人工智能（AI）解釋
人工智能，簡稱AI。即英文Artificial Intelligence的縮寫。用最簡單的術語來說，人工智能代表人工智能是指模仿人類智能來執(zhí)行任務的系統(tǒng)或機器，并且可以根據(jù)收集的信息迭代地改進自己。AI以多種形式表現(xiàn)出來。以下是一些示例：
聊天機器人使用AI更快地了解客戶問題并提供更有效的答案
智能助手使用AI從大型自由文本數(shù)據(jù)集中解析關鍵信息，以改進調(diào)度
推薦引擎可以根據(jù)用戶的觀看習慣為電視節(jié)目提供自動推薦
人工智能更多地是關于超能力思維和數(shù)據(jù)分析的過程和能力，而不是任何特定的格式或功能。雖然人工智能帶來了高功能、類似人類的機器人接管世界的圖像，但人工智能并不是要取代人類。它旨在顯著提高人類的能力和貢獻。這使它成為非常寶貴的商業(yè)資產(chǎn)。
人工智能術語
人工智能已成為執(zhí)行曾經(jīng)需要人工輸入的復雜任務的應用程序的統(tǒng)稱，例如在線與客戶通信或下棋。該術語通常與其子領域互換使用，包括機器學習和深度學習。但是，存在差異。例如，機器學習專注于構(gòu)建系統(tǒng)，這些系統(tǒng)根據(jù)它們使用的數(shù)據(jù)來學習或提高其性能。重要的是要注意，盡管所有的機器學習都是AI，但并非所有AI都是機器學習。為了從人工智能中獲得全部價值，許多公司正在對數(shù)據(jù)科學團隊進行大量投資。數(shù)據(jù)科學是一個跨學科領域，使用科學和其他方法從數(shù)據(jù)中提取價值，將統(tǒng)計學和計算機科學等領域的技能與商業(yè)知識相結(jié)合，以分析從多個來源收集的數(shù)據(jù)。
人工智能和開發(fā)人員
開發(fā)人員使用人工智能更有效地執(zhí)行手動完成的任務、與客戶建立聯(lián)系、識別模式并解決問題。要開始使用AI，開發(fā)人員應該具有數(shù)學背景，并對算法感到滿意。在開始使用人工智能構(gòu)建應用程序時，從小處著手會有所幫助。通過構(gòu)建一個相對簡單的項目，例如井字游戲，您將學習人工智能的基礎知識。邊做邊學是提升任何技能的好方法，人工智能也不例外。一旦你成功完成了一個或多個小規(guī)模的項目，人工智能可以帶你去哪里就沒有限制。
人工智能技術如何幫助組織
人工智能的核心原則是復制并超越人類感知世界和反應的方式。它正迅速成為創(chuàng)新的基石。人工智能由各種形式的機器學習提供支持，可以識別數(shù)據(jù)中的模式以實現(xiàn)預測，可以通過以下方式為您的業(yè)務增加價值：
更全面地了解可用數(shù)據(jù)的豐富性
依靠預測來自動執(zhí)行過于復雜或平凡的任務
企業(yè)中的人工智能
人工智能技術通過自動化曾經(jīng)需要人力的流程或任務來提高企業(yè)績效和生產(chǎn)力。人工智能還可以以人類無法達到的規(guī)模理解數(shù)據(jù)。這種能力可以帶來巨大的業(yè)務利益。例如，Netflix使用機器學習來提供一定程度的個性化，幫助該公司在2017年將其客戶群擴大了25%以上。大多數(shù)公司已將數(shù)據(jù)科學作為優(yōu)先事項，并正在大力投資。在Gartner最近對3000多名首席信息官進行的調(diào)查中，受訪者將分析和商業(yè)智能列為其組織最重要的差異化技術。接受調(diào)查的首席信息官認為這些技術對其公司最具戰(zhàn)略意義。因此，他們正在吸引最多的新投資。
人工智能對大多數(shù)職能、業(yè)務和行業(yè)都有價值。它包括一般和行業(yè)特定的應用，例如：
使用交易和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)來預測某些客戶在與企業(yè)的關系過程中將花費多少（或客戶終身價值）
根據(jù)客戶行為和偏好優(yōu)化定價
使用圖像識別分析X射線圖像中的癌癥跡象
企業(yè)如何使用AI
據(jù)《哈佛商業(yè)評論》報道，企業(yè)主要使用人工智能來：
檢測并阻止安全入侵（44%）
解決用戶的技術問題（41%）
減少生產(chǎn)管理工作（34%）
衡量使用經(jīng)批準的供應商的內(nèi)部合規(guī)性（34%）
是什么推動了人工智能的采用？
有三個因素正在推動各行各業(yè)人工智能的發(fā)展：
經(jīng)濟實惠的高性能計算能力隨時可用。云中豐富的商品計算能力使您可以輕松訪問經(jīng)濟實惠的高性能計算能力。在此發(fā)展之前，可用于AI的唯一計算環(huán)境是非基于云的，成本高昂。
