人工智能對于實現這些目標至關重要，而且可以進行恰當的預測，這對準備和應對潛在危機方面至關重要，因為目前冠狀病毒疫情仍在全球很多國家和地區蔓延。事實上，調研機構Gartner公司最近將“更智能、更快、更負責任的人工智能”列為其第一大趨勢，尤其是那些希望進行必要的投資為疫情結束之后做好準備的組織。除了應對疫情之外，Gartner公司還強調了人工智能將會帶來多大的影響，并預測說：“到2024年底，75%的企業將從人工智能試點轉向運營人工智能，將推動流數據和分析基礎設施增長5倍。”

 

Gartner公司副總裁兼分析師Rita Sallam說：“要想在后疫情時代進行創新，數據和分析領導者需要在處理和訪問方面不斷提高分析速度和規模，才能在前所未有的市場變化中取得成功。”

 

但是，采用機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)之類的人工智能技術來收集見解并進行預測，已經不足以完成任務，尤其是對于那些希望在全球范圍內有效競爭的組織來說。如今的組織必須努力建立一種由人工智能驅動的數據素養的文化，這種文化直接并積極地影響他們的收入和利潤。

 

CLOUDSUFI公司創始人兼首席執行官Irfan Khan說，“為了幫助關注數據貨幣化的企業更好地面向未來，確保其業務運營并資產擴大其數據價值鏈，有幾種實現和提升機器智能的關鍵方法，以使其比過去的協議更加智能、更快和更具責任感。”CLOUDSUFI公司是一家人工智能解決方案提供商，致力于構建自動化數據供應鏈，推動并實現數據貨幣化。

 

Khan詳細介紹了利用人工智能數據驅動的見解和技術的五個好處，以創造實際的價值，這種洞察力可以推動新的和不斷發展的業務模型，并使組織能夠增加收入和盈利能力。

 

1.展現新的市場機會

 

如今的機器學習功能使人們能夠以前所未有的速度瀏覽以前無法訪問的數據。當前的技術提供了機會來分析圖像、語音或書面輸入，而不僅僅是數字，從而幫助組織更好地在這些不同的數據集中找到聯系。這可以通過多種方式產生價值并將其最大化。它不僅可以顯著減少支出，而且還可以創造新的市場機會。以冠狀病毒疫情為例，該算法可快速篩選大量數據，以識別出相似的疾病和可能的治療方法，從而使這些方法易于針對冠狀病毒進行測試。

 

機器學習的進步還幫助組織更好地利用其數據獲利并建立新的收入來源。當然，在上面的例子中，患者信息不會以任何方式共享或出售，但是可以收集到其他非常有價值的數據點。這包括確定某種藥物只對特定年齡段的人群有效，這對藥物開發人員和醫生至關重要。

 

新興的人工智能數據處理協議比機器學習技術的先前迭代要快得多，由此產生的解決方案、發現和產生利潤的結果也是如此。

 

2.調和情感與現實

 

數據可以產生價值。而在以往，組織很難篩選大量數據并查明關系。雖然存在一些諸如回歸和關聯之類基本的工具，但是現在的分析要求真正了解所提取的數據的真正含義。那么如何將數據轉換為可以講述的故事?在通常情況下，決策是基于情感基礎做出的。組織領導者可以使用數據來驗證自己的直覺。現在，他們獲得了更快的洞察力，可以果斷地驗證或否定他們的想法，同時也促使他們提出新的問題。因此，從組織的數據中獲取意義提供了巨大的優勢。

 

Khan說：“人類的本性是這樣的，除非能看到它、觸摸它、感受它，否則很難理解它。作為數據科學家，人們在簡單地解釋人工智能驅動的數據技術方面做得還不夠好。用數據講述故事或展示實際結果是真正的力量。”

 

3.將人類的決策過程與事實聯系起來

 

人們經常將數據與事實分開，并斷言說“這就是事實”。神經網絡將“人類決策過程”與這些事實聯系起來，這是一種幫助人們做出更好決策的模擬實踐。以前，人們將在孤島中查看諸如人口統計、客戶行為等數據集。但當這些多個數據集連接起來時，很明顯沒有兩個人或兩個客戶完全相同。

 

現在，采用新技術使人們能夠從事實層面理解趨勢，然后對外擴展。在健康領域，一些公司正在利用這一關鍵知識來預測某人是否可能遭受某種病痛的折磨。它還允許更有效的“如果這樣將會發生什么?”的場景。如果糖尿病患者注射胰島素，那么他們的飲食和治療方案就會改變，這使得高度個性化的醫療成為可能。但同樣的過程、原則和益處在非健康類別以及所有行業中都適用。

 

4.面向未來的強大數據供應鏈

 

