人工智能是什么 ？
简单来说 ， 人工智能 (AI) 是指可模仿人类智能来执行任务 ， 并基于收集的信息对自身进行迭代式改进的系统和机器。AI 具有多种形式。例如 ：
聊天机器人使用 AI 更快速高效地理解客户问题并提供更有效的回答
智能助手使用 AI 来解析大型自由文本数据集中的关键信息 ， 从而改善调度
推荐引擎可以根据用户的观看习惯自动推荐电视节目
AI 更多的是一种为超级思考和数据分析而服务的过程和能力 ， 而不是一种格式或功能。在不少人看来 ，AI 意味着高功能的类人机器人接管世界。事实上 ，AI 的初衷并不是要取代人类 ， 它旨在大幅增强人类的能力和贡献。这一特点使它成为了现代企业的一项非常宝贵的资产。
人工智能术语辨析
如今人工智能已变成了一个无所不包的术语 ， 很多用来执行在过去需要人工输入的复杂任务的应用 (例如与客户在线沟通或下棋) 都可以被称作人工智能。在现实中 ， 人工智能也经常与它的子领域互换使用 ， 例如机器学习和深度学习。然而 ， 它们之间是有区别的 ， 例如机器学习侧重于构建能够基于自身使用的数据进行学习或改进性能的系统。换句话说 ， 所有的机器学习都是 AI， 但不是所有的 AI 都是机器学习。
为了充分发挥 AI 的价值 ， 如今许多企业正加大对数据科学团队的投入。数据科学是一个综合运用科学和其他方法来挖掘数据价值的跨学科领域 ， 它能够结合数据统计、计算机科学等领域的专业技能与业务知识 ， 全面、深入地分析从多个来源收集的数据。
人工智能可以为企业提供哪些帮助 ？
AI 的本质是学习并超越人类感知和响应世界的方式。如今 ，AI 正迅速成为创新的基石。得益于各种可识别数据模式然后驱动企业开展预测的机器学习技术 ，AI 可以为您创造更多价值。
更全面地理解丰富的可用数据
基于预测 ， 自动执行过于复杂的任务或常规任务
AI 在企业中的应用
人工智能技术可以自动执行以往需要手动完成的流程或任务 ， 提高企业绩效和生产率 ， 还可以超越人力极限 ， 充分发挥数据的价值 ， 为企业创造巨大的商业效益。例如 ，Netflix 使用机器学习将个性化提升到了一个新的高度 ， 在 2017 年实现了 25％ 以上的客户增长。
大多数公司都把数据科学作为重中之重 ， 并在这方面投入巨资。在 Gartner 近期对 3000 多位 CIO 开展的调查中 ， 受访者将分析和商务智能列为其企业内颇具差异化优势的技术。接受调查的 CIO 认为 ， 这些技术对其公司来说具有战略性意义 ， 公司因此获得了更多新投资。
AI 可以为大多数职能、业务和行业创造价值。其中包括通用和行业特定的应用 ， 例如:
使用交易和人口统计数据来预测特定客户在与某企业的关系中将花费多少(或称作客户的终生价值)
根据客户行为和偏好优化定价
使用图像识别来分析 X 射线图像中的癌症迹象
企业如何使用 AI？
根据哈佛商业评论 开展的一项调查 ， 企业主要使用 AI 来完成以下任务 ：
检测和阻止安全入侵(44％)
解决用户的技术问题(41％)
减少生产管理工作(34％)
在使用认证供应商的技术时评估内部合规性(34％)
哪些因素促进了 AI 的使用 ？
推动 AI 在各个行业中快速发展的主要有 3 大因素 ：
快速可用、经济高效、性能强劲的计算能力 ： 强大的商用云计算为企业带来了经济高效、高性能的计算能力。在此之前 ， 唯一适用于 AI 的计算环境并非基于云且成本高昂。
大量的可供训练的数据 ： AI 需要接受大量数据的训练才能做出正确的预测。各种不同数据标记工具的兴起 ， 再加上组织可以轻松便捷、经济高效地存储和处理结构化及非结构化数据 ， 这让更多组织能够构建和训练 AI 算法。
AI 的竞争优势 ： 越来越多的企业开始认识到运用 AI 洞察支持业务目标所带来的竞争优势 ， 并将其作为企业的重中之重。例如 ，AI 提供的针对性建议可以帮助企业更快做出更明智的决策。利用 AI 特性和功能 ， 企业可以降低成本和风险 ， 缩短产品上市时间 ， 获得更多优势。
