人工智能在商業(yè)智能未來中的作用是什么

（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

工廠部署AI來自動(dòng)化需要適應(yīng)性和敏捷性的復(fù)雜物理任務(wù)。營銷人員使用AI生成個(gè)性化的建議和自動(dòng)執(zhí)行訂單。該列表實(shí)際上是無限的。如今，如果沒有人工智能，從信用卡欺詐檢測到電子郵件垃圾郵件過濾器到預(yù)測性交通警報(bào)再到個(gè)性化提醒等一系列服務(wù)都是理所當(dāng)然的。

商業(yè)智能是AI廣泛使用的領(lǐng)域之一。企業(yè)利用深度學(xué)習(xí)算法來發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致銷售的行為模式，利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器的提示進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)和庫存優(yōu)化，并做更多的事情。但是，企業(yè)現(xiàn)在所做的只是可能性的冰山一角。AI實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策，隨著數(shù)據(jù)的擴(kuò)散，幾家企業(yè)冒著數(shù)據(jù)過載的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)的空前增長以及對分析此類數(shù)據(jù)的癡迷很容易影響企業(yè)的核心運(yùn)營?；贏I的商業(yè)智能軟件使企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)分解為可管理的見解，并利用大數(shù)據(jù)。

人工智能還具有改變分析動(dòng)態(tài)的潛力。常規(guī)數(shù)據(jù)分析專注于描述性分析或分析數(shù)據(jù)以報(bào)告發(fā)生的情況。當(dāng)前一代的支持AI的分析工具可以進(jìn)行預(yù)測分析或使用數(shù)據(jù)來解密未來的見解。但是，這是基于“最佳猜測”以及用于猜測概率的行為和歷史數(shù)據(jù)。

規(guī)范分析將在不久的將來接管所有工作?；贏I的規(guī)范性分析工具將搜索大量數(shù)據(jù)，并使用戶能夠制定各種可能的措施并提出可行的解決方案。規(guī)范性分析不僅可以預(yù)測，還可以提供合理的建議，并解釋為什么事情會(huì)按照既定方式發(fā)生。

從被動(dòng)式預(yù)測分析到主動(dòng)式規(guī)范分析的轉(zhuǎn)變提高了業(yè)務(wù)決策的效力和相關(guān)性。實(shí)時(shí)實(shí)時(shí)見解使企業(yè)能夠充分利用其運(yùn)營數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前正在發(fā)生的事情而不是過去發(fā)生的事情做出決策。許多建議也可以自動(dòng)執(zhí)行，由智能機(jī)器根據(jù)可用輸入確定最佳操作方案。從呼叫中心部署基于AI的聊天機(jī)器人到使用深度學(xué)習(xí)在幾秒鐘內(nèi)分析無數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)并檢測欺詐的銀行，當(dāng)今的企業(yè)在許多方面都利用了AI的力量。

人工智能驅(qū)動(dòng)的語音激活數(shù)字個(gè)人助理已經(jīng)極大地吸引了千禧一代。諸如語音識別接口之類的基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序的激增，其在企業(yè)中的廣泛采用以及諸如Apple Siri，Amazon Alexa和Google Assistant之類的數(shù)字語音助手的巨大普及都預(yù)示著未來的事物。語音將取代鍵盤和觸摸界面，成為個(gè)人參與品牌，跨行業(yè)的默認(rèn)規(guī)范。

同樣，在不久的將來，成熟的面部識別技術(shù)也將在目前的水平上取得長足的進(jìn)步。人工智能驅(qū)動(dòng)的面部識別技術(shù)可能會(huì)使高刺激性的密碼過時(shí)。基于AI的情報(bào)可從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，每次經(jīng)驗(yàn)或交易都會(huì)變得更好。由于下一個(gè)規(guī)定的決策自動(dòng)地比上一個(gè)更好，因此AI模型已經(jīng)高度成熟并涵蓋所有可能發(fā)生的階段了。

By Checking This Box You Agree to ou它變得更好了。未來由AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)可以從即將成為普通用戶的語音命令中自動(dòng)識別用戶甚至用戶的情緒，以提出高度準(zhǔn)確的建議或以真正的個(gè)人水平與他們互動(dòng)。下一波由人工智能驅(qū)動(dòng)的助手將能夠?qū)崟r(shí)地在上下文中分析大量數(shù)據(jù)，以快速掌握客戶的需求和優(yōu)先級，并執(zhí)行所需的工作。AI都已將超個(gè)性化作為默認(rèn)規(guī)范，而不是像現(xiàn)在這樣的高級服務(wù)。

在宏觀層面，企業(yè)將能夠整理來自各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息并進(jìn)行實(shí)時(shí)的實(shí)時(shí)情緒分析。例如，企業(yè)可以從客戶與公司的互動(dòng)，社交媒體帖子和其他數(shù)據(jù)中收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以了解他們對產(chǎn)品的思考過程和情感反應(yīng)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)干預(yù)以強(qiáng)化或改變這種看法。