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8 de abr。de 2024 - 工具，个性化医学和预测分析。al-drion-drive Tech ...和精密医学。第18页。5。可持续的AI。环境影响...
PAISAWISE：预算管理和预测随机
预测分析广泛用于财务管理，为预测支出，优化预算分配和最小化风险提供了现实世界的解决方案。在公司财务计划中进行了一个重要的应用，在公司财务计划中，公司使用预测模型预测收入陷入困境并相应地调整其策略。为了进行检查，跨国公司采用预测模型来预测基于历史销售数据，全球市场趋势和经济指标的季度收益**。同样，**个人理财应用程序**，例如Mint和YNAB，利用预测分析来分析用户支出习惯，建议优化的预算分配，并提醒用户潜在的超支风险。
研讨会标题：保险中的人工智能
10:45 - 12:15•AI驱动的客户参与度：聊天机器人，虚拟助手和销售和服务的预测分析。 •AI中的道德和合规性：解决隐私问题和法规遵守情况。 12:15 - 12:30多项选择问题10:45 - 12:15•AI驱动的客户参与度：聊天机器人，虚拟助手和销售和服务的预测分析。•AI中的道德和合规性：解决隐私问题和法规遵守情况。12:15 - 12:30多项选择问题12:15 - 12:30多项选择问题
利用患者数据来增强医疗保健
Vaghani Divyeshkumar Gannon大学，109大学广场，伊利，宾夕法尼亚州16541，美国摘要：这项研究探讨了个性化机器的预测分析：利用患者数据来增强医疗保健。 通过利用信息和分析的力量，可以将医疗保健行业驱动到更具患者的积极主动模型，从而提高结果并提高整体护理质量。 研究的目标是：确定医疗保健中预测分析的重要性和挑战，确定用于增强患者护理的医疗保健中使用的数据分析技术，找出如何将预测分析应用于增强的医疗保健，并确定与医疗保健预测分析相关的伦理考虑。 本研究采用了案例研究方法和实验设计。 研究分析了医疗中心预测分析模型实时部署的案例研究，研究了这些模型如何增强这些中心的医疗保健提供。 还进行了实验以了解预测分析的工作原理。 使用C4.5学习算法来预测患者的慢性肾脏疾病（CKD）的存在，并区分不受该病情影响的患者。 C4.5分类器显示出合理的强度，这在大量正确的分类事件（396）中很明显，只有4例发生的错误分类。 这是由0.37的低误差率进一步证明的，如表5所示。 该算法的流行率由KS的较大值（0.97）强调，表明分类器的突破精度和性能。Vaghani Divyeshkumar Gannon大学，109大学广场，伊利，宾夕法尼亚州16541，美国摘要：这项研究探讨了个性化机器的预测分析：利用患者数据来增强医疗保健。通过利用信息和分析的力量，可以将医疗保健行业驱动到更具患者的积极主动模型，从而提高结果并提高整体护理质量。研究的目标是：确定医疗保健中预测分析的重要性和挑战，确定用于增强患者护理的医疗保健中使用的数据分析技术，找出如何将预测分析应用于增强的医疗保健，并确定与医疗保健预测分析相关的伦理考虑。本研究采用了案例研究方法和实验设计。研究分析了医疗中心预测分析模型实时部署的案例研究，研究了这些模型如何增强这些中心的医疗保健提供。实验以了解预测分析的工作原理。使用C4.5学习算法来预测患者的慢性肾脏疾病（CKD）的存在，并区分不受该病情影响的患者。C4.5分类器显示出合理的强度，这在大量正确的分类事件（396）中很明显，只有4例发生的错误分类。这是由0.37的低误差率进一步证明的，如表5所示。该算法的流行率由KS的较大值（0.97）强调，表明分类器的突破精度和性能。C4.5的性能以其最小的执行时间和准确性为特征，将其视为不错的分类器。此特征使其非常适合在医疗保健领域的应用，尤其是用于涉及预测和分类的任务。数据分析方法在预测分析中的应用在卫生部门具有重大好处，因为它使我们有能力预测和解决对人类健康的潜在威胁，涵盖了不同年龄段的不同年龄段，从年轻人到老年人。这种主动的方法可以早期疾病检测，有助于及时进行干预，并为更好的决策做出贡献。关键字：分析，决策，深度学习，医疗保健，信息，机器学习，患者数据，个性化
