Возможно, имелись в виду различия между традиционными методами обработки данных и системами на основе искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяют проводить ускоренный анализ. 24 Некоторые из ключевых различий:

• Анализ данных. 2 Традиционные методы ограничены в возможностях анализа и полагаются на заранее определённые статистические методы. 2 ИИ использует алгоритмы машинного обучения для выявления сложных закономерностей и предсказаний на основе данных, что позволяет проводить более глубокий анализ. 2
• Гибкость и адаптивность. 2 Традиционные методы менее гибкие и не способны адаптироваться к изменениям в данных или окружающей среде. 2 ИИ способен адаптироваться к изменениям в данных и условиях рынка, что делает его более подходящим для динамичных бизнес-сред. 2
• Прогнозирование и предсказания. 2 Традиционные методы часто основывают прогнозирование на простых статистических моделях, что может привести к неточным результатам. 2 ИИ способен использовать современные алгоритмы для создания более точных прогнозов на основе анализа больших данных и выявления скрытых закономерностей. 2
• Обработка неструктурированных данных. 2 Традиционные методы ограничены в обработке только структурированных данных, таких как таблицы и базы данных. 2 ИИ способен анализировать неструктурированные данные, такие как текст, изображения и видео, что открывает новые возможности для анализа и понимания информации. 2