AI智能推动人工智能发展的7个业务领域已成熟
人工智能已经吸引了每个人的想象力 ， 但是我们对这项技术有何期待？最近对IBM的550多名高管进行的一项调查发现 ， 高层提供了很多支持-每个人都想全力投入AI以提高其业务速度和能力 。 同时 ， 人工智能仍处于早期阶段 。 超过一半的高管仍在对其组织进行有限的实验或测试 ， 七分之一的经理仅在计划阶段 。
在企业开始将大量资金投入AI方法之前 ， 重要的是要了解AI可以在哪些方面产生最大的影响 。 AI咨询公司CriticalFuture的创始人AdamRiccoboni在他的最新著作《AI时代》中探讨了AI已经发挥作用的领域以及我们在AI进化规模上的立场 。 目前 ， 有多个业务领域可以从人工智能中受益 。 Riccoboni确定了可以应用AI来增强或增强功能的关键业务领域：
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供应链管理:要克服的挑战：“增强可见性 ， 发现薄弱环节 ， 使需求与生产相匹配 ， 管理供应商”AI会做什么：“控制软件会根据实际需求或预测需求自动响应规模供应链 。 预测智能会预测需求 。 机器学习与IoT设备和智能监控器相结合 ， 会自动标记供应链中的故障链接 。 ”
营业额:要克服的挑战：“发现新客户 ， 找到交叉销售/追加销售的机会 。 ”AI会分析系统会探索现有的客户图来寻找新客户 。 虚拟销售代理可以与客户互动 。
市场行销:要克服的挑战：“设计广告系列 ， 跟踪广告系列效果 ， 定位广告并个性化广告 。 ”AI可以根据兴趣排名或聚集现有客户,接收有关营销效果的报告,确定有利可图的产品领域,掌握产品人气和趋势概念 。
【AI智能推动人工智能发展的7个业务领域已成熟】运作方式:要克服的挑战：“预测维护和风险 ， 优化生产线 。 ”AI会估计生产组件的故障概率或故障时间,机器视觉提供自动视觉检查,人员系统从员工数据和过去的绩效中学习 ， 以分配最佳的可用员工 。 它要克服的挑战,防止网络攻击 ， 创建自定义智能软件 。 AI会做什么预测并阻止维护请求,使用智能工具不断测试部署 。 监视网络流量和拓扑 。
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人力资源：要克服的挑战：“确定人才 ， 进行访谈 ， 评估绩效 。 ”AI会探LinkedIn等社交/商业网络 ， 并使用图形处理AI来编译候选列表 。 使用情感分析工具处理内部沟通 。
金融:要克服的挑战：“报告趋势 ， 欺诈检测 ， 信用风险 ， 合同审查” 。 AI会做的事情是过滤和完善大量财务报告 。 预测并标记正在发生的问题 ， 例如意外损失 ， 预算不断增加或现金流量问题 。 虚拟财务代理与供应商进行沟通 。
但是 ， 人工智能的意义不仅仅在于在狭窄的业务职能部门中增强智能 。 最终 ， 它意味着新的经商方式 。 Riccoboni表示 ， 人工智能革命将经历四个阶段 ， 而我们正进入第二阶段 。 随着AI革命的发展 ， 这是可以期待的 。
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互联网/商务AI：Riccoboni断言 ， 我们已经进入了这个阶段 。 而且 ， 正如上述IBM研究表明 ， 至少有一半的企业至少在某种程度上进行了AI的试验-85％的高级管理人员将AI视为企业的当务之急 。
感知AI：“感知AI就是关于开始'看到'世界的机器 ， ”Riccoboni说 。 “以前 ， 人工智能机器充耳不闻 ， 盲目 。 机器无法解释音频和视觉 。 从技术角度来看 ， 人工智能已经可以看到 ， 说话 ， 听到和更多 。 下一波人工智能将彻底改变我们体验和与世界互动的方式 ， 模糊了数字世界和物理世界之间的界线 。 ”
自主AI：Riccoboni说 ， 这不能与自动化AI混淆 。 “自主的AI可以通过自我学习来学习和采取行动 。 当前的机器人是自动化的 ， 因为它们可以重复一个动作 ， 但不能做出决定或即兴发挥 。 但是随着机器的发展 ， 以及感知 ， 触摸和感知AI以及通过数据开发进行优化-机器将变得特别有用 。 ”
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人类级AI：这是AI的终极发展 ， 即AI（人工智能） ， 即机器将达到“超级智能”状态 ， 使他们能够以超快的速度理解问题并采取行动 。 Riccoboni解释说 ， 作为AI ， 我们目前还处于“狭窄的AI”领域 ， 我们还有很长的路要走 。
最后 ， Riccoboni为寻求在AI时代建立职业的专业人员提供了一些职业指导 。 尽管AI的发展带来了许多机会-例如AI系统开发和数据科学 ， 但Riccoboni建议专业人员专注于成为通才而不是专家来为这个新世界做准备 。 “由于人类的创造力的普遍性 ， 人类创造力是它相对于AI而言具有相对优势的领域 。 同情心是一项狭窄的技能 ， 因此可以训练AI来做 。 但是当同情心意味着能够跨领域连接点时 ， 机器将无法掌握 。 我们需要学习通用的 ， 跨领域的 ， 通才的技能 ， 而不是学习狭窄的技术技能 。 ”
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