salesforce-aigiate的免费问题
预测分析，机器学习，自然语言处理（NLP）和计算机视觉是所有可以在Salesforce中应用的人工智能技术的类型，以增强业务运营和客户互动的各个方面。预测分析使用历史数据来预测未来事件。机器学习涉及可以根据数据学习并做出决策的算法。NLP使用自然语言关注计算机与人之间的相互作用，计算机视觉解释和处理来自世界的视觉信息，以人类的方式了解它。Salesforce利用这些AI技术，尤其是通过其爱因斯坦平台，提供强大的工具，可帮助企业自动化任务，做出更好的决策，并提供更多个性化的服务。有关Salesforce如何利用这些AI技术的更多信息，您可以探索Einstein
人工智能对财务风险管理的影响
2阿布贾大学摘要 - 本文研究了人工智能（AI）对财务风险管理的革命性影响。AI技术的快速开发及其在金融系统中的融合已完全改变了金融组织认识，评估和管理风险的方式。在本文中研究了金融风险管理中使用的几种AI驱动方法和工具，包括预测分析，自然语言处理和机器学习。对即将到来的趋势及其对金融行业的可能影响的审查结束了对话，这也解决了AI在该领域的应用的困难和道德问题。索引术语 - 人工智能（AI），财务风险管理，机器学习，预测分析，自然语言处理（NLP），网络安全，实时监控和决策优化。
Mariani, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7916-2576 和 Wirtz, J. (2023) 对基于分析和人工智能的分析的批判性反思
理解数据。这些技术的示例包括聚类和因子分析（Hair 等人，2022 年）。 预测分析 预测分析是一组技术，“用于根据过去建立模型来解释未来。数学模型检查历史数据以预测新的价值观、需求和机会”（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。 规范分析 规范分析是一组用于确定“最佳行动方案”的技术，需要优化建模和决策分析技术（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。 认知分析 “认知分析使用机器学习来理解从未被发现的新数据和模式”（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。因此，它是唯一完全依赖人工智能和机器学习的分析类型。
塑造供应链的未来：趋势、技术和劳动力发展
摘要 供应链管理 (SCM) 由于技术进步、全球化和消费者需求的变化而迅速发展。本文回顾了过去的趋势，如精益和即时管理，当前的创新包括实时分析、云解决方案和安全区块链，以及 COVID-19 中断和劳动力短缺等挑战的影响。未来的 SCM 进步有望整合人工智能、预测分析和高级建模，需要一支精通这些技术的劳动力队伍。本文强调了学术界和工业界合作以培养未来劳动力的必要性，并指出到 2030 年，与人工智能相关的 SCM 角色预计将增加 30%。关键词：供应链管理 (SCM)、数字化转型、预测分析、SCM 中的弹性和可持续性
医疗保健供应链管理中的人工智能 - UDSpace
| 摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 和预测分析在提高医疗保健供应链运营效率方面的变革性作用。通过利用人工智能驱动的业务分析，医疗保健组织可以优化库存管理、改善需求预测并简化供应链流程。该研究全面回顾了人工智能技术整合的最新进展、挑战和机遇，重点关注它们在各种医疗保健环境中的应用。通过对现有文献的系统分析，研究结果强调了采用人工智能和预测分析对于有效决策、降低成本和改善医疗保健服务交付的重要性。该研究强调组织需要接受数字化转型并在实施人工智能驱动的解决方案时采取协作方式，以增强整体供应链的弹性。