整合人工智能技術，幫助企業實現目標

人工智能是現代科學的一個奇蹟，它帶來了許多以前不可思議的可能性。 由於人工智能，行業中的許多事情變得更加高效和高效。

談到人工智能在商業中的作用，它在商業世界中有著廣泛的應用。 人工智能正在影響各個行業的每一項商業活動，從平凡到壯觀。 人工智能技術對於那些正在尋找保持競爭優勢的方法的公司來說正逐漸變得重要，因為它們被廣泛使用。

以下是一些正在改變我們業務流程的 AI 統計數據。

• 根據財富商業洞察，2021 年全球人工智能市場為 474.7 億美元，預計到 2028 年將增長到 3603.6 億美元，在預測期內的複合年增長率為 33.6%。
• 據Gartner 稱，到2021 年，企業對人工智能的使用增加將創造 2.9 萬億美元的商業價值和 62 億小時的工作效率。
  
• 另一項與人工智能業務價值相關的 Gartner 預測強調，決策支持/增強是按業務增值計算的最大類型的人工智能，採用的早期障礙最少。 該預測預測，到 2030 年，決策支持/增強將超越其他類型的人工智能計劃，佔全球人工智能衍生商業價值的 44%。

• 據《福布斯》報導，83% 的企業認為人工智能是當今企業的戰略重點。
  
• 儘管人工智能在商業中的作用越來越大，但許多公司都面臨著開發和實施方面的挑戰，這些人工智能問題需要得到解決。 在本博客中，您將了解集成 AI 技術的六步方法以及 AI 在業務中的優勢，這些優勢可以幫助企業實現目標。

現在讓我們深入研究實現公司目標的技術。

人工智能技術實施

1.熟悉技術

公司必須首先確定哪些技術執行特定類型的活動，以及它們的優勢和局限性，然後才能參與人工智能程序。 例如，商業中人工智能的一些例子是機器人流程自動化和基於規則的專家系統，它們的工作方式都很清楚，但都沒有學習和進化的能力。

另一方面，深度學習擅長從大量標記數據中提取知識，但幾乎不可能理解它是如何做到的。 這在金融服務等高度監管的領域可能會很麻煩，監管機構要求了解為什麼會做出這樣的選擇。

有幾家公司通過為這項工作尋求不正確的技術來浪費時間和金錢。 另一方面，公司可以更好地評估哪些技術最能滿足特定需求，與哪些供應商打交道，以及如果他們對各種技術有透徹的了解，可以多快實施系統。 要獲得這種理解，通常需要在 IT 或創新團隊內部進行持續的研究和教育。

2. 了解您的業務需求

審查您的業務並確定可以使用基於 AI 的解決方案解決哪些戰略痛點。 第一步是弄清楚公司的哪些部分可以從認知應用程序中獲得最大收益。 商業中的人工智能可以提供預測性見解。 它可以幫助您實現流程自動化。 您可以通過檢查來找出您公司的目標。 它們通常是公司中知識（從數據分析或文本集合中獲得的洞察力）需求量很大但由於某種原因無法獲得的部分。

集成人工智能的下一步是建立人工智能計劃，對需求和能力進行全面評估，然後製定優先項目組合。 使用人工智能的公司應在三個方面進行評估：

• 識別可能性
• 評估用例
• 選擇合適的技術

在技​​術上和組織上實施提議的 AI 解決方案有多難？ 在商業中推出人工智能應用程序的優勢是否值得花時間和精力？

Gartner 通過“ AI and ML Development Strategies ”調查進行了一項在線研究。 根據調查，2019 年一個組織中的 AI 項目平均估計數量為 4 個，但受訪者預計未來三年內將包括 15 個項目。 這表明，到 2022 年，接受調查的組織預計平均有 35 個 AI 或 ML 項目到位。

3. 優先考慮價值的主要驅動因素

確定公司需求後，您需要確定AI 在業務項目中可能帶來的業務和財務收益。 考慮人工智能的不同實施，並通過關注短期目標並儘可能展示財務或商業價值，嘗試將每一個實施與實際結果聯繫起來。

在考慮目標時，請記住價值驅動因素（例如提高客戶價值或提高員工效率）與更好的公司業績同樣重要。 考慮機器而不是人是否可以更有效地執行某些耗時的任務。

驅動價值檢查每個用例所考慮的人工智能工具是否真正有能力。 例如，一些企業可能會對聊天機器人和智能代理感到沮喪，因為它們中的大多數目前無法在簡單的編程場景之外與人類解決問題相匹配（儘管它們正在迅速改進）。 其他技術，例如機器人過程自動化，可能會加快發票等簡單程序，但可能會減慢更複雜的製造系統。

