人工智慧 (AI) 和機器學習
人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 的概念並不新穎。AI 是一個廣泛的電腦科學分支，涉及建構能夠執行通常需要人類智慧任務的智慧機器。然而，ML 是 AI 的一種應用，它使設備能夠從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加，各組織正在依賴 AI 和 ML 模型來擴展其營運、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 AI 和 ML 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的速度增長。根據《富比士》報導，以我們目前的速度，每天會產生 2.5 昆位元組的資料。而且，如果沒有任何用途，收集資料就毫無意義。但是，如果沒有自動化系統的幫助，這些龐大的資料洪流根本無法管理。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是可觀測宇宙中恆星數量的 40 倍。
隨著新興的可能性不斷湧現，AI 和 ML 之間的關聯在幾乎每個行業都帶來了強大的好處。此外，AI 和 ML 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，從而提供業務洞察、自動化任務並提升系統能力。AI/ML 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。組織已經看到的一些主要好處：
• 更多資料輸入來源：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 AI 來減少人為錯誤，這種結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 AI 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以用於其他優先事項。
其他一些好處包括：
• 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
AI 和 ML 應用產業：
幾個產業的組織正在建構利用人工智慧和機器學習之間聯繫的應用程式。以下僅是 AI 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、建構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學研究的預測分析。
• 銷售與行銷：用於個性化報價、行銷活動優化、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。
• 金融服務業：實現現代化並改進其產品，包括個性化客戶服務、改善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、優化現場營運和安全性，以及改善能源交易。
我們今天在 AI 和 ML 方面處於什麼位置？
全球各地的組織都在使用 AI 和 ML 來獲得有關銷售、庫存、客戶保留、詐欺檢測等等的答案。電腦還會發現從未想過要詢問的資訊。它提供資料的敘述性摘要，並建議其他分析方式。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 AI/ML，而 2021 年初的這一比例僅為 37%。
2021-2022 年展望
AI 和 ML 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也會迅速過時。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 AI 和 ML 在業務應用中變得越來越重要，因此這些技術很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股增強 CPU 效能以適應 ML 資料處理的熱潮。
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