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。人工智慧是計算機科學的一個廣泛分支，涉及構建能夠執行通常需要人類智慧的任務的智能機器。然而，機器學習是人工智慧的一個應用，它使設備能夠從其經驗中學習並改進自身，而無需進行任何編碼。隨著數據量的持續增長，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、從數據中揭示隱藏的見解，甚至確認和挑戰基本假設。
為什麼人工智慧和機器學習很重要？
數據是一種越來越重要的業務資產，全球產生和儲存的數據量正以指數級的速度增長。根據《富比士》的數據，按照我們目前的速度，每天會產生 2.5 quintillion 位元組的數據。此外，如果沒有任何用途，收集數據是沒有意義的。但是，如果沒有自動化系統的幫助，這些大量數據根本無法管理。根據世界經濟論壇的數據，截至 2020 年初，數位宇宙中的位元組數是可觀測宇宙中恆星數量的 40 倍。
隨著不斷湧現的新可能性，人工智慧和機器學習之間的關聯在幾乎每個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數據中提取價值的方式，從而提供業務洞察、自動化任務並提升系統能力。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。組織已經目睹的一些主要優勢：
• 更多數據輸入來源：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數據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數據完整性，並使用人工智慧來減少人為錯誤——這種組合可以基於更好的數據做出更好的決策。
• 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，並騰出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連結的應用程式。這些只是人工智慧和機器學習幫助公司轉變其流程和產品的一些方式：
• 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治療效果。此外，可用於諸如影像處理等應用程式以改善癌症檢測和用於基因體研究的預測分析。
• 銷售與行銷：用於個人化優惠、活動優化、銷售預測、情感分析和客戶流失預測
• 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。
• 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：自動化理賠處理，並提供基於使用的保險服務。
• 金融服務：實現其產品現代化和改進，包括個人化客戶服務、改進風險分析以及更好地檢測詐欺和洗錢。
• 汽車業：幫助公司提高路線效率，並將預測分析用於諸如交通預測等目的。
• 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善能源交易。
我們今天的人工智慧和機器學習在哪裡？
全球各地的組織都在使用人工智慧和機器學習來獲得有關銷售、庫存、客戶保留、詐欺檢測等方面的答案。計算機還會發現從未想過要詢問的信息。它提供了數據的敘述性摘要，並建議其他分析方法。一些研究表明，聲稱使用人工智慧的歐洲新創公司中，有多達 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% 的電信公司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可以記載的速度還要快，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業務應用中越來越重要，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)。硬體供應商將會爭先恐後地增強 CPU 能力以適應機器學習數據處理。
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