毋庸置疑,很多人對采用人工智能技術(shù)都有很大的興趣。但是根據(jù)一個全球性的調(diào)查,幾乎70%的初創(chuàng)公司并沒有使用人工智能工具,而缺少這樣的工具對他們的業(yè)務(wù)成長影響很小。也就是說,盡管有些人確定這項(xiàng)技術(shù)的有效性,但人工智能技術(shù)并未得到令人滿意的利用。這就是企業(yè)需要了解人工智能趨勢以獲得見解的原因,這些趨勢可能是戰(zhàn)略性的,尤其是在未來幾年內(nèi)。
2020年及以后會有什么期望?
如果企業(yè)能夠采用人工智能的最佳策略,那么需要采取必要的措施。人們將會認(rèn)識到人工智能對企業(yè)管理層以及投資回報(bào)率(ROI)的影響,并且在更大范圍內(nèi)也是如此。最重要的是,人們在2020年及以后對采用人工智能都需要具有樂觀的態(tài)度,以下對此進(jìn)行探討:
人工智能將變得更加智能
盡管人工智能是一種資源豐富的智能技術(shù),但仍然需要進(jìn)行一些微調(diào),特別是在迎合受眾群體方面。在未來的日子里,應(yīng)該從許多方面釋放限制人工智能發(fā)展?jié)摿Φ念A(yù)定義輸出。人工智能一直被視為固定、對應(yīng)和受限輸入之間的平衡工具。因此采用人工智能技術(shù)的機(jī)器始終依賴輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,而不是其他東西。未來幾年,人工智能將更多地是一種自我學(xué)習(xí)技術(shù),因此將變得更加智能。隨著傳統(tǒng)的維度被打破,人工智能適用于任何行業(yè)都將變得更加容易,而無論其范圍和規(guī)模如何。
人工智能的積極影響將在包括保險行業(yè)在內(nèi)的不同行業(yè)中體現(xiàn)。隨著人工智能模塊逐漸成為自我學(xué)習(xí)工具,確定最佳的汽車保險計(jì)劃以及獲得其他資源將變得更加容易。因此,自我學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)會根據(jù)瀏覽歷史預(yù)先分析需求,并且只會得出相關(guān)結(jié)果。
減少錯誤
人工智能程序是人為設(shè)計(jì)的,因此容易出錯。但是在未來幾年中,人工智能技術(shù)將會自我糾正,并將根據(jù)周圍環(huán)境自我學(xué)習(xí)和糾正。隨著人工智能技術(shù)日益廣泛應(yīng)用在銀行、運(yùn)輸和醫(yī)藥等關(guān)鍵和必不可少的領(lǐng)域,每當(dāng)需要立即進(jìn)行更正時,時間就成為了一個問題。人工智能技術(shù)將涉及增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和性能。而未來擁有可解釋人工智能的所有要素中,需要包括流程的道德和解釋性部分。
加強(qiáng)人工智能環(huán)境
人工智能技術(shù)將在未來成為企業(yè)的最新操作系統(tǒng)。這將帶來可操作性的概念以及加強(qiáng)管理人工智能環(huán)境的作用。人工智能工具將用于模型部署、模型服務(wù)、度量標(biāo)準(zhǔn)收集、性能監(jiān)控、結(jié)果分析、現(xiàn)有錯誤,以及對已部署模型的訓(xùn)練。
精簡B2B
人工智能技術(shù)在改善B2B程序方面可以發(fā)揮重要作用。在未來將會擴(kuò)展人工智能在管理復(fù)雜業(yè)務(wù)模型方面的總體作用。隨著B2B復(fù)雜性的簡化,合理地處理所有直觀步驟只是一個時間問題。簡而言之,隨著人工智能能夠?qū)⒏鞣N能力和優(yōu)勢帶入競爭中,可以期望數(shù)據(jù)驅(qū)動的策略在將來得到擴(kuò)展。
超級自動化的到來
根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司發(fā)布的調(diào)查報(bào)告,超級自動化有望成為2020年最具突破性的技術(shù)趨勢之一。簡而言之,這種人工智能用例將為現(xiàn)有企業(yè)創(chuàng)建更像數(shù)字身份的形式,例如數(shù)字孿生,。這將包括智能業(yè)務(wù)流程、機(jī)器人流程和其他形式的自動化技術(shù)。
如前所述,人工智能將在現(xiàn)有技術(shù)環(huán)境中發(fā)揮不可或缺的作用,尤其是在未來。隨著智能聊天機(jī)器人的推出,人工智能工具將在未來得到進(jìn)一步改進(jìn),確切地說是在滿足客戶多樣化和復(fù)雜的查詢的同時可以為每個客戶提供及時的響應(yīng)。但這不是一個隨機(jī)過程,需要一些時間。作為一種未來主義的概念,必須給人工智能一些發(fā)展時間,以將自我學(xué)習(xí)融入其中。只有這樣,它才能為企業(yè)提供創(chuàng)新的解決方案,同時最大限度地減少投入并擴(kuò)大產(chǎn)出。(Anand Srivastava)
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