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时下人工智能技术的产业实践及应用案例

  人工智能最显著的用途之一是智能预测。它可以用于天气预报,预测客户可能想要订购哪些产品或他们可能喜欢什么电影,并预测即将出现故障的设备,公司一直在寻找人工智能在预测分析中的更多用途。

  企业正在试行人工智能,并将人工智能投入生产。这是领先组织下注的地方,并且已经看到了早期的结果。

  IT自动化、质量控制、网络安全等IT相关用例是人工智能技术最热门的应用。

  但是专家说,随着技术的发展,这种情况会改变,它变得更容易使用,并且被证明对提高公司利润非常有用。

  以下是对人工智能潜力的早期探索。这些领域正在进行试点,人工智能已经投入生产。

  信息技术自动化、质量控制和网络安全。

  德勤去年底发布的一项针对美国高管的调查显示,IT自动化是人工智能最受欢迎的用例,47%的公司已经采用。其次是质量控制(46%)和网络安全(41%)。

  在Apex对全球600名高管的调查中,网络安全也被评为人工智能和移动通信的最佳使用案例。

  德勤风险与财务咨询(DeloitteRiskandFinanceConsulting)人工智能专家萨米尔汉斯(SamirHans)表示,IT部门采用人工智能的原因是,从事信息技术工作的人总是对数据工作感到舒适,对试点项目和探索新技术感兴趣,并愿意与初创企业合作。

  “人工智能、机器学习和数据科学应用需要非常密集的信息技术,”他说。“你可以说‘我们先从营销开始’,但总体来说,营销领域的人没有IT领域的人那么有技术和前瞻性。”

  面向IT应用的人工智能和机器学习也比其他类型的功能更加成熟。以下是Goulson&Storrs首席信息官约翰·阿尔诺(JohnArsneault)的经历。这家总部位于波士顿的律师事务所正在密切关注人工智能的发展,这可能会改变法律行业。但是这项技术的第一次部署实际上是为了网络安全。

  该公司在五个物理位置设有数据中心,包括125台虚拟服务器和相关网络设备。

  阿尔诺说:“保护我们的IT组织的传统方法对我们来说也是可行的,我们已经使用了很多这样的方法。但传统方法缺少的是失败后会发生什么。”

  如果入侵者可以通过破坏用户帐户或利用漏洞来突破防御,他们也可以通过公司的网络和应用程序找到有价值的数据。“你可能不知道你是否已经入侵了几个月,”他说。“对我来说,这是最大的问题。”

  Arsneault感兴趣的是网络分段,可以防止入侵者在公司系统中横向移动,但是很难设置。

  “这是一个难以置信的麻烦,”他说。“没有人能跟上它,默认会更开放,因为很难弄清楚需要在防火墙和其他安全机制上做什么补丁。”

  两年前,Goulson&Storrs转向机器学习系统,该系统可以自动分析各种系统和应用程序之间的交互,计算正常流量应该流向哪里,并为微细分生成建议。

  “它会出去,找出互联网上发生了什么,”阿尔诺说。“然后,它会找出什么是必要的,什么是不必要的,然后你可以使用它建议的策略。它还将继续学习网络,不断更新微细分策略。”

  该公司使用Edgewise的技术,部分原因是该产品可以在不增加员工的情况下推出。最初的部署花了大约三个月。

  “我们已经实施了他们的最新版本,我们可以通过一个按钮为服务器、软件和用例提供125,000种不同的保护,”他补充道。“它消除了人的因素,这是一个巨大的负担,大大减少了时间和精力。”

  预测分析。

  人工智能最显著的用途之一是智能预测。它可以用于天气预报,预测客户可能想要订购哪些产品或他们可能喜欢什么电影,并预测即将出现故障的设备,公司一直在寻找人工智能在预测分析中的更多用途。

  例如,在医疗保健和医学领域,人工智能和机器学习被用来分析遗传数据、病史和测试数据,以预测疾病并找到有希望的治疗方法。根据高德纳的数据,38%的医疗保健提供商现在依赖于计算机辅助诊断。

  总部位于旧金山的Seer是一家生命科学与健康数据公司,正在寻求人工智能的帮助来处理血液检测数据,尤其是研究蛋白质水平,从而了解疾病。

  “举个简单的例子,镰状细胞贫血是由一种突变引起的,这种突变会导致一种叫做血红蛋白的蛋白质发生变化,”该公司总裁兼创始人、首席商务官菲利普马(PhilipMa)说。"蛋白质的微小变化会对你的健康产生巨大影响。"

