业务分析师在人工智能中的作用

引言

企业组织无法回避人工智能（AI）这个话题，而业务分析师则要确保其成功实施。通过将业务需求和目标与技术学科进行匹配，他们能够保证所采用的解决方案能够实现组织的战略目标。他们既提供业务活动的分析，也考察人工智能的优势所在，以确定该技术最能为业务带来效益的地方。

业务分析师在人工智能（AI）方面的第二个作用是，分析师应抽出时间学习并写下项目的具体需求。这表明了业务中可能出现的问题，以及如何将这些问题映射到公司内正确的 AI 应用领域。分析师还会根据潜在价值和可行性对这些用例进行评级，从而有助于将精力集中在最有价值的领域。

他们还帮助连接数据科学家和工程师与其他业务决策者之间的鸿沟，从而组建数据驱动的团队。为此，他们必须确保所选择的 AI 模型应用能够服务于特定的公司，同时又能保持灵活性和可理解性。第一点是客户本身无法量化 AI 分析的结果，这可能导致出现不道德和带有偏见的 AI 决策。

关键技能

人工智能和数据科学知识

AI 业务分析师必须了解所有顶尖的解决方案，包括机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）。这使他们能够评估 AI 解决方案的可行性，并与公司内部的技术人员进行合作。他们不需要编写代码，但例如数据结构、算法和数据科学等方面的过往经验对于项目开发至关重要。

批判性思维

他们还认为，能够审查各种业务问题并就人工智能应用可能带来效益的地方得出合理结论至关重要。这还要求他们进行批判性思考，尤其是在分析数据模式并制定变革蓝图和适当的 AI 解决方案时。除了这些可能性之外，它还可以根据推理的规模以及解释 AI 结果业务智能的能力来确定 AI 驱动项目在组织中的成功潜力。

人际交往和组织能力

这对于确保业务分析师能够有效地充当技术下属和其他业务组织成员之间的桥梁至关重要。他们必须解释业务背景和输入到 AI 处理系统的信息，并将业务想法转化为技术语言，反之亦然。集成 AI 还需要与其他团队合作，并确保解决方案得到履行，符合组织合规要求。

对业务组织流程和战略的了解

因此，通过了解业务运营、目标和行业特点，业务分析师可以确定技术在业务中何处、为何以及相对于竞争对手或行业而言最具优势。AI 业务分析师应始终将技术方法与其目标联系起来，以确保大多数 AI 项目都能为组织带来价值。

项目管理和敏捷方法

业务分析师需要承担的主要职责之一是管理 AI 项目，以确保它们能按时并在设定的财务计划内完成。熟悉特定的项目管理方法，受访者能够应对需求中的各种变化，协调活动并按时完成。他们确保从概念化阶段到环境适宜的安装阶段，各种 AI 解决方案都能高效地设置。

核心职责

收集需求

AI 领域的 BA 专家负责收集和正式化准确的项目规范。这意味着要进行人员互动，以确定业务的关键点和可能的 AI 应用。分析师将这些需求解释并定义为具体的配置或应用场景，以帮助技术团队朝着组织的战略目标迈进。他们根据能力区分工作，可确保通过将资本用在最需要的地方来高效地完成工作。

赋能团队协作

维持业务、技术和管理人员之间的信息流是一项基本要求。这一理念意味着业务和 IT 部门之间可以进行实际合作，并妥善协调 AI 解决方案与业务目标和宗旨的集成，以避免混淆，从而避免项目延误。

数据分析和验证

数据对于业务分析师的活动至关重要，因为他们需要评估数据的质量、相关性和适用性，以便输入 AI。他们帮助解释现有数据的使用情况，并为输入人工智能模型奠定基础。此外，他们还不断监控 AI 的输出，以确保创建的模型符合业务目标、道德规范和绩效指标，解决偏见或不准确预测等问题。

风险管理和合规性

鉴于与 AI 相关的举措存在独特的负面因素，因此需要关注这些框架的潜在威胁，例如数据保护和道德决策。业务分析师会识别这些风险，并制定相应的缓解方法。他们确认GDPR 或 CCPA 等法律要求，并为人工智能流程的透明度做出贡献，以努力使人工智能的使用对人们公平。

绩效监控和优化任务

之后，业务分析师会监控 AI 解决方案的应用水平，以评估其相对于既定目标的有效性。他们进行衡量，收集信息，并确定需要进行哪些调整。这一发展过程支持 AI 模型的优化，从而带来与业务目标相符的进展以及为公司进行的优化。

为数据驱动的决策做出贡献

通过改进分析来推进业务智能

借助 AI 技术，业务分析师可以识别模式，管理者可以根据这些模式采取重要的业务行动。他们的工作包括解释信息，并与用户共享他们所需的信息。分析师提供用于预测和规定的 AI，从而能够找到可信赖的信息，然后在其转化为可操作的机会或需要避免的威胁之前就加以利用。

实现实时互动管理

AI 使处理大数据成为实时操作，因此有助于业务分析师更快地做出决策。他们还参与关于使用情况和其他所需分析（如KPI）的管理事务。竞争激烈，任何能够使组织实时分析数据的工具都能增强供应链响应、市场响应和竞争力。