從數據連接器到管道、從數據湖到統計模型、從人工智能到量子計算、從可視化故事板到數據驅動的自動化、從機器學習到自然語言處理再到神經網絡等等，組織都有非常有效的方法來驗證數據價值鏈。數據供應鏈相當復雜，要使其經得起未來的考驗并更加強大，就需要從創建到消耗可操作見解的整個過程進行周密的處理。

 

它從數據采集開始，從許多內部和外部來源收集各種各樣的大量數據，這些數據是以毫秒為單位生成的。一旦數據被識別和吸收，就需要把它帶到一個中心點，在那里可以對它進行探索、清理、轉換、擴充和豐富，最后建模以用于某個目的。然后是統計和啟發式建模。這些模型可以是不同類型的，并使用不同的算法在不同的場景中產生不同的精度水平。然后需要對模型進行調整，并提供一個持續反饋、學習和監控的環境。最后是結果的可視化，通過繪制因果關系來突出顯示影響最大的地方，從而進行解釋。這得出了關于如何解決一系列問題或發現機會的結論。

 

Khan指出，“大多數組織都有一些數據，并利用這些數據推動不同級別的業務流程改進和戰略決策。然而，很少有人充分利用數據。正確的數據估值和貨幣化方法可以發現無限的可能性，其中包括以客戶為中心、運營效率、競爭優勢、戰略合作伙伴關系、高效運營、提高盈利能力和新的收入來源。”

 

5.采用多媒體技術獲利

 

到現在為止，很多組織已經能夠編寫算法，生成大量數值或書面數據并加以利用。但是，有大量的數據以圖像或語音的形式出現，直到最近的技術發展，才易于處理和管理。視覺和聽覺輸入處理的應用是無止境的。零售和金融行業早先采用了這項技術，這是有充分理由的。這些行業組織看到成本下降，參與度上升，銷售增加，并從其獲利點中受益。

 

例如，一家大型百貨公司現可以將在每天的視頻數據實現數字化，并確定瀏覽牛仔褲的人數，但這些顧客不得不走得更遠才能找到它。因此，百貨公司可以將牛仔褲放在離店門和過道較近的地方，以確定其產品銷售額是否增加。

 

甚至教育領域也在利用人工智能驅動的數據。這項技術將會追蹤人們的眼睛運動情況，以辨別學生是否參與了由疫情而帶來的遠程學習模式。他們正在探索如何測量眼睛運動，以確定孩子是否真的在上課。

 

在醫院的X光放射學領域，開始轉換視覺數據并對其進行跟蹤，以加深對數字圖像和視頻的了解。核磁共振成像(MRI)能夠更好地跟蹤患者的腦部腫瘤，無論它們是在增長還是在縮小，以什么速率以及在區域方面是變暗還是變亮。這種由人工智能驅動的學習正在幫助醫生更好地檢測癌癥并更快地對患者進行治療。而人眼的視頻數據處理還可用于確定一個人是否醉酒、疲勞甚至患病。語音機器學習技術也在迅速發展。最初，語音識別被用來辨別某人是否真的有自殺傾向，這可以通過其聲音的拐點準確地預測出來。現在，如果這些信息被視頻捕捉到，那么其準確率大約提高20倍。

 

Khan指出：“在以往，使用傳統系統和解決方案將付出高昂的成本。如今，跨混合多云環境集成多個流程使數據處理和分析變得更加易于訪問和外包。這消除了組織購買成本過高的服務器和其他機器硬件的需要。”

 

作為全球領先的供應鏈透明度專家，Khan在多種環境中推動業務轉型和以客戶為中心的周轉增長戰略而聞名。除了與麻省理工學院的工程合作伙伴關系之外，Khan還成功地領導了美洲、歐洲、中東和亞洲市場的組織變革和流程改進。

 

Khan說：“新的人工智能解決方案和趨勢將消除數據及其解釋迷失甚至是更未被發現的拼湊過程。下一代平臺正在通過執行創建和管理人工智能產品所需的所有功能來解決這些問題，這些功能是單源系統，能夠以因果透明的方式提取數據、轉換、建模、調整和建議操作。”

 

對于一些公司來說，當今領先的人工智能技術也為垂直行業的專業化提供了合適的條件。Khan指出，“新興的解決方案支持通用的數據模型、法規遵從性和互操作性要求，這些要求反過來又加快了特定行業或市場的模型驗證、細化和實施。所有這些最終推動了對以前未解決問題的洞察力，這揭示了未開發的機會，并實現了工作流集成的認知解決方案的自動化。”

 

他繼續說：“總的來說，人工智能正迎來一個新的、更復雜的數據素養時代。這是一種建立在自動化、綜合性和整體性數據發現基礎上的新模式，它正在培養更高的認知洞察力和可操作的策略，從而對收入和利潤產生積極影響。也許人工智能未來的任務不僅應該集中在變得比以前更聰明、更快、更負責任，而且還應該在人類直覺和數據支持決策之間架起一座橋梁。這樣做無疑會提高組織以最大程度信任進行交易的能力。”

 

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