一個典型的數字化轉型項目可以產生幾十甚至上百個重要的交付成果。與項目管理方面的交付成果不同，許多技術上的交付成果都可以通過使用AI/ML技術得以提升。
以下是利用AI/ML技術可以提升的一些主要數字化轉型項目交付成果。在規劃數字化轉型項目時，請考慮將這些概念納入其中。
數據質量的改善
數字化轉型計劃是否成功很大程度上取決于高質量的數據。遺憾的是，許多應用程序數據庫中的數據質量并不高。人工分析和糾正數據錯誤是一項昂貴、耗時和繁瑣的工作。
工程師可以利用AI/ML技術來快速識別錯誤，并以極高的準確度提出修改建議。這種能力可以在提高數據質量的同時縮短工作時間，降低成本，從而可提高數字化轉型計劃的成功率。
提高數據質量帶來的好處包括：
1. 數據分析給出的建議具有更高的可信度。
2. 更好地了解運營績效。
3. 上報的 KPI 準確性具有更高的可信度。
非結構化數據到結構化數據的轉換
由于許多企業的數據存儲在非結構化文檔中，而非結構化數據庫中，因此，從數字化轉型項目中收獲價值幾乎總是受阻。
工程師可以利用AI/ML技術快速處理大量非結構化文檔，以找出搜索詞和元數據，然后將其存儲為結構化數據。特定行業的業務規則庫可用作初始訓練數據，以開發出必要的模型。
這種轉換帶來的顯著好處包括：
1. 在許多企業中首次通過搜索詞和元數據從非結構化數據中收獲業務價值。這一好處在過去的企業中是無法實現的。
2. 簡化對(從非結構化數據轉換為)結構化數據進行查詢所需的數據分析軟件。
3. 顯著提高對之前非結構化數據的查詢效率。
軟件開發速度加快
幾乎每個數字化轉型項目都會開發一些定制軟件，通常用于執行數據集成工作。
工程師可以利用AIGC來編寫軟件代碼草稿。這些草稿仍需經過軟件開發人員的仔細審核和測試。不過，使用AIGC來開發定制軟件可以減少工作量，從而可以降低成本，提前完成任務。
利用AI/ML技術實現自動化升級
許多企業至少已對部分業務流程實施了自動化，并從中獲益。然而，大多數自動化過程非常僵化，缺乏靈活性或適應性。
利用AI/ML技術升級自動化過程，可提升自動化的以下優勢：
1. 產品質量的一致性。
2. 提高資本和勞動的生產率。
3. 降低成本。
4. 減少人工操作。
5. 減少計劃外停機時間。
6. 減少人為錯誤。
7. 提高生產安全性。
數據分析能力的提升
企業往往是因為現有的數據分析能力無法實現足夠的價值而開展數字化轉型項目。通常，通過更大范圍整合應用程序來獲取更多可用數據，從而有機會提升數據分析能力。
工程師可以利用AI/ML技術來提升數據分析能力，獲得以下好處：
1. 減少處理大型查詢所需的時間。
2. 找出使用傳統數據分析方法難以發現的趨勢和模式。
3. 生成具有更高可信度的預測。
4. 使用復雜的算法。
5. 自動執行各種數據分析任務，以減少相關的人工勞動。
6. 必要時支持實時洞察。
工業物聯網的自動化升級
許多企業已實施了一些應用程序，從而可以利用其 SCADA 系統生成的工業物聯網 (IIoT) 數據。
工程師可以利用AI/ML技術，通過實時協調以下系統的業務流程來提高整體效率：
1. 過程控制系統 (PCS)。
2. 制造執行系統 (MES)。
3. 企業資源規劃 (ERP)。
其好處是：
1. 降低單位成本。
2. 降低廢品率。
3. 更容易對需求變化或供應鏈問題做出反應。
數據擴充
通常，現有的公司數據不足以訓練ML模型。如果訓練數據缺乏足夠的多樣性，則這些模型就會表現很差。數據擴充是通過增加訓練數據集中的示例數量，使模型能夠看到和學習到更多樣化的數據，從而可以推進數字化轉型項目。
如果您的數字化轉型項目涉及到為ML技術生成高質量的訓練數據集，那么將公司數據擴充形成新的數據集，可以為您帶來更多價值。
網絡安全防御
有時，數字化轉型項目會將網絡安全視為工作范圍之外的事情，或無意中破壞現有的網絡安全防御。這些情況都會增加企業的網絡安全風險。
相反，工程師可以利用AI/ML技術來加強網絡安全防御。AI技術可以通過以下方式加強網絡安全防御：
1. 更好地識別網絡釣魚郵件。
2. 通過學習來發現一些未知威脅。
3. 識別那些不同于正常網絡行為的情況。
4. 掃描日志文件，查找與入侵相關的網絡活動，這是一項耗時且不適合人工完成的工作。
5. 持續處理單調重復的安全工作。
尋找外部數據源
當企業將外部數據源與內部數據源整合在一起時，數字化轉型項目往往會變得更有價值。
工程師可以利用AIGC來找出一些企業應考慮使用的外部免費、開源和付費的數據源。
AI/ML技術可以為工程師開辟新的途徑，以提升數字化轉型項目為企業帶來的業務價值。
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