Kecerdasan buatan dan pemrosesan peristiwa real-time

Dengan memanfaatkan AI untuk pemrosesan peristiwa secara real-time, bisnis dapat menghubungkan titik-titik antara peristiwa berbeda untuk mendeteksi dan merespons tren, ancaman, dan peluang baru. Pada tahun 2023, IBM Institute for Business Value (IBV) menyurvei 2.500 eksekutif global dan menemukan bahwa perusahaan terbaik di kelasnya menuai 13% ROI dari proyek AI mereka—lebih dari dua kali ROI rata-rata sebesar 5,9%.

Karena semua bisnis berusaha untuk mengadopsi pendekatan terbaik di kelasnya untuk alat AI, mari kita bahas praktik terbaik tentang bagaimana perusahaan Anda dapat memanfaatkan AI untuk meningkatkan contoh penggunaan pemrosesan peristiwa real-time Anda.

Arsitektur yang digerakkan oleh peristiwa sangat penting untuk mempercepat kecepatan bisnis. Dengannya, organisasi dapat membantu tim bisnis dan TI memperoleh kemampuan untuk mengakses, menginterpretasikan, dan bertindak berdasarkan informasi real-time tentang situasi unik yang muncul di seluruh organisasi. Pemrosesan peristiwa kompleks (CEP) memungkinkan tim untuk mengubah peristiwa bisnis mentah mereka menjadi insight yang relevan dan dapat ditindaklanjuti, untuk mendapatkan gambaran yang penting dan terus-menerus dari data mereka, dan untuk dengan cepat memindahkan data ke tempat yang membutuhkannya, dalam struktur yang dibutuhkan.

Kecerdasan buatan juga merupakan kunci bagi bisnis, membantu memberikan kemampuan untuk merampingkan proses bisnis dan meningkatkan keputusan strategis. Bahkan, dalam survei terhadap 6,700 eksekutif level C, IBV menemukan bahwa lebih dari 85% pengadopsi tingkat lanjut mampu mengurangi biaya operasi mereka dengan AI. AI nonsimbolis dapat berguna untuk mengubah data tidak terstruktur menjadi informasi yang terorganisasi dan bermakna. Teknologi ini membantu menyederhanakan analisis data dan memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat. Selain itu, kapasitas algoritma AI untuk mengenali pola—dengan belajar dari data historis unik perusahaan Anda—dapat memberdayakan bisnis untuk memprediksi tren baru dan menemukan anomali lebih cepat dan dengan latensi rendah. Selain itu, AI simbolis dapat dirancang untuk bernalar dan menyimpulkan fakta dan data terstruktur, sehingga berguna untuk mengatasi skenario bisnis yang kompleks. Selain itu, perkembangan dalam model bahasa besar (LLM) sumber tertutup dan sumber terbuka meningkatkan kemampuan AI untuk memahami bahasa yang sederhana dan alami. Kami telah melihat contoh ini dalam perkembangan terbaru chatbot. Program ini dapat membantu bisnis mengoptimalkan pengalaman pelanggan mereka, memungkinkan mereka untuk dengan cepat mengekstrak insight dari interaksi dalam perjalanan pelanggan mereka.

Dengan menjembatani kecerdasan buatan dan pemrosesan peristiwa secara real-time, perusahaan dapat meningkatkan upaya mereka di kedua sisi dan membantu memastikan investasi mereka memberikan dampak pada tujuan bisnis. Pemrosesan peristiwa secara real-time dapat membantu mendorong AI yang lebih cepat dan lebih tepat; dan AI dapat membantu membuat upaya pemrosesan peristiwa perusahaan Anda menjadi lebih cerdas dan responsif terhadap pelanggan.

Dengan menggabungkan pemrosesan peristiwa dan AI, bisnis membantu mendorong era baru pengambilan keputusan yang sangat tepat dan berbasis data. Berikut adalah beberapa cara pemrosesan peristiwa dapat memainkan peran penting dalam mendorong kemampuan AI.

