AI驱动的自动化分析的兴起

用户设置的阈值触发的，这意味着人们设置了一条规则

当人们尝试使用警报来跟踪更复杂的性能指标或发现新出现的数据趋势时，就会出现问题当他们怀疑可能确实 发生的事情确实发生时，会发送警报但是警报无法提供实时性能见解或及时发现机会，还有一个更好的选择：AI驱动的自动化分析，AI可以解析仪表盘背后的数据，并在发生重大活动时发送信号，在当今不断发展的业务环境中，人工智能驱动的自动化分析优于警报的原因有以下五个：

1.警报关注狭窄的模式；自动化检测所有模式：由于用户设置了警报的阈值，因此模式警报跟踪本质上受到限制。但是AI可以跟踪多种模式-无需用户设置阈值，如果您使用警报集来通知您，但是借助自动化您将立即了解区域高峰，并能够把握新的商机。

2.警报受规则限制；自动化是独立进行的：由于可能的组合数量太多，用户没有时间为每种可能的数据组合设置规则以发现趋势。但是AI驱动的自动化分析可以分析数百万种数据组合，并在发生某些情况时发送信号，例如在您不投放广告的/地区，按点击付费广告活动激增，在这种情况下自动化可以标记可能错过警报的业务的有害活动。

3.警报不是个性化的；自动化确定相关性并进行调整：很难创建规则来满足每个用户的独特需求。如果您管理一家鞋业公司在欧洲的业务，则需要的数据与法国鞋业销售负责人的数据不同，您可以为每个用户设置不同的规则集，或者您可以选择使用AI驱动的解决方案，该解决方案可以从用户活动中了解哪些数据集对该个人非常重要并显示出相关的见解- 无需设置和管理规则。

4.警报不响应变化的条件；自动化检测业务环境的变化：当用户手动设置规则以触发警报时，只要工作范围和/或基本业务条件没有变化，系统就可以正常工作。问题是，这些因素总是在变化。因此用户厌倦了必须调整规则并完全停止使用警报的麻烦，而AI解决方案可以在发送与不断发展的业务环境相关的信号的同时，动态地适应变化的条件和市场因素。

5.警报不会说明未知因素；自动化发现机遇：警报非常适合跟踪特定数据点，如果您想知道新产品的销售额何时达到设置的额度，则警报会告诉您。但是通常是由未知因素确定要探索或威胁解决的商机，如果凉鞋销售下降而靴子销售上升，则总体鞋类销售趋势可能会保持稳定，因此您不会收到任何警报，借助AI您可以实时发送信号，以迅速利用对靴子的新兴趣。

正如这五个要点所表明的那样，当商业智能需求复杂且市场条件发生变化时，警报就根本不起作用

实际上，由于警报的固有局限性以及随着业务环境中条件的变化而建立和更改规则所涉及的麻烦，在这种情况下警报可能是浪费的投资，现在该尝试更具影响力的东西了。人工智能驱动的自动化分析使企业能够适应新信息并从用户活动中学习。人工智能解决方案能够考虑庞大的数据集，识别各种模式并根据个人需求提供相关见解。这比没有人再使用的警报系统对您的业务有很大帮助。

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