Омри Коль — генеральный директор Pyramid Analytics, бизнес-аналитика программную платформу, соучредителем которой он является в 2008 году. Ранее этой весной Pyramid объявила выпуск «GenBI», интеграция компанией генеративных моделей большого языка ИИ (LLM) в рабочие процессы анализа данных. Хотя за последний год многие аналитические платформы по-разному внедрили ИИ, подход Pyramid является отличительным и особенно инновационным. Коль поговорил с нами о проблемах, перспективах и будущем GenBI.

В настоящее время в средствах массовой информации много говорится о проблемах конфиденциальности данных, связанных с использованием чат-ботов LLM. Как вы решили эти проблемы при создании функций GenBI?

Весь этот шум основан на весьма обоснованных опасениях. У людей есть веские причины уклоняться от идеи поделиться своими высококонфиденциальными корпоративными данными с движками OpenAI и другими подобными решениями. В то же время они хотят использовать возможности ИИ, чтобы получить ответы на вопросы, основанные на данных.

В Pyramid Analytics мы примиряем эти две мотивации, переворачивая всю проблему с ног на голову. Мы структурировали ситуацию таким образом, что модель ИИ никогда не сможет получить доступ к вашим данным. По сути, как только вы отправляете запрос в Pyramid, мы отправляем его независимую от данных версию в модель большого языка (LLM) вместе с базовым описанием данных и в ответ получаем четкие инструкции о том, как лучше всего действовать. ваш вопрос как подсказка, позволяющая Pyramid работать внутри ваших реальных данных.

Нам нравится думать об этом как об отправке ингредиентов LLM на анализ и получении взамен рецепта. Мы — те, кто применяет рецепт к вашему набору данных на месте. Ваши данные никогда не покидают ваш сервер или облако, будь то на нашу платформу или в LLM. Мы служим интерфейсом между вашими данными и LLM, предоставляя вам ценную информацию, аналитику и/или лучшие способы визуализации и изучения ваших данных.

Была ли настоящая «бизнес-аналитика самообслуживания» до появления подсказок искусственного интеллекта на естественном языке невыполненным обещанием?

ЧИТАТЬ   Доллар рушится по отношению к своим основным конкурентам | Новости Форекс 2023.04.26...

Я должен признать, что BI самообслуживания никогда не оправдывал своих обещаний. Все проблемы с данными, с которыми мы столкнулись в 1990-х годах, такие как «мусор в мусоре», все еще существуют, но они дали метастазы, потому что объем данных резко увеличился. Кроме того, идея самообслуживания создала новые проблемы, такие как множественные версии истины, поскольку теперь у каждого есть своя копия данных.

Основная проблема в том, что люди не мыслят круговыми диаграммами или диаграммами рассеяния. На самом деле они не знают, какие визуализации или форматы применять к своим данным, но BI самообслуживания работает только в том случае, если у вас есть определенный уровень опыта в манипулировании и изучении данных. Людям просто нужна система, которая дает им ответы на их вопросы.

Именно здесь на помощь приходит генеративный BI, или GenBI, подобный тому, что мы разработали для Pyramid. Он позволяет пользователям просто задавать вопросы на естественном языке и получать обновленную информационную панель или диаграмму, содержащую ответы, которые вы ищете. Благодаря GenBI бизнес-аналитика теперь по-настоящему самообслуживается, поскольку любой может задать вопрос на естественном языке, не имея каких-либо знаний в области анализа данных, и получить необходимую информацию менее чем за минуту.

Вы много говорите о том, как данные помогают улучшить процесс принятия решений. Как вы думаете, что мешает бизнес-лидерам перейти от описательного использования данных к предписывающему?

Во-первых, информация, извлеченная из данных, должна быть доступна в любое время, поскольку она важна для принятия тактических решений. Во-вторых, я считаю, что ИИ — это технология, которая подводит нас к предписывающим сценариям использования.

Я думаю, что мы все ценим силу данных, позволяющую принимать более эффективные решения на основе убедительных фактов и доказательств. Проблема всегда заключалась в своевременном доступе к информации, содержащейся в данных. До сих пор бизнес-лидеры не всегда обладали знаниями для анализа данных и получения значимой информации, а если бы у них были инструменты и возможности, они не могли бы получить эту информацию вовремя, чтобы принимать тактические решения в темпе бизнеса.

