COVID-19 防疫期間,突顯企業數位轉型的重要性。因應智慧轉型浪潮,中華電信與行動貝果(MoBagel)攜手舉辦「智慧轉型‧AI 數據分析創造商機最大化」線上研討會,與企業夥伴分享 AI 基礎知識、自動化機器學習知識,以及 AI 數據分析的商業應用案例。透過「AI 智慧分析雲」及自動化機器學習(AutoML)工具,讓不具備數據分析背景的員工,也能運用數據分析創造最大商機。
中華電信內部每天有許多數據分析的需求,為提升數據分析師分析建模的效率及效果,中華電信以行動貝果(MoBagel)的 AutoML 工具 Decanter AI 進行數據分析測試,發現不僅模型穩定度及精準度大幅提升,也可大幅縮短建模分析的時間。因此,中華電信除了內部應用 Decanter AI 外,還整合分析引擎及中華電信的技術和資源,開發出「AI 智慧分析雲」,幫助國內企業以較低成本啟動 AI 轉型。
官俊安形容資料科學家建模分析就像是專業單眼相機,要懂得調整光圈、快門、ISO才能拍出好照片,但「AI 智慧分析雲」可降低門檻,讓數據建模也能像傻瓜相機一般容易上手使用,並且獲得專業般的照片,企業無須投入重成本培養科學家及建置分析系統,就能以低成本及簡單的流程,作為導入數據驅動思維的第一步,加速應用 AI 進行數位轉型。
「企業千萬不要先花一年規劃 AI,反而要從小做起!」官俊安說,數據分析導入初期最關鍵的是擬定議題,分析規劃、蒐集可供分析的數據。運用中華電信「AI 智慧分析雲」的 AutoML 工具快速建模部署,執行 POC 驗證專案,企業只要能從小規模專案中獲得初步成效,後續就有投入 AI 數據分析的資源和動能。
AI 數據健檢正是讓企業確認對 AI 數據分析有價值的數據。自動化機器學習分析工具更是未來的趨勢,能加速數據分析建模、篩選演算法的過程,當數據品質好的時候,有機會做得比人還好、還快。
食品業預測未來 7 日出貨量
以食品業為例,冷藏品如牛奶、果汁、飲料等一直以過去經驗規劃出貨計畫,常會遇到備貨過多,導致保存期限短的冷藏品大量報廢,或者因備貨過少,來不及出貨被通路商罰款,再加上不同地區的出貨、通路、經銷商需求不同,很難透過統計分析決定適合的備貨量;行動貝果(MoBagel)透過 AI 分析食品業內部的出貨、訂單、商品資料,再加上日曆節慶的因素,預測冷藏品未來七日的出貨量,準度大幅提升,每日平均準度可達 90%,且因為不需要手動建模,每週都能加入新數據訓練模型,協助企業持續優化成果。