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人工智能在企业中的应用何在?

本文作者:FUTUREAI 2018-07-16 15:30
导语:( KN Kasibhatla 全球营销服务公司 Harte Hanks 营销技术服务总经理。 ) 现代企业需要将人工智能(AI)集成到流程中,以创建更高效的系统。 但是,有了所有的机会和效率,就会出现一个明

为什么企业需要人工智能(KN Kasibhatla全球营销服务公司Harte Hanks营销技术服务总经理  。)


现代企业需要将人工智能(AI)集成到流程中,以创建更高效的系统。但是,有了所有的机会和效率,就会出现一个明显的缺陷:我们已经生成了大量数据,并且无法理解这一切。

如果您收集了一天内创建的所有数据并将其刻录到DVD上,您可以将这些磁盘叠放在一起并到达月球 - 两次。 需要将数据提炼成连贯且相关的内容,以使其有用。这就是为什么结合AI是必须的,而不是需要。它允许我们将大量数据提取到可消化的信息中。获得的见解可以使成功的公司与竞争对手区分开来。

经验,直觉和新见解

数据量远远超过人类处理其可为我们提供的大量信息的能力。典型的数据科学家可以使用经验和直觉来确定导致特定输出的各种输入之间的相关相关性。但由于我们周围的数据量很大,因此根本不可能将每个可能的输入关联起来。AI可以提供帮助。



现在,有很多基于规则的算法可以告诉您相关信息是什么。但这至多是次优的。这需要从定制符合您需求的信息中获得更多动力。人工智能和机器学习正在社交媒体中得到充分利用。例如,考虑Facebook如何解释用户的喜好,关系和活动,以确定要放置在该用户的新闻源中的内容。用户在Facebook上保持活跃的时间越长,平台消耗并最终学习的数据越多,使用深度学习在用户交互时获得对其算法的持续反馈。

虽然Facebook在人工智能方面取得了最大的进步,但其他人也不甘落后例如,Twitter使用AI根据与特定用户的相关性对推文进行排名和推荐。

自动化和实时决策

人工智能系统已经从增强转向自动化,成为战略差异化因素。它可以制定决策并提供相关见解,同时提高效率以推动战略。这就是企业如何开始走向洞察力驱动的世界,并做出更好,更实时的决策。

SalesForce等一些供应商已经开始转向基于大型机器的AI算法,这些算法可以提供相关信息并帮助员工执行日常任务。这里的关键是闭环系统和跨部门的数据对齐,以便机器通过并找出正确的信息。

人工智能的一个主要优点是在使用正确的平台时可以获得的洞察力民主化。通过为业务用户创建界面,组织中的每个级别都可以从提供的与他们相关的洞察中获益 - 这与他们当前提供的预制报告大不相同。

AI学习曲线

企业中的AI采用不一定是“大爆炸”,但它是自下而上创建的。在创建过程中,您必须重复部署测试,以便在适用于您的业务目标时获得结果和学习。目标是基于准确性,透明度和增加转换来解决问题。

您可以通过查找AI提高准确性的用例(即减少欺诈检测中的误报或使用相似模型来推断客户偏好)来实现此目的。您还可以找到在实现AI之前无法使用的用例。在这样做的过程中,您将随着时间的推移构建数据,这可以用于需要数据的AI和ML算法。

在投资人工智能之前,应明确定义目标,并制定衡量结果的指标。根据提供最大业务价值的用户故事确定用户故事的优先级,以确保从组织的其他部门获得支持。此外,透明度是关键。强调建立共识的努力,让其他部门度过“黑客日”。知道学习的名义会出现错误和失误。以高度可见的方式跟踪和沟通将确保您的团队学到的东西将提升您的整体能力。

一个例子说明人工智能的变化是如何通过自己的企业学习来实现的:假设一家航空公司的系统计算出某个特定客户推荐某种产品,因为它们与以前的航班相撞。但是与该客户打交道的一线员工没有正确的信息,无法解释他们收到该建议的原因!这表明组织需要学习生活在人工智能驱动的世界中,以不同的方式培训员工。人工智能驱动的企业需要重新思考其面向客户的互动。

最后,重要的是要避免人工智能的常见误解,这会导致在实施时产生错误的期望。不要以为您可以将数据转储到“AI盒子”中,并且机器可以自行计算出来而无需任何人为干预。您需要花时间清理和组织数据来进行分析。最后,有一个错误的概念,即“公民”数据科学家(商业用户)现在可以进行分析。即使必须集成AI,您仍然非常需要实际的专业AI和ML数据科学家。



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