大量數(shù)據(jù)可用于訓練。人工智能需要根據(jù)大量數(shù)據(jù)進行訓練，以做出正確的預測。用于標記數(shù)據(jù)的不同工具的出現(xiàn)，以及組織可以存儲和處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的便利性和可負擔性，使更多的組織能夠構(gòu)建和訓練AI算法。
應用人工智能提供競爭優(yōu)勢。企業(yè)越來越認識到將人工智能見解應用于業(yè)務目標的競爭優(yōu)勢，并將其作為整個企業(yè)的優(yōu)先事項。例如，人工智能提供的有針對性的建議可以幫助企業(yè)更快地做出更好的決策。人工智能的許多特性和功能可以降低成本，降低風險，縮短上市時間等等。
關于企業(yè)AI的5個常見誤區(qū)
雖然許多公司已經(jīng)成功地采用了人工智能技術，但也有很多關于人工智能的錯誤信息，以及它能做什么和不能做什么。在這里，我們探討了關于AI的五個常見神話：
誤區(qū)1：企業(yè)AI需要一種自己構(gòu)建的方法。
現(xiàn)實：大多數(shù)企業(yè)通過結(jié)合內(nèi)部和開箱即用的解決方案來采用AI。內(nèi)部AI開發(fā)允許企業(yè)根據(jù)獨特的業(yè)務需求進行定制;預構(gòu)建的AI解決方案使您能夠通過針對更常見業(yè)務問題的即用型解決方案來簡化實施。
誤區(qū)2：人工智能將立即帶來神奇的結(jié)果。
現(xiàn)實：通往AI成功之路需要時間、深思熟慮的規(guī)劃以及對要完成的可交付成果的清晰認識。您需要一個戰(zhàn)略框架和一種迭代方法來避免提供一組隨機的斷開連接的AI解決方案。
誤區(qū)3：企業(yè)人工智能不需要人們來運行它。
現(xiàn)實：企業(yè)人工智能并不是關于機器人接管的。人工智能的價值在于它增強了人類的能力，并解放了您的員工，讓他們承擔更具戰(zhàn)略性的任務。此外，人工智能依賴于人們向它提供正確的數(shù)據(jù)，并以正確的方式使用它。
誤區(qū)4：數(shù)據(jù)越多越好。
現(xiàn)實：企業(yè)AI需要智能數(shù)據(jù)。為了從AI中獲得最有效的業(yè)務見解，您的數(shù)據(jù)需要高質(zhì)量、最新、相關且豐富。
誤區(qū)5：企業(yè)AI只需要數(shù)據(jù)和模型即可成功。
現(xiàn)實：數(shù)據(jù)、算法和模型只是一個開始。但人工智能解決方案必須具有可擴展性，以滿足不斷變化的業(yè)務需求。迄今為止，大多數(shù)企業(yè)AI解決方案都是由數(shù)據(jù)科學家手工制作的。這些解決方案需要大量的手動設置和維護，而且無法擴展。要成功實施AI項目，您需要能夠隨著AI的發(fā)展而擴展以滿足新需求的AI解決方案。
實施AI的好處和挑戰(zhàn)
有許多成功案例證明了人工智能的價值。將機器學習和認知交互添加到傳統(tǒng)業(yè)務流程和應用程序中的組織可以大大改善用戶體驗并提高生產(chǎn)力。但是，也有一些絆腳石。由于幾個原因，很少有公司大規(guī)模部署人工智能。例如，如果他們不使用云計算，人工智能項目通常計算成本高昂。它們構(gòu)建起來也很復雜，需要需求量大但供不應求的專業(yè)知識。了解何時何地整合人工智能，以及何時轉(zhuǎn)向第三方，將有助于最大限度地減少這些困難。
人工智能成功案例
人工智能是一些重要成功案例背后的驅(qū)動因素：
據(jù)《哈佛商業(yè)評論》報道，美聯(lián)社通過訓練人工智能軟件自動撰寫短期收益新聞報道，產(chǎn)生了12倍以上的故事。這一努力使記者們可以自由地撰寫更深入的文章。
DeepPatient是由西奈山伊坎醫(yī)學院構(gòu)建的人工智能工具，允許醫(yī)生在診斷疾病之前識別高風險患者。根據(jù)INSIDEBIGDATA，該工具分析患者的病史，以預測發(fā)病前一年的近80種疾病。
即用型AI使AI更易于操作化
人工智能解決方案和工具的出現(xiàn)意味著更多的公司可以在更短的時間內(nèi)以更低的成本和更少的時間利用人工智能。即用型AI是指具有內(nèi)置AI功能或自動化算法決策過程的解決方案，工具和軟件。即用型AI可以是任何東西，從使用機器學習進行自我修復的自治數(shù)據(jù)庫，到可以應用于各種數(shù)據(jù)集以解決圖像識別和文本分析等挑戰(zhàn)的預構(gòu)建模型。它可以幫助公司更快地實現(xiàn)價值，提高生產(chǎn)力，降低成本并改善與客戶的關系。