ЧИТАТЬ   Фонд Джеймса Мердока сокращает инвестиции в Viacom при поддержке Reliance18

Мы уже прошли долгий путь в устранении разрыва с предписывающим управлением данными, просто предоставляя практические ответы на бизнес-вопросы менее чем за минуту. Мы привносим в бизнес-данные ту же автоматизированную магию, которую Google Maps привнес в планирование поездок. Мы надеемся, что GenBI вскоре сможет предоставлять стратегические рекомендации на основе тенденций данных и прогнозов точно так же, как вы вводите пункт назначения в свое навигационное приложение и следуете инструкциям.

Как вы думаете, какие способы внедрения интегрированного GenBI в пользовательский опыт являются для разработчиков приложений наиболее интересными?

Самые крутые способы, наверное, еще не придуманы. Небо – это предел.

Но пока мы рассматриваем такие варианты использования, как банковское приложение, которое побуждает клиентов задаваться вопросом: «Как я могу сэкономить больше денег?» » Финансовый консультант может предоставить интеллектуальные автоматизированные предложения о том, как клиенты могут оптимизировать свои портфели. Приложения для управления производственными предприятиями также могут предоставлять генеративную и интерактивную информацию об эффективности цепочки поставок.

Другие платформы BI утверждают, что поддерживают запросы на естественном языке. Что отличает ваш подход?

Во-первых, Pyramid может отвечать даже на очень расплывчатые вопросы и превращать их в практические запросы данных, которые дают значимую информацию. Большинство BI-платформ не смогут справиться с такой неточной задачей, как «анализ продаж на северо-востоке США за последний год», а затем разбить все это на визуализации, показывающие лидеров категорий и отраслевые тенденции с течением времени. Pyramid также поддерживает голосовые запросы, а не только ввод текста.

Еще одним существенным отличием являются результаты, которые вы получите. Современные платформы BI создают только базовые круговые диаграммы на основе простых наборов данных. Pyramid предлагает очень сложные визуализации и широкий выбор графиков, таблиц, отчетов и форматов.

Кроме того, все наши результаты полностью динамические, поэтому вы можете манипулировать ими, чтобы увеличить масштаб определенных подмножеств данных, настроить цвета и многое другое. Большинство приложений, обещающих управление данными на естественном языке, основаны на Python. Они создают статичное изображение, которое нельзя редактировать или исследовать дальше. Все наши визуализации можно корректировать и нарезать по вашему желанию, используя последующие подсказки на естественном языке, как в разговоре.

ЧИТАТЬ   Что такое чат-бот Grok Илона Маска и как он работает? | TechCrunch

Как вы видите улучшение возможностей GenBI в следующем году?

Мы целенаправленно сосредоточены на том, чтобы вывести GenBI на следующие этапы. На данный момент я не могу вдаваться в подробности, но от Pyramid можно ожидать еще больше сюрпризов и революционных технологий. Могу сказать вам, что мы решаем следующее серьезное препятствие для инструментов GenBI: масштабируемую персонализацию.

Люди хотят иметь возможность задавать очень конкретные вопросы о пользовательских объектах, но LLM требует полного и подробного знания задействованных данных, чтобы дать содержательный ответ, что, как мы уже объяснили, непрактично по соображениям конфиденциальности. но это также непрактично, поскольку зачастую это огромные наборы данных, которые резко меняются в течение дня, каждый день. Мы изучаем способы преодоления этой трудности, связанной с исследованием данных, специфичных для конкретной ситуации, и мы очень близки к успеху.

В то же время мы работаем над тем, чтобы пользователи могли применять свои собственные формулы и выбирать собственные математические интерпретации данных. Это сложная задача, поскольку очень сложно понять фундаментальные проблемы пользователя и придумать правильный синтаксис. Реализация формулы, если вы понимаете, какую из них использовать, не представляет особой сложности. Мы считаем, что решение этих проблем выведет нас на новый уровень в области бизнес-аналитики и управления данными.









Source

От admin