人工智慧 (AI) 和機器學習
人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的概念並不新鮮。AI 是電腦科學中一個範圍廣泛的分支，涉及構建能夠執行通常需要人類智慧的任務的智慧機器。然而，ML 是 AI 的一種應用，它使設備能夠從它們的經驗中學習，並在不進行任何編碼的情況下改進自己。隨著數據量的持續增長，各組織越來越依賴 AI 和 ML 模型來擴展其運營、支持員工更好地和更快地工作、從數據中發現隱藏的見解，甚至確認和挑戰潛在的假設。
為什麼 AI 和 ML 很重要？
數據是一種日益重要的商業資產，全球產生和儲存的數據量呈指數級增長。根據《富比士》報導，按照我們目前的速度，每天會產生 2.5 百萬兆位元組的數據。而且，如果沒有任何用途，收集數據就沒有意義。但是，如果沒有自動化系統的幫助，這些海量的數據根本無法管理。根據世界經濟論壇的數據，在 2020 年初，數位宇宙中的位元組數量比可觀測宇宙中的恆星數量大 40 倍。
隨著不斷湧現的新可能性，AI 和 ML 之間的關聯在幾乎所有行業中都延伸出強大的優勢。此外，AI 和 ML 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法，從而提供商業見解、自動化任務和推進系統能力。AI/ML 有潛力通過幫助企業實現可衡量的成果來轉變業務的各個方面。組織已經見證了一些主要優勢：
• 更多數據輸入來源：AI 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 AI 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：借助 AI 和機器學習，公司可以通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。
其他一些優勢包括：
• 提高客戶滿意度
• 提供差異化的數位服務
• 優化現有的商業服務
• 自動化業務營運
AI 和 ML 應用產業：
許多產業的組織都在構建利用人工智慧和機器學習之間聯繫的應用程式。以下僅僅是 AI 和機器學習幫助公司轉變其流程和產品的幾種方式：
• 零售業：優化庫存、構建推薦引擎並通過視覺搜索增強客戶體驗。
• 醫療保健：提高臨床效率、提高診斷速度和準確性以及改善患者預後。此外，還可用於圖像處理等應用程式，以改進癌症檢測和用於基因體學研究的預測分析。
• 銷售與行銷：用於個性化優惠、行銷活動優化、銷售預測、情緒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。
• 保險業：自動化索賠處理，並提供基於使用情況的保險服務。
• 金融服務業：實現現代化並改進其產品，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。
• 能源業：開發智慧電廠、優化消耗和成本、開發預測性維護模型、優化現場運營和安全性，並改進能源交易。
今天我們在 AI 和 ML 方面處於什麼位置？
全球的組織正在使用 AI 和 ML 來獲得有關銷售、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。它提供了數據的敘述性摘要，並提出了分析數據的其他方法。一些研究表明，聲稱使用 AI 的歐洲新創公司中，有多達 40% 的公司在說謊或誇大其能力。事實上，根據企業開放原始碼報告，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 AI/ML，而 2021 年初僅為 37%。
2021-2022 年展望
AI 和 ML 的變化速度比其歷史可以寫下的速度還要快，因此對其未來的預測也很快就會過時。Google、Apple、IBM 等科技領導者以及更多的公司正在深入探索這項技術並投入數百萬美元。隨著 AI 和 ML 在商業應用中越來越重要，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)。硬體供應商將掀起一場提高 CPU 功率以適應 ML 數據處理的熱潮。
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