人工智能的企业应用

人工智能技术的迅速发展给未来的工作带来了很大的不确定性和新的机遇,以帮助企业更好地把握未来的发展。

人工智能

完善的数据收集

人工智能需要以正确的方式收集大量高质量的数据。此外,收集高质量的数据是人工智能专家和数据科学家的基本任务。在此,我们讨论的不是在internet上可访问的数据,而是您的企业收集的数据。

但是,对于你的AI解决方案需要多少数据,并没有特定的答案。这取决于您的业务问题的复杂性和您将要构建的AI算法的复杂性。

因此,如果你决定雇佣数据科学家来构建AI算法,你需要做以下准备:

检查数据中的错误。虽然人工智能算法可以从大数据中找到真知灼见,但它们无法辨认数据格式。例如,如果你在一个客户的名字上拼错了几个字,但仍然断定这个人就是那个人,那么AI算法就不会。在这种情况下,人工智能机器会将拼写差异归类为不同的人,这对预测产生了负面影响。
保持数据的更新。如果你想让人工智能算法做出精确的预测并获得真正有价值的见解,你应该保持数据更新。这意味着在使用数据进行人工智能训练之前,你需要删除所有旧的和不相关的信息。另外,确保数据没有丢失,没有空白和异常值。
使用统一格式进行数据存储。为了让AI算法能够从你的数据中学习,你需要将所有的输入保持同一种格式。如果企业以不同的格式保存数据,如pdf、Word文档等多种格式,则需要将其转换为数据库可搜索的形式。

需要解决的特殊业务问题

如果你已经维护了业务收集和存储数据的方式,下一步就是找出你想从AI算法中得到什么。这意味着你需要定义你想要AI算法解决的业务问题。为了让您了解使用AI可以改进的领域,我们列出了三个最常见的AI用法。

为现有产品带来价值。例如,Netflix是如何利用人工智能和机器学习的推荐系统。机器学习算法会分析其他有相似爱好的用户的观看历史,向用户推荐更令人兴奋的内容。通过这种方式,该公司增加了付费用户的数量,同时为用户带来更吸引人的体验。
制定数据驱动的业务决策。你可以应用人工智能来获取关于如何控制租金价格、优化资源规划和需求预测等方面的见解,甚至可以预测设备何时可能发生故障。
自动化业务流程。人工智能算法非常适合于日常任务的自动化,因为它们擅长于分析一个特定任务的所有可用数据。如果你想知道用人工智能可以自动化哪些流程,首先考虑一下你的业务流程中是否有丰富的数据。
文化的创新

你的公司文化也决定了你是否准备好实施人工智能。例如,Facebook、Netflix、Spotify和其他利用人工智能的行业领袖在创新方面有着良好的记录。因此,您需要创新手段将您的数据变得更有价值。

公司战略。一些企业只是为了人工智能而实施人工智能,却没有一个完善的企业战略。在这种情况下,企业得到的是一个漫长期的、没有实际价值的项目。为了避免这种情况,您需要确保您的业务策略是灵活的,以使人工智能服务于公司战略。
结果可衡量。在实施人工智能技术之前,你应该考虑如何评估人工智能算法的效率和结果。设置指标来评估技术的投资回报。
结果偏差。有时候人工智能的工作方式并不像您所期待的那样,出现了结果偏差。因此,您不应依赖于人工智能算法的实现,还应考虑数据科学家后期维护算法的额外预算支出。
关键点

人工智能是一个伟大的工具,可能会给企业带来很多好处。然而,它不是“一刀切”的解决方案。

在考虑小型企业的人工智能之前,你应该考虑以下几点:

如果你的企业产生的数据很少,人工智能就不是你选择的技术解决方案。人工智能要训练学习、正常工作并获得有价值的见解,需要大量数据。
人工智能和机器学习不是魔术,而是数学。因此,不要仅仅认为这些技术是让你的企业赚更多钱的银弹。
如果你有一家不生产大数据的小公司,人工智能算法或许不会帮助你赚更多的钱。要将人工智能应用到你的业务中,你需要有结构化的数据,清晰地定义业务问题,以及灵活的公司战略。

推动智能化成为必需品,成为企业增长的关键推手,可能不是某一家企业或者某一个平台就可以解决的问题。而是需要平台、企业、学术、资本、研发等多方面力量协同参与,保持高度的产业配合,形成对新趋势、新技术的快速吸纳能力。只有这样,以智能驱动产业发展,夺取高速、生态、低成本的企业长期增长,才能成为可能。相比于技术炫技和算法霸权阴影下的AI单项技术时代,消解技术壁垒,快速进入各产业端口,为广大企业带来实际价值的EI(企业智能)新形态正在聚集。

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