• Peristiwa sebagai bahan bakar untuk Model AI: Model kecerdasan buatan bergantung pada big data untuk menyempurnakan efektivitas kemampuan mereka. Platform streaming peristiwa (ESP) memainkan peran sangat penting dalam hal ini, dengan menyediakan saluran informasi real-time yang berkelanjutan dari sumber data sangat penting bisnis. Ini membantu memastikan bahwa model AI memiliki akses ke data terbaru, baik yang diproses dalam gerakan dari stream peristiwa atau dikumpulkan dalam kumpulan data, untuk membantu model melatih lebih efektif dan beroperasi pada kecepatan bisnis.
• Agregat sebagai insight prediktif: Agregat, yang mengonsolidasikan data dari berbagai sumber di seluruh lingkungan bisnis Anda, dapat berfungsi sebagai prediktor berharga untuk algoritma machine learning (ML). Dibandingkan dengan melakukan polling API berulang kali atau menunggu data diproses dalam batch, pemrosesan peristiwa dapat menghitung agregat ini secara bertahap, terus beroperasi saat aliran mentah peristiwa Anda dihasilkan. Analisis aliran dapat digunakan untuk membantu meningkatkan kecepatan dan akurasi prediksi model.
• Konteks terkini untuk menerapkan AI secara efektif: Pemrosesan peristiwa dapat memainkan peran penting dalam membentuk konteks bisnis real-time yang diperlukan untuk memanfaatkan kekuatan AI. Pemrosesan peristiwa membantu untuk terus memperbarui dan menyempurnakan pemahaman kita tentang skenario bisnis yang sedang berlangsung. Ini membantu memastikan bahwa insight yang berasal dari data historis, melalui pelatihan model machine learning (model ML), praktis dan dapat diterapkan pada masa sekarang. Misalnya, ketika AI menyajikan prediksi bahwa klien mungkin berada di ambang perubahan, penting untuk mempertimbangkan perkiraan ini dalam konteks pengetahuan kita saat ini tentang klien tertentu. Pengetahuan ini tidak statis dan data peristiwa baru membantu mengembangkan pengetahuan terbaru kita dengan setiap interaksi, untuk membantu memandu pengambilan keputusan dan intervensi.

Dengan menjembatani kesenjangan antara pemrosesan peristiwa dan AI, perusahaan dapat membantu menyediakan data real-time untuk melatih model AI, memanfaatkan pemrosesan data yang bergerak untuk menghitung agregat langsung yang membantu meningkatkan prediksi, dan membantu memastikan bahwa AI dapat diterapkan secara efektif dalam konteks bisnis yang mutakhir.

Kecerdasan buatan dapat membuat pemrosesan stream peristiwa menjadi lebih cerdas dan responsif dalam lingkungan data yang dinamis dan kompleks. Berikut adalah beberapa cara AI dapat meningkatkan inisiatif berbasis peristiwa Anda:

• Deteksi anomali dan pengenalan pola: Kemampuan kecerdasan buatan untuk mendeteksi anomali dan mengenali pola dapat sangat membantu meningkatkan pemrosesan peristiwa. AI dapat menyaring aliran konstan peristiwa bisnis mentah untuk mengidentifikasi penyimpangan atau tren yang bermakna. Dengan menggabungkan analisis historis dengan pengenalan pola kejadian langsung, perusahaan dapat membantu tim mereka mengembangkan profil yang lebih terperinci dan merespons secara proaktif potensi ancaman dan peluang pelanggan baru.
• Penalaran korelasi dan sebab akibat: Kecerdasan buatan dapat membantu melengkapi alat bantu pemrosesan peristiwa real-time dengan kemampuan untuk bernalar korelasi dan sebab akibat antara metrik bisnis utama dan aliran data. Ini berarti bahwa AI tidak hanya dapat mengidentifikasi hubungan antara aliran peristiwa bisnis, tetapi juga dapat mengungkap dinamika sebab akibat yang dapat menjelaskan skenario bisnis yang sebelumnya tidak dipertimbangkan.
• Interpretasi data tidak terstruktur: Data yang tidak terstruktur sering kali berisi insight yang belum dimanfaatkan. AI unggul dalam memahami bahasa yang sederhana dan alami serta menafsirkan jenis data tidak terstruktur lainnya yang terkandung dalam peristiwa yang masuk. Kemampuan ini dapat membantu meningkatkan kecerdasan sistem pemrosesan peristiwa Anda secara keseluruhan, dengan mengekstraksi informasi berharga dari sumber peristiwa yang tampak kacau atau tidak terorganisasi.

Terhubung dengan pakar IBM dan minta demo khusus IBM Event Automation untuk melihat bagaimana solusi ini dapat membantu Anda dan tim dalam menjalankan peristiwa bisnis, mendukung analitik data real-time, dan mengaktifkan otomatisasi cerdas.

IBM Event Automation adalah solusi yang dapat disusun sepenuhnya, dibangun di atas teknologi terbuka, dengan kemampuan untuk:

• Streaming peristiwa: Mengumpulkan dan mendistribusikan aliran mentah peristiwa bisnis real-time dengan Apache Kafka kelas perusahaan.
• Manajemen titik akhir peristiwa: Menjelaskan dan mendokumentasikan peristiwa dengan mudah sesuai dengan spesifikasi API Async. Mempromosikan berbagi dan menggunakan kembali dengan tetap mempertahankan kontrol dan tata kelola.
• Pemrosesan peristiwa: Memanfaatkan kekuatan Apache Flink untuk membangun dan langsung menguji alur pemrosesan aliran SQL dalam kanvas penulisan kode rendah yang intuitif.

Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana Anda dapat membangun atau menyempurnakan arsitektur berbasis peristiwa di seluruh perusahaan yang lengkap dan dapat disusun.