使用Microsoft Copilot进行预测分析、预测和业务决策

（MENAFN-机器人与自动化新闻）世纪之交标志着一个转变，从文件柜到数据库。虽然我们常常将其视为提高准确性和效率的方式，但直到数据科学变得无处不在，甚至在小型企业中普及，真正的力量才在于能够操控和分析现已数字化的数据。

随后，生成式AI和微软Copilot等工具的崛起带来了新的变革，非技术所有者不仅在记录过去或评估现在，更在预测未来。

将静态数据转化为预测洞察

管理者常在月末查看报告，意识到产量下降或客户流失增加。当然，等到那时，损失已成定局。AI驱动的应用在两个方面改变了这一点。

首先，实时分析立即出现，但通过使用机器学习，定制应用可以识别出你可能遗漏的模式。这意味着商业问题可以提前发出警告，或者关键绩效指标（KPIs）可能会错过。

生成式AI用于预测性维护

这引出了预测性维护。传统上，维护要么按照预定计划（预防性），要么在故障后进行（反应性）。两者都不理想，因为前者导致不必要的成本，后者则会造成停机时间。

生成式AI可以在定制应用中使用，使企业能更好地利用数据。这可能是一家制造公司利用物联网传感器和历史维护日志，甚至未结构化的技术员笔记也可以由大型语言模型（LLMs）量化。

不仅仅是硬性数字可以作为输入。

在这个仓库示例中，应用程序不会等待传感器达到阈值，而是观察多个变量及其关系，比如振动行为、温度以及之前维修的模式，最终得出可能的结果。

当某个部件可能失效时，会提前发出警告。维护成本降低，资产的生命周期得以延长。

但这也适用于任何环境。例如，一家冰淇淋销售商可以分析库存可能耗尽的时间，可能还会考虑季节变化和供应链模式。

智能预测

预测并不新鲜，但常常受到数据受限和人为偏见（我们寻找想要发现的模式）的影响。生成式AI有助于引入更多变量，避免偏见。

当Copilot应用于这些场景时，它可以用文字描述数据所表达的内容。非技术所有者可以问：“原材料成本增加10%会如何影响我们第三季度的交付计划？”

AI拥有数据，经过准确标注后，可以开始执行正确的模拟，并提供书面、非技术性的答案。它可以成为在做出决策前咨询的助手，例如预先采购。

提升客户服务

客户服务是受AI影响最大的行业之一。聊天机器人已不新鲜，但它们的运作方式发生了变化。过去是基于“如果-那么”树状结构，而现在更像是大型语言模型（LLM）体验。

一些应用包括自动分类咨询、根据客户的历史价值或紧急程度优先排序，甚至评估客户发表负面在线评论的可能性，并起草个性化解决方案。

Copilot可以协助人工客服，概述长邮件线程，并根据公司政策和成功的历史解决方案建议最佳行动路径。这可以缩短解决时间，因为AI负责数据检索——客服人员的任务则是专注于同理心和高层次的问题解决。

每次互动都成为另一个数据点，经过机器学习训练后，用于未来更优的解决方案，成为研发的一部分。

构建AI优先架构的基础

这些工具的潜力如此巨大，以至于我们常常会被其所困。而且，虽然AI是强大的工具，但并不意味着我们不能误用——它本身并未经过优化。

当其受限于访问的数据时，我们需要以不孤立或标签错误的方式构建公司的数据。

企业常常依赖专业的强大应用咨询，来现代化其遗留流程。一个设计良好的应用意味着数据被结构化、安全且易于访问。

这是Copilot发挥作用的必要清洁环境。它是一个基础，通常只需一次就能做好。

面向未来的愿景

商业应用不再是我们用来完成工作的工具，而是成为积极的合作伙伴和助手。这并不取代专业人员的需求，但在企业组织为自感知和自我纠正的情况下，需求会减少。

Copilot和定制的AI驱动应用正被竞争对手越来越多地使用，但没有强大应用咨询，可能无法充分挖掘可用数据的价值。

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