2025 年如何在業務分析中使用 AI？導航更新的格局。

在人工智能 (AI) 快速發展的推動下，商業分析領域正經歷重大轉變。本文探討這一轉變的影響，檢視 AI 重塑專業的潛力，並提供分析師適應並超越的可行建議。我們將討論新興的工具、挑戰與機會，並概述商業分析師如何在這個新科技時代維持其策略價值。

重點

AI 正在重塑商業分析專業，因此瞭解其影響至關重要。

分析師必須瞭解 AI 驅動工具的功能與邊界。

保持相關性意味著要適應 AI，同時磨練不可取代的人類技能。

判斷 AI 何時是特定業務挑戰的正確解決方案至關重要。

致力於持續學習和適應性是長期成功的關鍵。

不斷演進的商業分析世界

人工智能的崛起及其對商業分析的影響

近年來，人工智能呈爆炸性成長，尤其是在自然語言處理和機器學習等領域。這已經產生了先進的工具，能夠將過去需要手動完成的工作自動化，從而引發了關於商業分析等角色未來的問題。商業分析社群內的對話一直都是深具活力的。

焦點集中在利用 AI 進行商業分析，爭論的焦點在於AI是否會取代商業分析師，或是如何利用AI成為更有效率的分析師。ChatGPT、Gemini 和 Copilot等工具提供了簡化工作流程和提高生產力的功能。然而，同樣重要的是要考慮更廣泛的 AI 領域、其社會角色及其長期影響。

在業務分析中採用 AI 標誌著邁向更自動化、以資料為中心的決策。隨著企業尋求優化營運和增強客戶互動，AI 工具的價值與日俱增。然而，這種演進需要重新檢視分析師的基本技能。儘管需求收集等基礎技能仍然至關重要，但流暢的 AI 和資料分析能力現在已成為重要的優勢。

商業分析的 AI 趨勢為何？

正如專家 Yulia Kosarenko 所說，業界活動、網路研討會和訓練課程的討論焦點經常集中在商業分析的 AI 趨勢。在此背景下，精通的分析師必須專注於AI 的最佳應用。

她鼓勵分析師要問：這對我有什麼好處？

• AI可以幫助我更有效率地完成工作嗎？
• AI可以協助產生需求嗎？
• 如何使用Chat GPT草擬使用者故事？
• 如何使用 Chat GPT 協助建立圖表？

這種新格局需要掌握新的能力。雖然人工智能提供了真正的價值，但它需要人類仔細的監督才能真正有效。

消除恐懼：AI 會取代業務分析師嗎？

業務分析師的一大顧慮是人工智能可能會淘汰他們的角色。雖然 AI 可以自動執行特定任務，但要完全取代熟練的專業人員並不可能。

AI 應該被視為加強人類能力的合作工具，讓分析師能夠專注於更高層級的策略與創意工作。要實現這一轉變，就必須致力於持續教育，並在人工智能能力較弱的領域開發專業知識。

考慮演算法出錯時會發生什麼也是非常重要的。人類的直覺可以讓我們意識到電腦產生的結果似乎有誤，並尋求更好的解決方案。電腦可能會提供答案，但人類必須驗證其正確性。這種必要的人為監督是造成關鍵差異的原因。

在人工智能時代重新評估 BA 技能

仍然必要的核心技能

儘管 AI 的角色日益重要，但幾項基本技能對於業務分析師來說仍然至關重要。這些技能包括

• 批判性思考：AI 可以處理資料並顯示模式，但它缺乏人類分析師的細微推理和判斷能力。批判性思考對於評估 AI 衍生的洞察力和做出正確的決策至關重要。
• 溝通與合作：將複雜的資訊有效傳達給利害關係人，並與不同的團隊合作是不可取代的。AI 可以協助建立報告與視覺效果，但無法複製人類互動、同理心與說服力。
• 解決問題：商業分析的核心是解決商業挑戰。AI 可以提出解決方案，但仍需要人類分析師來掌握整體情境、評估實際可行性，並制定健全的實施策略。
• 商業觸覺：對商業領域的深入瞭解是不可或缺的。AI 可以提供資料，但卻無法與人類分析師將工作與策略目標、競爭環境及營運現實相結合的能力相提並論。

把握新機遇的技能

AI的整合為商業分析師創造了許多新的探索途徑。適應新的技能組將增加他們在 AI 增強型工作環境中的價值。以下是分析師保持相關性的主要方法：

• AI 流暢性和資料分析：熟悉 AI 工具，瞭解其資料集、機器學習模型的功能，以及如何詮釋並將其輸出應用於實際專案。
• 策略思考與商業設計：超越原始資料，建議在何處以及如何將 AI 整合至業務流程，以推動績效並達成策略目標。
• 監督與品質保證：光有速度已經不夠；確保準確可靠的結果才是最重要的。現在，品質監督與驗證比以往更為重要。

商業分析師適應的實用步驟

擁抱持續學習

AI 的發展瞬息萬變，讓業務分析師終身學習成為不二法門。

請考慮以下步驟：

• 保持更新：關注業界領導者、參加相關會議，並參與線上論壇，以掌握最新的 AI 發展與應用。
• 參加課程：針對人工智慧相關領域，例如機器學習基礎、資料分析和自然語言處理，進行有針對性的訓練。
• 使用工具進行實驗：主動測試各種人工智慧平台和應用程式，以建立實際的實務經驗。

專注於資料分析技能

資料是人工智慧的基礎。強化資料分析能力是有效運用 AI 工具的必要條件。這包括

• 資料視覺化：掌握從複雜的資料中創造清晰、引人入勝的視覺敘述的藝術，以告知利害關係人。
• 資料挖掘：開發從大型（通常是非結構化）資料集中擷取有意義的模式、趨勢和洞察力的技能。
• 統計分析：掌握核心統計方法的工作知識，以正確分析資料並得出有效的結論。

專業

專業

利弊

優點

大幅提升效率與生產力。

提高輸出的準確性和一致性。

支援更明智、資料驅動的決策。

改善客戶體驗的機會。

重複、例行性工作的自動化。

缺點

工作角色轉換或被取代的風險。

持續的資料安全與隱私權問題。

缺乏人類的直覺、同理心和道德推理。

演算法內含偏見的風險。

嚴重依賴輸入資料的品質。

可能產生「幻覺」，或產生看似合理但不正確的資訊。

常見問題

AI 會取代人類商業分析師嗎？

AI 並不是要取代分析師，而是要增強分析師的能力，將任務自動化，使其更有效率、更精準、更有影響力。我們的目標是策略性地使用這些工具，同時維持必要的人力監督。

商業分析師應該發展哪些技能，才能在 AI 時代保持相關性？

分析師應該優先發展 AI 流暢度、先進的溝通能力、嚴格的品質監督以及強大的資料分析技能。隨著企業越來越依賴 AI 驅動的流程，這些能力將變得無價。

相關問題

企業如何讓員工準備好迎接 AI？

企業應投資於全面性的訓練，讓其團隊具備與 AI 合作的技能。這包括有關 AI 工具、資料分析方法和道德影響的教育。培養創新與實驗文化，鼓勵員工探索 AI 應用也是關鍵。提供人工智能工具的使用權可以讓員工做出更精準、更有效率的決策。最後，組織應該建立管道，讓員工提出符合策略性商業目標的 AI 驅動方案。