人工智慧 (AI) 和機器學習
人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的概念並不新穎。人工智慧是電腦科學中一個廣泛的分支，涉及構建能夠執行通常需要人類智慧才能完成的任務的智慧機器。然而，機器學習是人工智慧的一種應用，它使設備能夠從其經驗中學習並自我改進，而無需進行任何編碼。隨著資料量的持續增長，各組織正依賴人工智慧和機器學習模型來擴展其運營、支援員工更好地更快地工作、從資料中發現隱藏的見解，甚至確認和挑戰潛在的假設。
為什麼人工智慧和機器學習很重要？
資料是一種日益重要的業務資產，全球產生和儲存的資料量正以指數級速度增長。根據《富比士》的資料，按照我們目前的速度，每天會產生 2.5 百萬兆位元組的資料。此外，如果對資料無所作為，則收集資料毫無用處。但是，如果沒有自動化系統的幫助，這些海量的資料根本無法管理。根據世界經濟論壇的資料，在 2020 年初，數位宇宙中的位元組數是可觀測宇宙中恆星數的 40 倍。
隨著新可能性的不斷湧現，人工智慧和機器學習之間的關聯在幾乎所有行業都擴展了強大的優勢。此外，人工智慧和機器學習為組織提供了一種從他們收集的大量資料中提取價值的方法，從而提供業務見解、自動化任務並提升系統功能。人工智慧/機器學習有潛力透過幫助企業實現可衡量的成果來改變業務的各個方面。組織已經見證的一些主要優勢：
• 更多資料輸入來源：人工智慧和機器學習使公司能夠在更廣泛的結構化和非結構化資料來源中發現有價值的見解。
• 更好、更快的決策：公司使用機器學習來提高資料完整性，並使用人工智慧來減少人為錯誤，這種組合可以根據更好的資料做出更好的決策。
• 提高營運效率：透過人工智慧和機器學習，公司可以透過流程自動化提高效率，從而降低成本，並釋放時間和資源用於其他優先事項。
其他一些好處是：
• 提高客戶滿意度
• 提供差異化的數位服務
• 優化現有的業務服務
• 自動化業務營運
人工智慧和機器學習應用產業：
多個產業的組織正在構建利用人工智慧和機器學習之間聯繫的應用程式。以下僅是人工智慧和機器學習幫助公司轉型其流程和產品的幾種方式：
• 零售業：優化庫存、建立推薦引擎並透過視覺搜尋增強客戶體驗。
• 醫療保健：提高臨床效率、提高診斷速度和準確性，並改善患者的治療效果。此外，還可用於圖像處理等應用，以改進癌症檢測和基因組研究的預測分析。
• 銷售與行銷：用於個性化優惠、活動優化、銷售預測、情感分析和預測客戶流失
• 電信業：深入了解客戶行為、增強客戶體驗並優化 5G 網路效能等等。
• 客戶服務：使用聊天機器人和認知搜尋來回答問題、評估客戶意圖並提供虛擬協助。
• 保險業：自動化理賠處理並提供基於使用的保險服務。
• 金融服務：現代化和改進其產品，包括個性化客戶服務、改進風險分析以及更好地檢測欺詐和洗錢。
• 汽車業：幫助公司提高路線效率並將預測分析用於交通預測等目的。
• 能源：開發智慧型發電廠、優化消耗和成本、開發預測性維護模型、優化現場營運和安全性以及改進能源交易。
今天我們在人工智慧和機器學習方面處於什麼位置？
全球各地的組織都在使用人工智慧和機器學習來獲取有關銷售、庫存、客戶保留、欺詐檢測等的答案。電腦還可以發現以前從未想過要詢問的資訊。它提供了資料的敘述性摘要，並提出了其他分析方法。一些研究表明，聲稱使用人工智慧的歐洲新創公司中，高達 40% 的公司在撒謊或誇大其能力。事實上，根據《企業開放原始碼現狀》報告，66% 的電信組織預計在未來兩年內將使用企業開放原始碼進行人工智慧/機器學習，而 2021 年初的這一比例僅為 37%。
2021-2022 年展望
人工智慧和機器學習的變化速度比其歷史能夠寫下的速度還要快，因此對其未來的預測很快也會過時。Google、Apple、IBM 等科技領導者以及更多公司正在深入探索這項技術並投入數百萬美元。由於人工智慧和機器學習在商業應用中變得越來越重要，因此這些技術很有可能作為一種基於雲端的服務提供，稱為機器學習即服務 (MLaaS)。硬體供應商將會蜂擁而至，以增強 CPU 處理能力以適應機器學習資料處理。
作者：
如需更多詳細資訊，請聯絡：
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
如需銷售相關查詢，請透過 [email protected] 與我們聯絡