2023年是（生成式）AI元年，各類生成式AI走入市民大眾視野，成為不少創作者的助力。但其實，除了生成式AI外，還有一種預測分析（predictive analytics）AI，同樣建基於自動機器學習(Auto Machine Learning)之上，可謂生成式AI的姐妹花而。相對於生成式AI在創作上的優勢，預測分析AI的優勢在商業分析上，善加利用可大大提高企業效率。
所謂預測分析AI，其實是利用歷史數據及自動機器學習來預測未來的一種分析方法。預測分析AI會通過自動機器學習，不停分析、統計各類參數，並分析出每樣數據的重要性，以幫助企業快速、高效地構建預測模型，而無需依賴數據分析員整理資料，從而大大提高預測分析的準確性，並節省分析時間，及加快企業對應不同情況的反應速度。
這種預測分析技術可以在不同行業中使用，如在零售業中，預測分析技術同樣可以發揮重要的作用。首先，預測分析可以協助零售商優化庫存管理和供應鏈運營。通過分析歷史銷售數據、季節性趨勢和市場需求，預測模型可以預測未來的銷售量和需求變化。這樣一來，零售商可以更準確地預測庫存需求，避免庫存過剩或缺貨的問題。同時，預測分析還可以提供供應鏈的可視化和預警，使零售商能夠更好地管理供應商和物流，提高交貨效率和客戶滿意度。
在醫療領域，使用預測分析技術可以帶來多方面的好處。首先，它可以協助醫療機構提高效率和節省成本。預測分析可以幫助醫院和診所預測患者流量和醫療需求，從而更好地分配資源、人力和設備。這樣一來，醫療機構可以更好地應對高峰期，減少等候時間，提高醫療服務的品質和滿意度。
其次，預測分析技術可以協助醫療機構改善病患結果和預後。通過分析大量的醫療數據，預測模型可以預測病人的風險和可能的併發症。這樣一來，醫生可以在治療開始之前採取預防措施，提前干預，降低併發症的發生率。同時，預測分析還可以幫助醫生選擇最有效的治療方案，提供個性化的醫療服務。
在金融領域，預測分析技術同樣具有重要的應用價值。金融機構可以利用預測分析來識別欺詐行為，從而降低風險。預測模型可以分析大量的交易數據和用戶行為，檢測出潛在的欺詐模式和異常交易。這樣一來，金融機構可以及時採取措施，防止金融詐騙的發生，保護客戶的財務安全。
此外，預測分析還可以幫助金融機構優化風險管理和投資決策。通過分析市場數據和趨勢，預測模型可以預測金融市場的變化和風險。這樣一來，金融機構可以更好地制定投資策略，降低風險，提高投資回報率。同時，預測分析還可以幫助金融機構評估客戶的信用風險，制定適當的貸款條件和利率，減少不良債務的風險。
使用預測分析技術，可以讓企業提高效率和節省成本，並提高服務水平。而這種預測分析技術也可以幫助企業獲得競爭優勢，如金融機構可以利用預測分析來識別欺詐行為，從而降低風險。
此外，由於效率提高，並能更好的分析、了解客戶需要，使用預測分析技術，也可以協助提升客戶體驗，甚至提供更個性化的客戶體驗，如零售商可以利用預測分析來向客戶推薦他們可能感興趣的產品。
隨著AI的普及使用，香港各行各業對AI的認受程度將越來越高，而Minitab的預測分析技術，結合了業界領先的統計技術和直觀的使用者介面，使預測分析更加容易，也有助於AI繼續快速發展，及滲入各行各業之中。我們相信在AI的推動下，香港將會繼續向數碼經濟轉型，使用AI的場景將會越來越多，更多人了解到使用AI的好處。
Minitab 高級合作伙伴客戶經理 李益豐
