如果組織使用的是數據，那么可以將機器學習引入到流程和系統中，從而充分利用人工智能。然而，人工智能和機器學習作為新興技術，有些組織因為擔心出錯而沒有采用。

 

這就是了解有關人工智能技術的更多信息以及如何快速高效地實施該技術非常重要的原因。因此，企業可以為即將無處不在的技術奠定基礎，改進運營，并獲得競爭優勢。

 

人工智能、機器學習和深度學習：它們如何結合在一起?

 

人工智能是一個包羅萬象的術語，用來表達將人類智能融入機器的想法。這包括了概念的各個方面，從廣泛的、高度先進的機器人的概念到深入的數據分析。

 

機器學習和其他形式的軟件之間的區別是什么?大多數流程由基于規則和指令組成的引擎的軟件控制。機器學習是一組可用于分析數據模式和執行預測的技術。

 

機器學習是人工智能的一個子集，它使計算機能夠將學習算法(通常由數據科學家創建)應用到數據中，以獲得準確的預測。

 

深度學習(DL)是機器學習(ML)的進化和演變，是希望復制人類大腦解決問題的一種方法。深度學習(DL)不使用預先標記的數據，而是使用數據中的模式對數據進行標記和分類。要做到準確，深度學習(DL)需要大量的數據和重要的訓練。

 

現在機器學習(ML)的最佳用途是什么?

 

•解決涉及大量數據和其他系統無法處理的流程問題，特別是在數據和結果之間沒有明確路徑的情況下。

 

•在數據與結果之間的相關性過于復雜或人類分析耗時的情況下。

 

•為決策提供支持信息。

 

其示例包括事件預測、趨勢分析、數據分類和決策自動化。機器學習(ML)甚至可以用于創建計算機視覺，用于執行傳統的人工任務，如直觀檢查問題。

 

人工智能的其他領域的突破，如自然語言理解(NLU)和自然語言處理(NLP)，也在塑造在線客戶服務。語音識別技術如此先進，以至人們很快就無法區分電腦和手機另一端的人員之間的區別。

 

機器學習(ML)的主要優點之一是它可以分析整個數據集，而不是從少量信息中推斷和應用結果，并希望它是正確的。這使得分析更加準確，并使企業能夠將實時數據納入模型和決策中。

 

人工智能(AI)和機器學習(ML)在哪里?

 

雖然人類是偉大的思考者，但機器學習(ML)正在推動敏捷思考和快速思考的界限。諾貝爾經濟學獎獲得者Daniel Kahneman澄清了這種雙速系統的工作原理：

 

系統一 - -思維敏捷

 

人類有時被稱為直覺機器，因為人們依賴于本能的思維方式。系統一使用關聯和記憶、模式匹配和假設來幫助人們快速得出結論。

 

系統二 - 思維緩慢

 

這是人們的一種分析思維方式。系統一不斷地創造印象、直覺、意圖和感覺，只有在遇到意外情況時才回到系統二。系統二反映、分析和解決問題，其結果形成信念和行動。

 

機器學習通過運用比大腦更強大的計算機能力，很快創造出“快速思考”機器的等價物。或者從更人性的角度來說，使機器能夠使用直覺作為智力的基礎。

 

隨著人們越來越廣泛地理解和應用機器學習，它將不總是當今技術的獨立方面。它將無處不在，遍布于各個行業的工作場所和日常生活。

 

這對企業意味著什么?人工智能(AI)和機器學習(ML)的早期采用者已經擁有多年的經驗，現在他們已經開始使用這項技術，風險已大大降低。

 

企業很可能會在某個時候將這項技術應用到其業務中，這就是理解人工智能在企業中投資的業務案例是至關重要的原因。

 

在業務中使用人工智能

 

當應用于正確的業務挑戰時，人工智能可以顯示出巨大的投資回報。

 

許多公司已經將人工智能(AI)和機器學習(ML)與他們的業務流程集成在一起。這里有一些例子：

 

(1)自動車輛檢查，使員工能夠解決其他優先事項

 

一家行業領先的運輸公司在運營期間通過人工檢查他們的送貨車是否損壞。而使用自動攝像機和人工智能技術可以實現發現損壞，檢查進行得更快，使工作人員可以開展其他業務活動。

 

(2)無人為干預的異常交易識別

 

一家能源公司實施機器學習來分析能源消費模式。通過將事務信息聚類為不可預見的組，系統可以建立模型，識別模式，分析和預測客戶的使用情況。

 

這種方法使數據模式和識別超越了傳統方法。它使企業能夠更快地識別和糾正問題，并具有更高的準確性。

 