关于企业 AI 的 5 个常见误解
目前 ， 尽管 AI 技术已经带来了巨大的业务成功 ， 但许多企业对于 AI 及 AI 应用仍然有很多误解。以下是关于 AI 的 5 个常见误解 ：
误解 1： 企业需要自行构建 AI 方案。
事实 ： 如今大多数企业结合采用内部开发与现成解决方案来部署 AI。通过内部开发 ， 企业可以按照自己独特的业务需求进行定制 ， 而利用预构建的现成可用的 AI 解决方案 ， 企业可以快速解决常见的业务问题。
误解 2：AI 可以即刻发挥神奇功效。
事实 ： 要想凭借 AI 取得成功 ， 企业需要需要投入一定的时间 ， 制定周密的计划并明确定义业务目标。此外 ， 企业还需要采用一个战略性框架和一种迭代方法来实施 AI， 避免一系列随机、孤立式的 AI 解决方案带来的困扰。
误解 3： 企业 AI 不需要运营。
事实 ： 企业 AI 的意义并不是让机器人接管一切 ， 而在于赋能员工 ， 让员工专注处理更具战略性的任务。而且 ， 没有人来提供正确的数据 ， 以正确的方式来使用 ，AI 也根本无从谈起。
误解 4： 数据越多 ，AI 越出色。
事实 ： 企业 AI 离不开智能数据。为了利用 AI 获取有效的业务洞察 ， 企业需要提供丰富、及时、高度相关的高质量数据。
误解 5： 只要有数据和模型 ， 企业 AI 就能取得成功。
事实 ： 企业 AI 解决方案不止需要适当的数据、算法和模型 ， 还必须具备足够的可扩展性 ， 才能持续满足不断变化的业务需求。到目前为止 ， 大多数企业 AI 解决方案都是由数据科学家手动创建的 ， 不仅需要进行大量的手动设置和维护 ， 还无法灵活扩展。因此 ， 为了成功实施 AI 项目 ， 企业必须部署能够不断扩展的 AI 解决方案 ， 确保持续满足新的需求。
AI 的优势和挑战
如今很多成功案例已经有力证明了 AI 的价值。通过在传统业务流程和应用中融入机器学习和感知交互 ， 组织可显著改善用户体验并提高工作效率。
但阻碍依然存在。由于多个方面的原因 ， 很少有公司能够大规模部署人工智能。例如 ， 如果未使用云计算 ， 则 AI 项目的计算成本往往非常高 ； 构建 AI 项目不仅十分复杂 ， 而且还需要极其稀缺、高水平的专业技能。为了尽可能减少这些痛点 ， 企业应了解采用人工智能的时机和场景以及何时寻求第三方帮助。
AI 成功案例
如今 AI 已经帮助很多企业取得了重大成功。
哈佛商业评论称 ， 通过训练 AI 软件 ， 美联社实现了自动撰写短期收益新闻报道 ， 并将新闻报道量提升了 12 倍。这让其记者能够专注于撰写更具深度的文章。
Deep Patient 是西奈山伊坎医学院构建的一个人工智能工具 ， 可以帮助医生在诊断出疾病之前识别高风险患者。insideBIGDATA 称 ， 该工具可以分析患者的病史 ， 在发病前一年预测近 80 种疾病。
即时可用型 AI 让 AI 应用更简单
基于 AI 的解决方案和工具的兴起意味着更多的公司可以在更短的时间内以更低的成本利用 AI。即时可用的 AI 是指具有内置 AI 功能或者自动化算法决策过程的解决方案、工具和软件。
即时可用的 AI 范围非常广 ， 包括使用机器学习进行自我修复的自治数据库 ， 以及在各种数据集中解决图像识别和文本分析等问题的预构建模型。所有这些都能帮助公司更快地实现价值 ， 提高生产效率 ， 降低成本并改善客户关系。
如何开始使用 AI？
通过聊天机器人与客户沟通 ： 聊天机器人可以使用自然语言处理技术来理解客户 ， 允许客户提问和获取信息。这些聊天机器人会随着时间的推移不断学习 ， 旨在为客户交互创造更大的价值。
