如今有關(guān)人工智能的炒作多得令人眼花繚亂。各個行業(yè)都極力采用這種技術(shù)，以獲得相對于其他企業(yè)的競爭優(yōu)勢——降低運營成本，并改善客戶體驗。但是，你的企業(yè)真的需要人工智能解決方案嗎？
一些企業(yè)表示，人工智能只不過是浪費時間和金錢。此外，一些企業(yè)在人工智能計劃方面面臨特殊的困難。Gartner的研究顯示，最常見的問題是缺乏有經(jīng)驗的專家、數(shù)據(jù)量少，以及無法衡量結(jié)果。
并非所有公司都準備將人工智能納入其企業(yè)戰(zhàn)略。人工智能適合你的特定業(yè)務(wù)嗎？為了找到答案，我們回顧了AI的商業(yè)用例。
商用人工智能
人工智能是一種特殊的算法，它允許虛擬計算機通過模式識別來自動地學習經(jīng)驗，并適應新的信息來解決特定的業(yè)務(wù)問題。AI包括以下分支：
機器學習應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計分析從數(shù)據(jù)中獲取信息。
自然語言處理允許機器分析、理解和生成人類語言。
深度學習賦予虛擬機自學習能力和多層處理單元，并應用于圖像和語音識別。
人工智能對商業(yè)的好處
利用人工智能進行業(yè)務(wù)運營的公司表示：
54%的企業(yè)高管聲稱人工智能解決方案提高了他們的企業(yè)生產(chǎn)率
72%的決策者表示，在商業(yè)中使用人工智能幫助他們的員工專注于更有意義的任務(wù)
51%的執(zhí)行官為他們的產(chǎn)品應用人工智能和增值解決方案
59%的高管認為人工智能改善了大數(shù)據(jù)的使用
人工智能的業(yè)務(wù)應用
企業(yè)應用人工智能完成以下任務(wù)：
檢測欺詐行為。人工智能會對數(shù)百萬筆交易進行比較，并區(qū)分合法交易和欺詐交易。
提高數(shù)據(jù)安全性。該算法識別數(shù)據(jù)訪問、異常報告和安全漏洞。
電子商務(wù)推薦引擎。人工智能分析買家的購買歷史，并確定一個人的偏好。
提供更好的客戶支持。人工智能聊天機器人可以幫助用戶處理簡單的任務(wù)和簡單的查詢。
預測庫存供應。智能算法分析用戶的購買行為，并找出最受歡迎的產(chǎn)品。
客戶評分。通過分析潛在客戶的活動，人工智能對他們進行優(yōu)先排序，并預測每個客戶可能帶來的利潤。
更好地管理財政資源。人工智能機器通過分析買家的行為模式來預測收入和現(xiàn)金流。
基于上述幾點，讓我們來看看人工智能如何應用到商業(yè)中，以及在采用人工智能的過程中你將面臨哪些挑戰(zhàn)。
我的企業(yè)真的需要人工智能嗎？
首先要記住的是，并非所有公司都準備好利用人工智能。如果你想知道人工智能是否適合你的業(yè)務(wù)，請考慮以下幾點。
1、完善的數(shù)據(jù)收集
人工智能需要以正確的方式收集大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。此外，收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能專家和數(shù)據(jù)科學家的基本任務(wù)。在此，我們討論的不是在internet上可訪問的數(shù)據(jù)，而是您的公司收集的數(shù)據(jù)。
但是，對于你的AI解決方案需要多少數(shù)據(jù)，并沒有特定的答案。這取決于您的業(yè)務(wù)問題的復雜性和您將要構(gòu)建的AI算法的復雜性。
因此，如果你決定雇傭數(shù)據(jù)科學家來構(gòu)建AI算法，你需要做以下準備：
檢查數(shù)據(jù)中的錯誤。雖然人工智能算法可以從大數(shù)據(jù)中找到真知灼見，但它們無法辨認數(shù)據(jù)格式。例如，如果你在一個客戶的名字上拼錯了幾個字，但仍然斷定這個人就是那個人，那么AI算法就不會。在這種情況下，人工智能機器會將拼寫差異歸類為不同的人，這對預測產(chǎn)生了負面影響。
保持數(shù)據(jù)的更新。如果你想讓人工智能算法做出精確的預測并獲得真正有價值的見解，你應該保持數(shù)據(jù)更新。這意味著在使用數(shù)據(jù)進行人工智能訓練之前，你需要刪除所有舊的和不相關(guān)的信息。另外，確保數(shù)據(jù)沒有丟失，沒有空白和異常值。
