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人工智能业务案例和提供的持续改进奠定坚实的基础

提高灵活性,改善客户体验,降低成本,这是推动组织持续关注人工智能和机器学习的三大好处。如果组织使用的是数据,那么可以将机器学习引入到流程和系统中,从而充分利用人工智能。然而,人工智能和机器学习作为新兴技术,有些组织因为担心出错而没有采用。

这就是了解有关人工智能技术的更多信息以及如何快速高效地实施该技术非常重要的原因。因此,企业可以为即将无处不在的技术奠定基础,改进运营,并获得竞争优势。

人工智能、机器学习和深度学习:它们如何结合在一起?

人工智能是一个包罗万象的术语,用来表达将人类智能融入机器的想法。这包括了概念的各个方面,从广泛的、高度先进的机器人的概念到深入的数据分析。

机器学习和其他形式的软件之间的区别是什么?大多数流程由基于规则和指令组成的引擎的软件控制。机器学习是一组可用于分析数据模式和执行预测的技术。

机器学习是人工智能的一个子集,它使计算机能够将学习算法(通常由数据科学家创建)应用到数据中,以获得准确的预测。

深度学习(DL)是机器学习(ML)的进化和演变,是希望复制人类大脑解决问题的一种方法。深度学习(DL)不使用预先标记的数据,而是使用数据中的模式对数据进行标记和分类。要做到准确,深度学习(DL)需要大量的数据和重要的训练。

现在机器学习(ML)的最佳用途是什么?

解决涉及大量数据和其他系统无法处理的流程问题,特别是在数据和结果之间没有明确路径的情况下。

在数据与结果之间的相关性过于复杂或人类分析耗时的情况下。

为决策提供支持信息。

其示例包括事件预测、趋势分析、数据分类和决策自动化。机器学习(ML)甚至可以用于创建计算机视觉,用于执行传统的人工任务,如直观检查问题。

人工智能的其他领域的突破,如自然语言理解(NLU)和自然语言处理(NLP),也在塑造在线客户服务。语音识别技术如此先进,以至人们很快就无法区分电脑和手机另一端的人员之间的区别。

机器学习(ML)的主要优点之一是它可以分析整个数据集,而不是从少量信息中推断和应用结果,并希望它是正确的。这使得分析更加准确,并使企业能够将实时数据纳入模型和决策中。

人工智能(AI)和机器学习(ML)在哪里?

虽然人类是伟大的思考者,但机器学习(ML)正在推动敏捷思考和快速思考的界限。诺贝尔经济学奖获得者Daniel Kahneman澄清了这种双速系统的工作原理:

系统一 - -思维敏捷

人类有时被称为直觉机器,因为人们依赖于本能的思维方式。系统一使用关联和记忆、模式匹配和假设来帮助人们快速得出结论。

系统二 - 思维缓慢

这是人们的一种分析思维方式。系统一不断地创造印象、直觉、意图和感觉,只有在遇到意外情况时才回到系统二。系统二反映、分析和解决问题,其结果形成信念和行动。

机器学习通过运用比大脑更强大的计算机能力,很快创造出“快速思考”机器的等价物。或者从更人性的角度来说,使机器能够使用直觉作为智力的基础。

随着人们越来越广泛地理解和应用机器学习,它将不总是当今技术的独立方面。它将无处不在,遍布于各个行业的工作场所和日常生活。

这对企业意味着什么?人工智能(AI)和机器学习(ML)的早期采用者已经拥有多年的经验,现在他们已经开始使用这项技术,风险已大大降低。

企业很可能会在某个时候将这项技术应用到其业务中,这就是理解人工智能在企业中投资的业务案例是至关重要的原因。

在业务中使用人工智能

当应用于正确的业务挑战时,人工智能可以显示出巨大的投资回报。

许多公司已经将人工智能(AI)和机器学习(ML)与他们的业务流程集成在一起。这里有一些例子:

(1)自动车辆检查,使员工能够解决其他优先事项

一家行业领先的运输公司在运营期间通过人工检查他们的送货车是否损坏。而使用自动摄像机和人工智能技术可以实现发现损坏,检查进行得更快,使工作人员可以开展其他业务活动。