监视数据中心 ：IT 运营团队可以将所有 Web、应用、数据库性能、用户体验和日志数据整合到一个基于云的数据平台中 ， 然后通过该平台自动监视阈值和检测异常 ， 从而在系统监视上节省大量时间和精力。
无需专家帮助即执行业务分析 ： 利用具有可视化用户界面的分析工具 ， 非技术人员也可以轻松在系统中查询所需信息 ， 获得通俗易懂的答案。
哪些因素在阻碍企业释放 AI 潜力 ？
尽管 AI 具有广阔的前景 ， 但许多公司仍然无法充分发挥机器学习和其他 AI 功能的潜力。然而 ， 讽刺的是 ， 这一问题在很大程度上是人自己造成的 ， 正是低效的工作流阻碍了公司充分发挥 AI 的价值。
例如 ， 数据科学家有时无法获得构建机器学习模型所需的资源和数据 ， 无法与同事有效开展协作 ， 需要管理许多不同的开源工具。而应用开发人员有时需要对数据科学家开发的模型进行完全重新编码 ， 然后才能将这些模型嵌入到其应用中。
此外 ， 随着开源 AI 工具不断涌现 ，IT 团队要花费更多的时间来持续更新工作环境 ， 以此为数据科学团队提供支持。在很多情况下 ， 由于数据科学团队工作方式不够标准化 ， 这个问题还会变得更加复杂。
最终 ， 高管层可能无法看到 AI 投资的价值 ， 自然也就不会提供充足的支持和资源来构建 AI 成功所需要的协作和集成式生态系统。
构建良好的 AI 文化
要想充分利用 AI， 消除 AI 应用面临的阻碍 ， 企业需要构建良好的 AI 文化 ， 从而为 AI 生态系统提供全面支持。在此环境中 ：
业务分析师与数据科学家共同定义问题和目标
数据工程师负责管理数据和底层数据平台 ， 确保其完全可用于分析
数据科学家在数据科学平台上准备和探索数据并实施数据可视化和建模
IT 架构师负责管理为数据科学提供全面支持所需的底层基础设施 ， 无论是在本地部署环境还是云中
应用开发人员将模型部署到应用中 ， 构建数据驱动的产品
从人工智能到自适应智能
随着 AI 进入主流企业运营 ， 一个新术语正在兴起 ： 自适应智能。通过将实时的内部和外部数据与决策科学及高度可扩展的计算基础设施相结合 ， 自适应智能应用可帮助企业做出更明智的业务决策。
从本质上说 ， 这些应用使您的业务更智能。您将能够为客户提供更好的产品、建议和服务 — 所有这些都能带来更好的业务成果。
AI — 未来企业的战略要务和竞争优势
对于任何希望获得更高效率、新的收入机会和提高客户忠诚度的企业来说 ，AI 都是一项战略要务。它正迅速成为众多组织的竞争优势。有了 AI， 企业可以在更短的时间内完成更多任务、创建个性化和极具吸引力的客户体验并预测业务成果 ， 从而提升盈利能力。
但 AI 仍是一项颇为复杂的新兴技术。为了充分发挥其价值 ， 您需要在如何构建和管理大规模 AI 解决方案方面具备专业知识。一个成功的 AI 项目需要的不仅仅是聘用数据科学家。企业需要实施合适的工具、流程和管理策略来确保 AI 的成功。
充分发挥 AI 价值的优秀实践
哈佛商业评论 就如何开始使用 AI 提出了以下建议 ：
在对收入和成本具有重大和直接影响的活动中应用 AI 功能。
在保持人员不变的情况下使用 AI 来提高工作效率 ， 而不是削减或增加员工数量。
在后端而非前端开始实施 AI(IT 和会计受益最大)。
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AI 转型已是大势所趋。为了保持竞争力 ， 企业终将拥抱 AI 并构建 AI 生态系统。在未来 10 年里 ， 未能在某种程度上采用 AI 的企业终将落于人后。
虽然您的企业可能是个例外 ， 但大多数公司没有内部人才和专业知识来开发能够最大化人工智能能力的生态系统和解决方案
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39973271/article/details/111539417