预测准确性得到提高

信息技术在事实查找中的应用产生了可靠的估计，帮助业务分析师做出预测。它利用了先前模型、机器学习和其他外部因素累积的数据。这些预测帮助分析师做出预算决策、分配资源和制定市场策略，从而控制风险水平，并确保企业朝着正确的方向发展，并与未来的预期趋势相符。

销售和扩大客户管理

因此，为了扩展提高客户满意度的策略，业务分析师会调查客户的行为和选择偏好。客户数据从多个来源提供给 AI 工具，然后对结果进行分析，以显示需求和痛点。因此，这与增强新产品开发和发布、仅与相关和感兴趣的客户进行沟通以及留住客户相关。

运营费用管理

业务分析师选择 AI 应用领域来解决业务浪费问题，并提出鼓励从基本运营工作中减少浪费的措施，以增强更高效地处理资源的建议；AI 能够帮助分析师。这种优化也有助于公司和任何企业降低生产成本，同时确保其产出质量达到甚至超出预期。

挑战

复杂性和质量问题

业务分析师在 AI 项目中使用的信息量可能会让他们不知所措。从多个来源收集的数据可能不一致、包含错误或不完整。数据清理、正确性和适当性在整个过程中也需要大量的时间和精力。如果关于频率范围和估计数量的数据不准确，将难以做出进一步的建议并理解模型。

技术与业务团队之间的差距

挑战之一是分析师在技术 AI 团队和业务线对口人员之间担任中介，他们会发现 AI 相关概念与业务术语之间的等同性。如果管理不当，沟通不畅会导致目标设定不当、出现缺陷，最糟糕的情况是项目失败。分析师和业务领导者的问题在于，前者在技术优势和业务目标方面仍然缺乏理解，无法理解 AI 解决方案如何满足组织的需求。

人工智能技术的炒作

这是因为 AI 工具包和框架相对较新且变化迅速，这意味着业务分析师需要始终保持更新。有时，仅仅掌握新技术的基础知识并知道如何在项目中正确使用它们可能非常困难。因此，一些不良影响包括未能应用 AI 技术带来的巨大需求，导致组织采用竞争力较低且相对过时的解决方案。

道德和监管问题

隐私、公平和 AI 监管等问题都会浮现，因为 AI 是一种涉及法律事务的管理工具，包括 GDPR。为了实现上述目标，分析师应继续上述赋能，并努力超越组织的总体目标。尽管同时管理创新和道德这两个问题可能具有挑战性，但前者在健康或金融等某些行业中更为重要。

案例研究

零售：通过个性化改善客户关系

一家主要的零售公司聘请业务分析师来帮助管理人工智能在客户定位中的应用。分析师应用 TM 发现客户行为特征，并将数据整合到基于人工智能的推荐系统中。这项举措在客户留存方面取得了积极成效，客户留存率提高了 20%，销售额增长了 15%。他们确保了 AI 技术在实现公司收入目标和提供以客户为中心的营销策略方面的进步。

通过预测模型简化诊断

在一家医疗组织中，业务关系部门与 AI 部门合作创建预测模型，以帮助早期疾病诊断。为了确定 AI 模型在临床实践中的适用性，检查了患者记录，分析师定义了关键数据点。这种方法将诊断时间缩短了 30%，提高了患者护理水平。在医护人员与技术团队的关系方面，分析师帮助弥合了 AI 工具造成的差距。

身份盗用或欺诈会计和信用风险管理

例如，一家大型国际银行使用业务分析师来部署基于人工智能的欺诈监管框架。识别可能与欺诈相关的交易行为示例以及可用于开发训练数据的数据是可能的。他们还继续执行与法律手续相关的识别。部署后，一年内欺诈交易率降低了 25%。此外，优先考虑数据准确性和模型与组织目标的相关性对项目来说是成功的。

通过预测性维护维护机器

一个例子是一家制造公司，其中部署了 AI 进行预测性维护，而业务分析师是员工。通过对机器收集的传感器数据进行 CEE 分析，指出了关键的故障模式，并在调整后修改了 AI 模型。这使非生产性设备时间减少了 40%，转化为显著的运营成本节约。到场的分析师理解并将其技术内容转化为资源管理。

电信：网络管理

一些公司，如一家电信公司，能够采用 AI 来增强其网络和组织的服务。其建设的一个组成部分基于从客户生成反馈中得出的优势和劣势，以及企业网络在业务中的有效性。分析师确保模型专注于高影响力问题，从而使客户满意度提高了 20%，同时服务中断时间减少了 15%。确实，参与者可能提供的最重要投入可能是客户需求与实现这些优势的技术可行性之间的对齐方式。

结论

AI 中的业务分析师应将技术战略与组织的业务目标联系起来。此外，业务分析师还确保项目与组织的目标和宗旨保持一致。因此，他们负责指定将通用业务需求转化为特定 AI 解决方案的具体数据模式。作为协作的工具，他们促进决策，并在部门内部及跨部门推进概念、价值创造和交付。这些挑战包括数据质量和集成，这使得他们在引领 AI 计划和实施可持续发展创新方面至关重要。这也表明他们的职能正在不断演变，以充分应对发展趋势的动态以及人工智能等先进技术特性。