如今，有关AI的宣传令人难以置信。各个行业的企业继续采用该技术，以获得相对于其他行业的竞争优势，降低运营成本并改善客户体验。但是您的公司真的需要AI解决方案吗?

一些企业表示，人工智能不过是浪费时间和金钱。此外，一些组织在AI计划方面面临特殊的障碍。Gartner的研究表明，最常见的障碍是缺乏熟练的专家，数据量少以及无法测量结果。

并非所有公司都准备将AI纳入其公司战略的一部分。AI是否适合您的特定业务?为了找到答案，我们回顾了AI业务的用法以及企业是否准备好集成AI的迹象。

商业人工智能

人工智能是一种特殊的算法，允许虚拟机通过识别数据中的模式自动学习经验，并适应新信息以解决特定的业务问题。AI包括以下子字段：

机器学习应用了神经网络和统计分析来接收来自数据的见解。

自然语言处理使机器可以分析，理解和生成人类语言。

深度学习使虚拟机具有自学习功能和多层处理单元。通过这种方式，该算法开发出了自学习功能，可应用于图像和语音识别。

人工智能对企业的好处

利用AI进行业务运营的公司表示以下改进：

54%的企业高管声称AI解决方案提高了企业生产力

72%的决策者表示，在业务中使用AI有助于他们的员工专注于更有意义的任务

51%的高管为其产品应用AI和增值解决方案

59%的高管表示AI可以改善大数据的使用

人工智能业务应用

企业将AI应用于以下任务：

侦查欺诈。AI比较数百万笔交易并区分合法交易与欺诈交易之间的差异

提高数据安全性。该算法可识别数据访问中的模式，报告异常并预测安全漏洞

电子商务推荐引擎。AI分析买家的购买历史并确定自己的偏好

提供更好的客户支持。人工智能驱动的聊天机器人可以帮助用户解决简单的任务并回答简单的查询

预测库存供应。智能算法可分析用户购买并找出最受欢迎的产品

潜在客户得分。通过分析潜在客户活动，人工智能将它们划分优先级，并预测每个客户可能会赚取的利润。

促进更好的财务资源管理。人工智能机器分析买家行为的模式以预测收入和现金流。

考虑到这一点，让我们找出您是否可以将AI应用于业务，以及在采用AI期间将面临哪些挑战。

我的业务真的需要人工智能吗?

首先要记住的是，并非所有公司都准备好利用人工智能。如果要确定AI是否适合您的业务，请考虑以下内容。

完善的数据收集

人工智能需要以正确的方式收集大量高质量的数据。此外，对于所有AI专家和数据科学家来说，收集高质量数据都是必不可少的工作。在这种情况下，我们谈论的不是互联网上可访问的数据，而是谈论贵公司收集的数据。

但是，对于您的AI解决方案此后需要多少信息，没有特别的答案。这取决于您的业务问题的复杂性以及您将要构建的AI算法的复杂性。

因此，如果您决定雇用数据科学家来构建AI算法，则需要进行以下准备：

检查数据中的错误。尽管AI算法可以从大数据中找到见解，但它们无法推广数据格式。例如，如果您用客户的名字做了几个拼写错误，但仍然得出结论认为这是一个人，那么AI算法就不会这样。在这种情况下，人工智能机器会将拼写变化分类为不同的人，这会对预测产生负面影响。

保持数据最新。如果您想让AI算法做出精确的预测并获得真正有价值的见解，则应保持数据更新。这意味着在将数据用于AI训练之前，您需要删除所有旧的和不相关的信息。另外，请确保您的数据没有空白，包括缺少的大纲和值。

使用统一的格式进行数据存储。为了使AI算法能够从您的数据中学习，您需要将所有输入保持为一种格式。如果您的企业将数据保存为PDF，Word文档或物理文档等不同格式，则需要以可搜索数据库的形式进行转换。

要解决的特定业务问题

如果您保持了企业收集和存储数据的方式，那么下一步就是弄清楚AI算法的要求。这意味着您需要定义希望AI算法解决的业务问题。为了给您提供有关AI可以改进的领域的线索，我们列出了三种最常见的AI用法。

为现有产品带来价值。该示例说明了Netflix如何利用AI和机器学习作为其推荐系统。机器学习算法分析了具有相似品味的其他用户的观看历史，以向您推荐最令人兴奋的内容。通过这种方法，该公司增加了付费用户的数量，因为用户获得了更多的参与体验。

制定数据驱动的业务决策。您可以应用AI来获得有关如何控制租金价格，优化资源计划和需求预测，甚至预测设备何时损坏的见解。

自动化业务流程。人工智能算法非常适合常规任务自动化，因为它们可以分析一项特定任务的所有可用数据，并且擅长于此。如果您想找出可以使用AI自动化的流程，请考虑一下您的数据丰富的业务流程。另外，考虑当员工必须搜索和分析大量数据时的流程。

创新文化

公司的文化还定义了您是否准备实施AI。例如，Facebook，Netflix，Spotify等利用AI的行业领导者在创新方面拥有良好的记录。因此，您需要将数据视为变化的驱动力。

AI友好型企业战略。一些企业希望仅出于AI的目的而实施AI，却没有完善的企业战略。在这种情况下，企业会收到漫长而漫长的项目，这些项目永远不会带来实际价值。为避免这种情况，您需要确保您的业务策略具有灵活性，以使AI成为核心要素。

可衡量的结果。在实施AI技术之前，您应该考虑一下评估AI算法效率和结果的方式。这样，设置指标将证明该技术的投资回报率。

误差幅度。最好的方法是，您认为有时人工智能无法发挥应有的作用。因此，您应该从一开始就依赖AI算法，并且可以将额外的预算花在将在发布后阶段维护该算法的数据科学家身上。

来源: 金马科技