如何開始使用AI
通過聊天機器人與客戶溝通。聊天機器人使用自然語言處理來了解客戶，并允許他們提出問題并獲取信息。這些聊天機器人會隨著時間的推移而學習，因此它們可以為客戶互動增加更大的價值。監(jiān)控您的數(shù)據(jù)中心。通過將所有Web、應用程序、數(shù)據(jù)庫性能、用戶體驗和日志數(shù)據(jù)放入一個基于云的數(shù)據(jù)平臺（自動監(jiān)控閾值和檢測異常），IT運營團隊可以在系統(tǒng)監(jiān)控方面節(jié)省大量時間和精力。在沒有專家的情況下執(zhí)行業(yè)務分析。具有可視化用戶界面的分析工具允許非技術人員輕松查詢系統(tǒng)并獲得可理解的答案。
實現(xiàn)人工智能全部潛力的障礙
盡管有人工智能的承諾，但許多公司并沒有意識到機器學習和其他人工智能功能的全部潛力。為什么？具有諷刺意味的是，事實證明，問題在很大程度上是...人。低效的工作流程可能會阻礙公司獲得其AI實施的全部價值。例如，數(shù)據(jù)科學家在獲取構(gòu)建機器學習模型所需的資源和數(shù)據(jù)方面可能面臨挑戰(zhàn)。他們可能在與隊友合作時遇到困難。他們有許多不同的開源工具需要管理，而應用程序開發(fā)人員有時需要完全重新編碼數(shù)據(jù)科學家開發(fā)的模型，然后才能將它們嵌入到應用程序中。
隨著開源AI工具數(shù)量的不斷增加，IT最終花費更多時間通過不斷更新他們的工作環(huán)境來支持數(shù)據(jù)科學團隊。由于數(shù)據(jù)科學團隊喜歡的工作方式的標準化有限，這個問題變得更加復雜。最后，高級管理人員可能無法想象其公司人工智能投資的全部潛力。因此，他們沒有提供足夠的贊助和資源來創(chuàng)建人工智能成功所需的協(xié)作和集成生態(tài)系統(tǒng)。
創(chuàng)造正確的文化
充分利用AI并避免阻礙成功實施的問題，意味著實施完全支持AI生態(tài)系統(tǒng)的團隊文化。在這種類型的環(huán)境中：
業(yè)務分析師與數(shù)據(jù)科學家合作定義問題和目標
數(shù)據(jù)工程師管理數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)平臺，使其完全可操作以進行分析
數(shù)據(jù)科學家在數(shù)據(jù)科學平臺上準備、探索、可視化和建模數(shù)據(jù)
IT架構(gòu)師管理大規(guī)模支持數(shù)據(jù)科學所需的底層基礎架構(gòu)，無論是在本地還是在云中
應用程序開發(fā)人員將模型部署到應用程序中，以構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品
從人工智能到自適應智能
隨著人工智能功能進入主流企業(yè)運營，一個新術語正在不斷發(fā)展：自適應智能。自適應智能應用程序通過將實時內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的強大功能與決策科學和高度可擴展的計算基礎架構(gòu)相結(jié)合，幫助企業(yè)做出更好的業(yè)務決策。這些應用程序基本上使您的業(yè)務更加智能。這使您能夠為客戶提供更好的產(chǎn)品、建議和服務，所有這些都會帶來更好的業(yè)務成果。
人工智能作為戰(zhàn)略要務和競爭優(yōu)勢
對于任何希望提高效率、新收入機會和提高客戶忠誠度的企業(yè)來說，人工智能都是戰(zhàn)略要務。對于許多組織來說，它正迅速成為一種競爭優(yōu)勢。借助人工智能，企業(yè)可以在更短的時間內(nèi)完成更多工作，創(chuàng)建個性化且引人注目的客戶體驗，并預測業(yè)務成果以提高盈利能力。
但人工智能仍然是一項新的復雜技術。為了充分利用它，您需要有關如何大規(guī)模構(gòu)建和管理AI解決方案的專業(yè)知識。一個成功的人工智能項目需要的不僅僅是聘請一名數(shù)據(jù)科學家。企業(yè)必須實施正確的工具、流程和管理策略，以確保人工智能的成功。
充分利用AI的最佳實踐
《哈佛商業(yè)評論》對AI入門提出了以下建議：
將AI功能應用于對收入和成本影響最大、最直接的活動。
使用AI在相同數(shù)量的情況下提高生產(chǎn)力，而不是消除或增加員工人數(shù)。
在后臺開始實施AI，而不是在前臺（IT和會計將受益最大）。