(2)无人为干预的异常交易识别

一家能源公司实施机器学习来分析能源消费模式。通过将事务信息聚类为不可预见的组,系统可以建立模型,识别模式,分析和预测客户的使用情况。

这种方法使数据模式和识别超越了传统方法。它使企业能够更快地识别和纠正问题,并具有更高的准确性。

(3)高度准确的组件故障预测

了解何时更换制造组件对于优化设备和最大化收入至关重要。通过将预测数据与速度、加速度和温度等因素的实时分析相结合,机器学习(ML)可用于更准确地预测组件故障。通过结合两种信息并建立识别因子和故障率之间相关性的模型,系统提供了卓越的预测能力。这样可以更快、更准确地找到问题,提醒员工修复,并实现卓越的人力规划。

决定如何在企业的业务中使用人工智能(AI)和机器学习(ML)需要准确的项目范围:确定具体的用例并建立一个企业列表,以便企业可以处理多个项目,快速应用知识并增加价值。Gartner公司建议企业将项目与业务目标和衡量成功的预期指标保持一致。

投资人工智能(AI)和机器学习(ML)需要有一个合理的商业案例和理由。通过非常清楚企业想要修复的问题,了解业务价值,并设置明确的措施,企业将能够证明其投资回报。

企业应该如何采用人工智能?

人工智能开发中,开发者在一端,安装者在另一端。根据企业的业务项目,可能会发现中间位置是其充分利用这两方面的最佳位置:

开发者:

创建新的模型和技术。这需要内部技能以及大量的时间和投资。企业将拥有其所创造的知识产权,但除非是未采用现有人工智能(AI)软件服务的企业,否则不太可能需要投入这么多时间和成本。

创新者:

利用嵌入式人工智能开发现有技术框架,以改进流程。这条路线包括采用现成的模型。并定制它们以满足企业的业务需求。企业将需要自己的数据科学家来完成这类工作,或者可以将其外包给具有快速项目交付能力的经验丰富的团队。这有助于企业证明人工智能技术的价值,而无需作出巨大的财政承诺。通过调整软件来解决客户或业务问题,企业将通过定制的解决方案获得竞争优势,而定制的解决方案不易被复制。

安装者:

使用和调整现有技术。采用一个预先打包的软件解决方案有时已经足够好,如果它能使企业快速而轻松地到达目的地,那么它可能是一种选择。然而,它可能不会给企业带来最好的结果,也可能不会给企业带来太多的竞争优势,因为企业的竞争对手能够购买完全相同的软件并以相同的方式实现。

无论企业选择哪条路线,都需要确保操作人工智能。这意味着持续管理模型,并在业务发生变化时预测其演变。

开始时需要什么?

在迈出人工智能之旅的第一步之前,仔细考虑人工智能是否是解决问题的正确工具。约束优化和商业智能系统等传统工具通常可以完全满足要求。企业可能需要咨询受信任的开发团队,以了解人工智能是否是为企业的业务增值的一种正确选择。

一旦企业确定人工智能是正确的路线,将需要收集将建立决策的基础数据和元数据(有关基础数据的数据)。这需要构建具有高度细节的结构化信息。通常,企业拥有的数据越多,结果就越好。

与任何软件开发项目一样,企业需要一个计划和流程。人工智能项目需要大规模和冗长的过程,这是一种常见的误解。人们经常发现最好的方法解决特定的问题,并将其从研究和开发转移到实施阶段和概念证明。一般在几周内,而不是几个月。

这意味着企业需要与经验丰富的开发公司合作,他们可以快速地试用和测试产品,让企业充满信心地向前迈进。

如果企业有遗留系统,不要担心,它们不是人工智能的障碍。科技公司能够将旧系统与新系统连接起来,使数据能够顺畅地传输,而不会妨碍创新的新技术。

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在成为人们工作方式中不可或缺的一部分。让企业进入这个新舞台:

确定一些潜在的项目/挑战,并审查人工智能(AI)如何提供解决方案。确定成功的模式,并确保解决方案能够满足这一要求。

检查数据来自现在和将来的位置,并阐明清理和转换数据所需的工作量。

通过有监督的学习,企业的模型只能与提供的预先标记的数据一样好。在开发、测试期间以及模型发布后,不断检查验证标记数据的过程。

制定重新培训模型的计划。这可能是因为信息量更大,使企业能够提供更好的洞察力,或者必须对基础业务环境中的变化做出反应。无论采用哪种方式,企业的模型都可能需要重新训练以确保质量。

随着企业的智能系统成功运行,将为更多的人工智能业务案例和提供的持续改进奠定坚实的基础。

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