(3)高度準確的組件故障預測

 

了解何時更換制造組件對于優化設備和最大化收入至關重要。通過將預測數據與速度、加速度和溫度等因素的實時分析相結合，機器學習(ML)可用于更準確地預測組件故障。通過結合兩種信息并建立識別因子和故障率之間相關性的模型，系統提供了卓越的預測能力。這樣可以更快、更準確地找到問題，提醒員工修復，并實現卓越的人力規劃。

 

決定如何在企業的業務中使用人工智能(AI)和機器學習(ML)需要準確的項目范圍：確定具體的用例并建立一個企業列表，以便企業可以處理多個項目，快速應用知識并增加價值。Gartner公司建議企業將項目與業務目標和衡量成功的預期指標保持一致。

 

投資人工智能(AI)和機器學習(ML)需要有一個合理的商業案例和理由。通過非常清楚企業想要修復的問題，了解業務價值，并設置明確的措施，企業將能夠證明其投資回報。

 

企業應該如何采用人工智能?

 

人工智能開發中，開發者在一端，安裝者在另一端。根據企業的業務項目，可能會發現中間位置是其充分利用這兩方面的最佳位置：

 

開發者：

 

創建新的模型和技術。這需要內部技能以及大量的時間和投資。企業將擁有其所創造的知識產權，但除非是未采用現有人工智能(AI)軟件服務的企業，否則不太可能需要投入這么多時間和成本。

 

創新者：

 

利用嵌入式人工智能開發現有技術框架，以改進流程。這條路線包括采用現成的模型。并定制它們以滿足企業的業務需求。企業將需要自己的數據科學家來完成這類工作，或者可以將其外包給具有快速項目交付能力的經驗豐富的團隊。這有助于企業證明人工智能技術的價值，而無需作出巨大的財政承諾。通過調整軟件來解決客戶或業務問題，企業將通過定制的解決方案獲得競爭優勢，而定制的解決方案不易被復制。

 

安裝者：

 

使用和調整現有技術。采用一個預先打包的軟件解決方案有時已經足夠好，如果它能使企業快速而輕松地到達目的地，那么它可能是一種選擇。然而，它可能不會給企業帶來最好的結果，也可能不會給企業帶來太多的競爭優勢，因為企業的競爭對手能夠購買完全相同的軟件并以相同的方式實現。

 

無論企業選擇哪條路線，都需要確保操作人工智能。這意味著持續管理模型，并在業務發生變化時預測其演變。

 

開始時需要什么?

 

在邁出人工智能之旅的第一步之前，仔細考慮人工智能是否是解決問題的正確工具。約束優化和商業智能系統等傳統工具通常可以完全滿足要求。企業可能需要咨詢受信任的開發團隊，以了解人工智能是否是為企業的業務增值的一種正確選擇。

 

一旦企業確定人工智能是正確的路線，將需要收集將建立決策的基礎數據和元數據(有關基礎數據的數據)。這需要構建具有高度細節的結構化信息。通常，企業擁有的數據越多，結果就越好。

 

與任何軟件開發項目一樣，企業需要一個計劃和流程。人工智能項目需要大規模和冗長的過程，這是一種常見的誤解。人們經常發現最好的方法解決特定的問題，并將其從研究和開發轉移到實施階段和概念證明。一般在幾周內，而不是幾個月。

 

這意味著企業需要與經驗豐富的開發公司合作，他們可以快速地試用和測試產品，讓企業充滿信心地向前邁進。

 

如果企業有遺留系統，不要擔心，它們不是人工智能的障礙。科技公司能夠將舊系統與新系統連接起來，使數據能夠順暢地傳輸，而不會妨礙創新的新技術。

 

人工智能(AI)和機器學習(ML)正在成為人們工作方式中不可或缺的一部分。讓企業進入這個新舞臺：

 

•確定一些潛在的項目/挑戰，并審查人工智能(AI)如何提供解決方案。確定成功的模式，并確保解決方案能夠滿足這一要求。

 

•檢查數據來自現在和將來的位置，并闡明清理和轉換數據所需的工作量。

 

•通過有監督的學習，企業的模型只能與提供的預先標記的數據一樣好。在開發、測試期間以及模型發布后，不斷檢查驗證標記數據的過程。

 

•制定重新培訓模型的計劃。這可能是因為信息量更大，使企業能夠提供更好的洞察力，或者必須對基礎業務環境中的變化做出反應。無論采用哪種方式，企業的模型都可能需要重新訓練以確保質量。

 

隨著企業的智能系統成功運行，將為更多的人工智能業務案例和提供的持續改進奠定堅實的基礎。