企業需要採用 AutoML 的三大原因

已更新：2024年2月20日

現今台灣企業中，大多數公司都已經具備 BI 的能力，無論是透過 Excel、Tableau 或是Power BI，都能利用現有數據分析，了解「過去」營業額、產品銷售數量等趨勢。

面對下半年甚至是明年的業績預測，大多數的企業依然採用移動平均線，或是直接乘上目標成長率，把數字往上堆疊，然而，這樣的方式，是精準有意義的數據嗎？

以下的圖表讓您了解，為何您會需要 AI。

從圖表清楚了解，BI 是透過數據分析，了解「過往」公司發生什麼事情、為什麼會發生，但是面對不確定性極高的未來，唯有 AI 才能給予您精準預測，讓您做出正確的決策。

ML (Machine Learning) 是什麼？

AI 的重要技術之一，機器學習，又稱 ML (Machine Learning)，主要是透過機器，從過往資料中學習並找到其運行規則，建立模型，予以預測。

傳統的機器學習開發過程需要豐富的技術和經驗，包括特徵選擇、模型選擇和調整參數等繁瑣步驟。光建立一個演算法模型，往往耗時 2~3 個月，甚至半年，都是常見的。

AutoML (Automated Machine Learning) 又是什麼？

AutoML 是自動機器學習，透過減少人工干預，讓機器自主學習，快速完成數據模型的建立。

以建立一個演算法為例，AutoML 僅需 2~4 周，即可協助企業從上百個演算法中，自動挑選最合適的演算法進行建模，當然，包含特徵選擇、參數調整也是自動化完成。

面對 AI，企業最擔心「怎麼用？」

根據 Gartner 調查報告顯示，在推動 AI/ML 的計畫中，以下是企業所遇到的三大困境

與台灣客戶的訪談中，確實也感受到客戶的擔心如上述三項，因此，對於企業面臨的困境，QUBIX 團隊建議引進採用 AutoML 的三大原因如下：

1. 技術低門檻、好操作

數據建模需要豐富專業與經驗人才，這樣的人才相對稀少，聘請也相對昂貴。

利用 AutoML 建立數據模型的好處之一是，透過低門檻、高自動化的方式，例如 No-Code 的方式，快速產生可信賴的數據預測模型，即使不是資料科學專家，也能輕易上手。

另外，大型企業中，常常因為人員流動率高，導致後續維護不佳，若採用產品化 AutoML 工具好處之一是有標準化的建立流程，即使人員更替，往後也能順利銜接。

2. 省時省力

相較傳統建模需要 2~3 個月的時間，透過 AutoML 建模，僅 2~4 周即可完成，省下 6 成以上的時間，讓企業有更充足的時間，專注未來策略規劃和執行。

3. AutoML 專業顧問團隊的協助

面對各行各業的應用場景、該從那個命題開始導入？如何做短、中、長期的導入規劃，又與如何利用 AI 數據，漸進式推動企業組織再造？

請交由 QUBIX 團隊為您解決。

QUBIX 團隊夥伴擁有上百場專案導入經驗，從一開始的數據品質評估、需求訪談到應用場景的討論，將以顧問方式，協助企業放心導入。

最後，若您對 AutoML 有進一步的需求或疑問，非常歡迎點擊右上角「與我聯繫」，讓我們一同與您從 BI 世代成功跨入 AI 新時代！

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