使用統(tǒng)一格式進行數(shù)據(jù)存儲。為了讓AI算法能夠從你的數(shù)據(jù)中學習，你需要將所有的輸入保持同一種格式。如果企業(yè)以不同的格式保存數(shù)據(jù)，如pdf、Word文檔等多種格式，則需要將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫可搜索的形式。
2、需要解決的特殊業(yè)務(wù)問題
如果你已經(jīng)維護了業(yè)務(wù)收集和存儲數(shù)據(jù)的方式，下一步就是找出你想從AI算法中得到什么。這意味著你需要定義你想要AI算法解決的業(yè)務(wù)問題。為了讓您了解使用AI可以改進的領(lǐng)域，我們列出了三個最常見的AI用法。
為現(xiàn)有產(chǎn)品帶來價值。例如，Netflix是如何利用人工智能和機器學習的推薦系統(tǒng)。機器學習算法會分析其他有相似愛好的用戶的觀看歷史，向用戶推薦更令人興奮的內(nèi)容。通過這種方式，該公司增加了付費用戶的數(shù)量，同時為用戶帶來更吸引人的體驗。
制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策。你可以應用人工智能來獲取關(guān)于如何控制租金價格、優(yōu)化資源規(guī)劃和需求預測等方面的見解，甚至可以預測設(shè)備何時可能發(fā)生故障。
自動化業(yè)務(wù)流程。人工智能算法非常適合于日常任務(wù)的自動化，因為它們擅長于分析一個特定任務(wù)的所有可用數(shù)據(jù)。如果你想知道用人工智能可以自動化哪些流程，首先考慮一下你的業(yè)務(wù)流程中是否有豐富的數(shù)據(jù)。
3、文化的創(chuàng)新
你的公司文化也決定了你是否準備好實施人工智能。例如，F(xiàn)acebook、Netflix、Spotify和其他利用人工智能的行業(yè)領(lǐng)袖在創(chuàng)新方面有著良好的記錄。因此，您需要創(chuàng)新手段將您的數(shù)據(jù)變得更有價值。
公司戰(zhàn)略。一些企業(yè)只是為了人工智能而實施人工智能，卻沒有一個完善的企業(yè)戰(zhàn)略。在這種情況下，企業(yè)得到的是一個漫長期的、沒有實際價值的項目。為了避免這種情況，您需要確保您的業(yè)務(wù)策略是靈活的，以使人工智能服務(wù)于公司戰(zhàn)略。
結(jié)果可衡量。在實施人工智能技術(shù)之前，你應該考慮如何評估人工智能算法的效率和結(jié)果。設(shè)置指標來評估技術(shù)的投資回報。
結(jié)果偏差。有時候人工智能的工作方式并不像您所期待的那樣，出現(xiàn)了結(jié)果偏差。因此，您不應依賴于人工智能算法的實現(xiàn)，還應考慮數(shù)據(jù)科學家后期維護算法的額外預算支出。
4、關(guān)鍵點
人工智能是一個偉大的工具，可能會給企業(yè)帶來很多好處。然而，它不是“一刀切”的解決方案。
在考慮小型企業(yè)的人工智能之前，你應該考慮以下幾點：
如果你的企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)很少，人工智能就不是你選擇的技術(shù)解決方案。人工智能要訓練學習、正常工作并獲得有價值的見解，需要大量數(shù)據(jù)。
人工智能和機器學習不是魔術(shù)，而是數(shù)學。因此，不要僅僅認為這些技術(shù)是讓你的企業(yè)賺更多錢的銀彈。
如果你有一家不生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的小公司，人工智能算法或許不會幫助你賺更多的錢。
要將人工智能應用到你的業(yè)務(wù)中，你需要有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，清晰地定義業(yè)務(wù)問題，以及靈活的公司戰(zhàn)略。
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