4. 啟動試點

公司應該先從試驗項目開始，然後再在整個組織中推出認知應用程序，因為當前和預期的人工智能能力之間的差異並不總是很明顯。

概念驗證試點專為具有高商業價值的項目而設計。 它們還允許組織一次測試一種以上的技術。 採取額外的預防措施，避免受到技術供應商影響的高級管理人員的項目“注入”。

如果您的公司計劃這樣做，請考慮建立一個卓越的認知中心或同等結構來處理許多飛行員。 這種方法有助於培養企業內必要的技術技能和能力，以及將小型試點轉變為具有更高效果的大型應用程序。

在 MemSQL 委託進行的一項關於在工作場所採用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)的調查中，65% 的受訪者正在工作並準備使用，ML/AI 指出採用 ML 和 AI 的重點是以便做出更明智的業務決策，並強調這些技術對分析的重要性。

5. 擴大規模

許多公司已經成功啟動了認知試點，但它們在整個組織中實施人工智能的效率並不高。 使用人工智能的公司需要精確的擴展計劃以實現其目標，這需要技術專家和自動化業務流程的所有者之間進行協調。

將人工智能與現有系統和流程集成幾乎通常需要擴大規模，因為認知技術通常協助單個任務而不是整個流程。

在開始擴大規模之前，公司應考慮所需的集成是否可行。 商業中人工智能的一個例子是可擴展性，如果商業中的人工智能應用依賴於難以獲得的專有技術，那麼可擴展性將受到限制。 確保您的企業主和 IT 團隊在試驗階段之前或期間討論可擴展性問題。 即使使用像 RPA 這樣的相對基本的技術，圍​​繞 IT 的最終運行也很難成功。

根據麥肯錫對8 個業務功能的 33 個 AI 用例的調查，結果表明 AI 正在為公司帶來有意義的價值。 據報導，超過 44% 的受訪者在部署 AI 的業務部門中通過採用 AI 節省了成本，平均而言，採用 AI 使業務部門的成本降低了至少 10%。 受訪者可能會報告來自營銷和銷售、產品和服務開發以及供應鏈管理領域的人工智能用例的收入增長。

6.從小處著手

但是，當您剛開始時，請謹慎考慮如何在業務中應用 AI，即不要將所有數據都投入到您的第一個項目中，並寄希望於最好的結果。

從一個小樣本數據集開始，應用 AI 來展示其中包含的價值。 然後，在取得一些勝利之後，在利益相關者的完全支持下戰略性地推出解決方案。 然後，您可以繼續查看您的 AI 對新數據集的工作情況，然後再將其用於您從未見過的數據。

在確認您的初始計劃是否適合規模化（或者如果您需要在前進之前改變您的方法）之後，您可以從低成本、低風險的項目轉向更雄心勃勃的計劃：這些早期學習對於避免成本高昂至關重要未來的錯誤。

經常問的問題

Q1。 如何構建人工智能？

A.創建人工智能係統與標準計算機編程的不同之處在於軟件不會自動改進自身。 在構建 AI 時，需要牢記六個主要步驟。

• 識別問題
• 準備數據
• 選擇算法
• 訓練算法
• 選擇一種編程語言
• 在選定的平台上運行

Q2。 如何使用人工智能？

A.近年來，人工智能的發現得益於處理能力的進步、海量數據的可用性和創新算法。

人工智能被視為社會數字革命的關鍵組成部分，預計未來的使用將帶來重大變化。 以下是人工智能帶來變革的幾個行業。

• 語音識別
• 醫療保健技術
• 流媒體服務
• 聊天機器人
• 農業領域的人工智能
• 製造業
• 運輸
• 網絡安全

Q3。 人工智能如何幫助企業？

A.以下是人工智能幫助企業發展和監控其進展的幾種方式：

• 情感分析是一個自動化過程，用於監控和分析人們在不同類型文本中的情感和觀點。
• 借助強大的競爭情報，您可以跟踪競爭對手所做的一切——從產品到人員再到促銷活動，並做出最明智的決定。
• AI 中的銷售預測可以讓您在仍有時間避免問題的同時發現潛在問題。
• 通過預測分析，人工智能將信息轉化為知識，並提供對未來的洞察力。

結論說明

將人工智能集成到任何公司都是一項艱鉅的任務。

它需要深入的知識、大量的時間和對精確度的承諾。 此外，與其關注人工智能如何為您的特定業務帶來價值並確定最需要它的地方，不如關注人工智能如何為您的特定業務增加價值並確定成功實施它最需要的地方。

然後，借助人工智能開發公司的幫助和知識，您可以將您的人工智能商業理念付諸實踐，並利用人工智能的挑戰性領域產生長期價值。