人工智能 (AI) 和机器学习
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的概念并不新鲜。人工智能是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。然而，机器学习是人工智能的一种应用，它使设备能够从经验中学习，并在不进行任何编码的情况下改进自身。随着数据量的不断增长，各组织正依靠人工智能和机器学习模型来扩展其运营、支持员工更好地更快地工作、从数据中发现隐藏的见解，甚至确认和挑战潜在的假设。
为什么人工智能和机器学习很重要？
数据是一种日益重要的商业资产，全球产生和存储的数据量正以指数级的速度增长。根据福布斯的数据，按照我们目前的速度，每天会产生 2.5 百万兆字节的数据。而且，如果一个人无事可做，收集数据也没有用处。但是，如果没有自动化系统的帮助，这些海量的数据根本无法管理。根据世界经济论坛的数据，到 2020 年初，数字宇宙中的字节数比可观测宇宙中的恒星数大 40 倍。
随着新兴可能性的不断涌现，人工智能和机器学习之间的相关性在几乎每个行业都扩展了强大的优势。此外，人工智能和机器学习为组织提供了一种从他们收集的大量数据中提取价值的方法，从而提供业务见解、自动化任务并提升系统能力。人工智能/机器学习有潜力通过帮助企业实现可衡量的成果来改变业务的方方面面。各组织已经目睹的一些主要好处：
• 更多的数据输入来源：人工智能和机器学习使公司能够在更广泛的结构化和非结构化数据源中发现有价值的见解。
• 更好、更快的决策：公司使用机器学习来提高数据完整性，并使用人工智能来减少人为错误——这种组合可以根据更好的数据做出更好的决策。
• 提高运营效率：借助人工智能和机器学习，公司可以通过流程自动化变得更加高效，从而降低成本并释放时间和资源用于其他优先事项。
其他一些好处是：
• 提高客户满意度
• 提供差异化的数字服务
• 优化现有业务服务
• 自动化业务运营
人工智能和机器学习应用行业：
多个行业的组织都在构建利用人工智能和机器学习之间联系的应用程序。以下只是人工智能和机器学习帮助公司改变其流程和产品的一些方式：
• 零售：优化库存、构建推荐引擎并通过视觉搜索增强客户体验。
• 医疗保健：提高临床效率、提高诊断速度和准确性以及改善患者预后。此外，还可用于图像处理等应用，以改进癌症检测和基因组学研究的预测分析。
• 销售与营销：用于个性化报价、广告系列优化、销售预测、情绪分析和客户流失预测
• 电信：深入了解客户行为、增强客户体验并优化 5G 网络性能等。
• 客户服务：使用聊天机器人和认知搜索来回答问题、衡量客户意图并提供虚拟帮助。
• 保险：自动化索赔处理，并提供基于使用的保险服务。
• 金融服务：实现现代化并改进其产品，包括个性化客户服务、改进风险分析以及更好地检测欺诈和洗钱行为。
• 汽车：帮助公司提高路线效率，并将预测分析用于交通预测等目的。
• 能源：开发智能发电厂、优化消耗和成本、开发预测性维护模型、优化现场运营和安全性以及改进能源交易。
今天我们在人工智能和机器学习方面处于什么位置？
全球各地的组织都在使用人工智能和机器学习来获取有关销售、库存、客户保留、欺诈检测等方面的答案。计算机还可以发现从未想过要问的信息。它提供数据的叙述性摘要，并建议其他分析方法。一些研究表明，声称使用人工智能的欧洲初创企业中，高达 40% 的企业在撒谎或夸大其能力。事实上，根据《企业开源状况》报告，66% 的电信组织预计在未来两年内将使用企业开源进行人工智能/机器学习，而 2021 年初的这一比例仅为 37%。
2021-2022 年展望
人工智能和机器学习的改变速度比其历史可以书写的速度还要快，因此对其未来的预测也很快就会过时。谷歌、苹果、IBM 等科技领导者以及更多公司正在深入探索这项技术并投入数百万美元。随着人工智能和机器学习在商业应用中变得越来越重要，这些技术很有可能作为一种基于云的服务提供，称为机器学习即服务 (MLaaS)。硬件供应商将争先恐后地增强 CPU 功率，以适应机器学习数据处理。
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