การเรียนรู้ของเครื่อง – ส่วนหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อเรียนรู้จากประสบการณ์ ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถสร้างแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและละเอียดยิ่งขึ้น
• Text Mining – เหมือนกับ Data Mining แต่มีเป้าหมายเพื่อวิเคราะห์ข้อความที่มีอยู่เพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกและความเข้าใจ – เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับ Natural Language Processing (NLP)
• การวิเคราะห์ในหน่วยความจำ – การวิเคราะห์ข้อมูลหน่วยความจำระบบเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก
• การจัดการข้อมูล – การปรับปรุงพื้นที่จัดเก็บ คุณภาพ และการจัดระเบียบข้อมูลในองค์กร

การใช้ AI เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล

ดังที่เราเห็นใน What is AI Marketing? การเกิดขึ้นของ AI ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่พลิกโฉมอุตสาหกรรมการตลาดจนแทบจำไม่ได้ หนึ่งในเหตุผลนี้คือพลังของ AI ที่จะเร่งความเร็วและทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ข้อมูล AI ช่วยให้นักการตลาดสามารถควบคุมข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ปรับเนื้อหาให้เป็นส่วนตัว และคาดการณ์ด้วยความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน

AI ใช้อุปกรณ์คอมพิวเตอร์เพื่อจำลองกระบวนการสติปัญญาของมนุษย์ โดยทั่วไปจะใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก "เรียนรู้" จากสิ่งนี้ จากนั้นจึงวิเคราะห์ข้อมูลสดสำหรับความสัมพันธ์และรูปแบบ ทำให้คาดการณ์ได้ว่าสิ่งนี้มีความหมายอย่างไรในอนาคต

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมต้องการการป้อนข้อมูลจากมนุษย์จำนวนมากเพื่อจัดการโค้ดทุกครั้งที่มีคนต้องการการเปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตาม AI ได้นำข้อกำหนดนี้ออกเนื่องจากสามารถปรับเปลี่ยนที่จำเป็นได้อย่างอิสระ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากรวมการเรียนรู้ของเครื่อง
AI สามารถรวมเอาเทคโนโลยีทั้งเจ็ดที่เรากล่าวถึงข้างต้นเพื่อทำให้การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เป็นไปได้และจัดการได้

การวิเคราะห์ข้อมูลของ AI แตกต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมอย่างไร

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมนั้นเกี่ยวข้องกับความจุและความเป็นอิสระของคอมพิวเตอร์ ก่อนหน้านี้เราเคยถึงขีดจำกัดของปริมาณข้อมูลที่มนุษย์สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากต้องการดำเนินการเพิ่มเติมในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยทั่วไปต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากซึ่งกลายเป็นสิ่งที่ใช้ไม่ได้และไม่ประหยัดอย่างรวดเร็ว ระบบที่ใช้ AI สามารถจัดการกับข้อมูลที่ส่งเข้ามาได้มากขึ้น และทำงานด้วยความเร็วเหนือมนุษย์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

นอกจากนี้ ระบบที่มีแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และทำงานได้อย่างอิสระ เปลี่ยนรูปแบบข้อมูลดิบที่แตกต่างกันให้เป็นการวิเคราะห์ที่มีความหมาย ระบบเหล่านี้ต้องการการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ในตอนเริ่มต้น แต่ไม่นานก็สามารถทำงานได้อย่างอิสระ ทำให้พนักงานต้องทำงานอื่นที่มีลำดับความสำคัญสูงกว่า

ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล AI

แมชชีนเลิร์นนิงเปิดโอกาสให้ธุรกิจประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและค้นพบแนวโน้มและรูปแบบต่างๆ สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีโอกาสเพิ่มประสิทธิภาพระบบและให้บริการที่เป็นส่วนตัวแก่ลูกค้า

ธุรกิจสามารถรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย พวกเขายังสามารถใช้ซอฟต์แวร์ตรวจจับและจดจำใบหน้าเพื่อปรับเปลี่ยนการตลาดให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ซอฟต์แวร์ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะสามารถเรียนรู้จากปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่ผู้บริโภคแสดง และซอฟต์แวร์สามารถปรับข้อความทางการตลาดให้สอดคล้องกันได้ บริษัทต่างๆ สามารถปรับปรุงการบริการลูกค้า และในทางกลับกัน ประสบการณ์ของลูกค้า โดยการรวมข้อมูลลูกค้าในอดีต อัลกอริทึมที่ซับซ้อน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และแม้กระทั่งการวิเคราะห์อารมณ์ เพื่อทำนายความปรารถนาของลูกค้าได้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น Walmart ใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์เพื่อคาดการณ์การผสมผสานสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุดสำหรับร้านค้าใดๆ ในแต่ละวันได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น พวกเขาป้อนข้อมูลสภาพอากาศลงในระบบเพื่อให้สามารถนำสต็อกของร้านค้ามาใช้เพื่อสะท้อนความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น พวกเขารู้ว่าร้านค้าในพื้นที่ที่คาดการณ์ว่าจะเกิดพายุเฮอริเคนจะมีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น กระสอบทราย น้ำดื่มบรรจุขวด และเครื่องดูดฝุ่นแบบเปียก/แห้ง Walmart รู้ที่จะรีบจัดส่งสินค้าเหล่านี้จากศูนย์กระจายสินค้าไปยังร้านค้านั้น ยิ่งมีเหตุการณ์สภาพอากาศมากเท่าไร ระบบก็ยิ่งเรียนรู้ความต้องการของลูกค้ามากขึ้นเท่านั้น

อีกกรณีหนึ่งที่ Walmart ปรับตามเวลาจริงเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลคือการใช้ AI การกำหนดราคาอัจฉริยะ พวกเขากำลังทดลองใช้กล้องที่เปิดใช้งาน Wi-Fi พร้อมข้อมูลแบบเรียลไทม์ในช่องทางขายเนื้อสัตว์ ปรับราคาเพื่อลดการเน่าเสียและของเสีย Walmart พบว่าการกำหนดราคาอัจฉริยะนี้ทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้น 30% ในแผนก

จะใช้ AI เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มจากข้อมูลลูกค้าได้อย่างไร

ตามที่ Deeper Insights ตั้งข้อสังเกต AI สามารถปฏิวัติวิธีที่เรารวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และผู้บริโภค ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อติดตามพฤติกรรมของผู้บริโภค เช่น รูปแบบการซื้อหรือค้นหาความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนองในหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ที่มีผู้คนหนาแน่น สามารถช่วยธุรกิจในการคิดค้น ขยาย เพิ่มยอดขาย และขายต่อผลิตภัณฑ์และบริการของตนไปยังตลาดที่ไม่เคยมีมาก่อน

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บทวิจารณ์ ความคิดเห็น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และฟอรัม สามารถจับภาพมุมมองของลูกค้าของคุณได้อย่างแท้จริง แต่ก่อนหน้านี้ ข้อมูลนี้อาจถูกแยกออกจากการตัดสินใจทางธุรกิจของคุณ ซึ่งน่าจะจัดอยู่ในหมวดหมู่ "ยากเกินไป" สิ่งเหล่านี้ทำให้แบรนด์เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นและมีโอกาสที่ซ่อนอยู่

การวิเคราะห์ข้อความสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้า แนวโน้มการสนทนา หัวข้อที่สนทนา และข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ การวิเคราะห์ข้อความที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้ความสามารถในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและแนวโน้มของตลาดได้ดีขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์และเชิงกำหนดช่วยให้คุณระบุได้ว่าลูกค้าต้องการอะไรก่อนที่จะดำเนินการ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณสามารถสั่งซื้อประเภทและปริมาณของสินค้าคงคลังที่เหมาะสมโดยสิ้นเปลืองเพียงเล็กน้อย ปรับปรุงการบริการลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจสูงสุด และเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า

ห่อสิ่งต่าง ๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้งานที่กินเวลามากเป็นอัตโนมัติซึ่งโดยปกติแล้วจะทำโดยนักวิเคราะห์ข้อมูล AI และแมชชีนเลิร์นนิงเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเสนอระดับความเร็ว ขนาด และความละเอียดที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้และก่อนหน้านี้ไม่สามารถจินตนาการได้

ข้อดีอีกประการของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI คืออัลกอริทึมของ AI ไม่เหมือนกับนักวิเคราะห์ข้อมูลของมนุษย์ตรงที่จะไม่พิการจากสมมติฐานและอคติที่มีอยู่ก่อนแล้ว การวิเคราะห์ของ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและให้การวิเคราะห์ตามวัตถุประสงค์อย่างสมบูรณ์ นอกจากนี้ อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจได้ทันทีที่เกิดขึ้น