  然而,很难确定哪种蛋白质的变化与哪种特定的疾病有关,尤其是如果疾病涉及许多不同的基因和不同的蛋白质。“这是人工智能非常有用的地方,”他说。

  如果只涉及一种蛋白质,标准的统计分析就足够了。但是如果涉及几十种蛋白质,事情会变得更加复杂,马说。此外,蛋白质差异可能与疾病无关,而是与性别、年龄或一个人早餐吃什么有关。

  “你需要大量高质量的数据,如果数量足够,你可以从统计上区分哪个是信号,哪个是噪声,”他说。

  今年,公司正在进行的一个项目是在临床试验中观察数千名癌症患者的血液,以深入了解癌症如何影响血液中的蛋白质,从而更好地预测一个人是否患有癌症。

  Seer使用聚类分析,这是Edgewise用来创建网段的机器学习技术,也是零售商用来对客户进行分组的技术。

  他补充说,该公司还在各种开源和专有数据科学平台上使用马尔可夫分析和主成分分析,包括多米诺数据实验室,其中大多数运行在AWS云中。

  客服。

  根据德勤的调查,人工智能的下一个最受欢迎的用例是客户服务,这个领域的领导者主要是虚拟助理。销售优化和营销优化也进入德勤榜单前十。

  Gartner6月发布的一项调查显示,去年75%的公司增加了客户体验技术的支出,53%的受访者表示,人工智能将在未来三年对客户体验产生最大影响。另有39%提到虚拟客户助理和聊天机器人。

  例如,卡耐基梅隆大学海因茨学院信息系统和管理助理教授李贝贝说,推荐和个性化现在是成熟的技术,正在被广泛使用。

  “我们已经看到这些领域做得相当好。”她说。

  该公司还集成了社交媒体等外部数据源,以帮助改善客户服务和其他类型的非结构化数据。

  “所有这些努力导致了客户领域更自动化的流程,”她说。“不仅仅是大公司。我和一些小公司合作过,有的甚至开发了自己的内部个性化和分析。绝对可以认为很多公司都在这么做。”

  在以客户为导向的业务中进行人工智能工作,可以立即增加收入,甚至为公司开辟新的收入来源。以业务流程外包巨头阿坦托为例。

  该公司在全球拥有155,000名员工。5年前开始在后台、财务会计、人力资源部门使用人工智能,并在其Salesforce平台上实现自动化,通过机器人流程自动化加速人工流程。所有这些工具都有助于公司提高效率。

  “但随着我们在过去几年的发展,现在的问题是如何与我们的客户一起提高价值,”美国和中美洲阿坦托公司总裁迈克尔·弗罗丁说。"这无疑创造了新的收入来源。"

  例如,阿滕托现在为其客户提供智能聊天代理。

  “我们使用人工智能来解决电信业务中的客户联系问题,”他说。“现在,我们正在与Avaya合作,做一些非常酷的事情。我们将对文本进行客户转录和实时分析。”

  例如,如果客户在与呼叫中心通话后不高兴,阿登托将在通话结束后30秒内知道。

  “我们可以给客户回电,这对我们的业务有很大影响,”他说。“我们正在使用相同的实时交易服务来进行客户关系管理,并将呼叫工作量减少约65%。”

  他补充说,成本节约也将传递给客户。"在未来,我们将使用同样的技术来自动化我们的质量过程."

  今年早些时候,阿坦托任命了新的首席执行官卡洛斯洛佩斯-阿巴迪亚斯,他在数字转型方面的背景是此次招聘的关键。“他做的第一件事是开始一个未来五年的新计划,其中最重要的是人工智能,”弗罗丁说。

  一个很大的变化是,接受人工智能教育的人群范围将扩大到最有能力实施或操作人工智能工具的高级管理人员和员工之外。现在,销售团队也在接受教育。

  “大多数时候,商业组织是最后一个听到这些事情的组织,”弗罗丁说。

  所以现在,阿坦托还致力于用公司开发的新工具和能力来培训其业务组织。

  “当他们在市场上遇到机会时,他们也可以提出这些解决方案,”他说。“对我们来说,最激动人心的部分是以客户为导向的计划。”

  (来源:企业网D1Net)

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