自從人工智能誕生以來,已經見證了成功與失敗的季節,一次次的技術進步也面臨著局限和放棄,這些時期分別被稱為“人工智能春天”(AI Spring)和“人工智能冬天” (AI Winter)。對于人工智能來說,目前是春天。組織致力于技術創新,提高處理更大數據的效率,并添加復雜算法來為企業業務開發基于需求的應用程序。許多行業都在考慮引入人工智能來高效地處理他們的業務。
什么是人工智能?
人工智能可以定義為由機器表現出來的人類智能。它由許多不同的技術組成,這些技術協同工作,使機器能夠近似、模擬、復制、自動化,并最終改進人類的思維。核心技術的進步對人工智能至關重要。人工智能的基本機制具有以下能力:
?感知
?理解
???
?解決問題
?推理
人工智能為什么如此重要?
如今,人工智能技術正在有效地增加人類重要的冒險活動。隨著各種業務的應用,人工智能在未來幾年將成為主導技術。隨著現代企業競爭意識的增強,越來越多的組織正在尋找將其實現數字化的方法,現在是他們決定整合人工智能的時候了,因為從長遠來看,那些不使用人工智能的企業在競爭可能會落后于人。
協助物流公司
物流公司的工作依賴于基于物理和數字級別的網絡,這些網絡需要解決各種挑戰,這些挑戰包括:
?高效率、低利潤的高效工作。
?多次支付。
?遵守時間緊迫的最后期限。
為了使流程順暢,網絡的有效安排至關重要。人工智能可以幫助物流行業,使物流行業的工作發生革命性的變化。它可以幫助物流企業在一些主要領域積極采取行動,預測形勢,從人工處理向自動化轉變,從而提高物流的績效。
云計算數據庫
存在于龐大的云計算信息庫中的信息是徒勞的,除非將其分離并為示例和模式做好準備。組織中的人工智能技術通過快速有效地準備這些數十億個信息焦點,幫助挖掘這些數據集中包含的特定種類的信息。而人工智能技術并不是靜態的,它可以快速學習和調整。
數據的干凈處理
它可以為使用每天生成數據的供應鏈管理的組織處理大量的結構化和非結構化數據。人工智能中的深度學習就是通過不斷學習從世界中獲取信息,并根據新的信息調整模型。
預計將很快在貨運代理行業中成為規范的區塊鏈可在多個節點上工作,這些節點的靈感來自于人腦神經網絡的工作。新的數據經過調整和保存,從而提高了透明度,并且不會浪費任何信息。
客戶支持
隨著自動化框架對電話、聊天、消息和社交媒體進行了熟練的處理,據評估,在未來一年,幾乎85%的客戶交互將在無人的情況下得到處理。人工智能通過使用自動語音機器人自動與客戶聯系,聊天機器人也在進一步改進,使與客戶的對話成為可能。
客戶購物模式
如今,人工智能正在以不同方式改變在線商務的本質。它可以快速區分客戶的購買方式,過去的信用檢查等方面的模式和集群。通過每天剖析大量此類交易,人工智能將在那時幫助集中精力于單個客戶的報價,隨后為他們提供定制的洞察力。
修改和改進客戶聯系點
此外,隨著互聯網的使用已經成為每個人生活的中心,人工智能也提供了移動計算技術,它可以縮小產品評論和社交媒體聊天的范圍,并解釋客戶的反應。簡而言之,人工智能可以修改和改進客戶接觸點。
持續的航空行業援助
全球航空行業致力于保持對物流和客戶關系的了解,因為它們在不斷變化的市場和在線媒體中始終與眾多客戶保持合作。這是人工智能可以提供極大幫助的地方。具有成本效益的框架和聊天機器人可用于與客戶進行交互,以通過發出單獨的警告來建議和更新有關航班計劃的信息。
自動化
人工智能框架處理所有單調乏味的日常任務。這對中小型企業來說是一個明顯的優勢,因為它們通常擁有有限的資產。像在客戶關系管理(CRM)中學習新問題和記錄筆記這樣的工作可以實現計算機化,這樣工作人員可以專注于增加價值的事情。因此,在組織中使用人工智能是一項突破性的舉措。
自動駕駛汽車
盡管關于使交通運輸自動化的爭論仍在繼續,但人工智能一直在致力于自動化交通的發展,以使他們能夠感知、分析和預測交通。
此外,最近推出的“卡車編隊”技術可以使一輛卡車引導一組卡車行駛。它實現了機器之間的通信,并且由人員來控制卡車行駛。
倉庫自動化
人工智能可以實現倉儲管理自動化。盡管機器人已經在倉儲中的應用出現了很長一段時間了,但新的進展正在努力使它幫助組裝、儲存等產品。
智能機器人分類
這項技術有助于對信件和包裹進行分類。物流公司必須處理數以百萬計的信件和包裹,而貨運和人工智能有助于這些東西的分類,節省時間、精力和成本。
預測機制
人工智能不再依賴防御機制,而是幫助組織預測機制,在這種機制中,通過預測來接近主動措施,從而使工業運營更有效率。
人工智能框架適合于捕捉信號,而銷售人員通常會忽略這些信號,而銷售人員會特別注意當前客戶信息中的關系。例如,如果人工智能協同的客戶服務設備預測客戶的觀點依賴于他們的持續合作,那么在這一點上,組織可以利用這些數據來構建更穩固的客戶關系。另外,當組織了解到客戶并沒有什么喜好傾向時,可以采取迅速主動的措施來改變這種認識。因此,通過預測結果,組織將實現零投入,這是人工智能技術為組織提供的重要幫助。
明智的決策
人工智能框架可以迅速地從龐大的數據集中提取有價值的經驗,這是一項乏味的工作。通過協調他們的客戶關系管理(CRM)和人工智能,組織可以擁有全部的客戶信息,并有一些有用的知識來決定如何選擇理想的商業決策。如今,利用人工智能做出了一些商業選擇,例如“哪些客戶可以參與其中”和“理想的報價”。此外,在業務中實現人工智能同樣有助于區分可能的線索和空缺。
認知契約
人工智能技術有助于對合同的條款和條件、簽名和政策部分進行分類。在人類的協助下,這項技術可以在更短的時間內審查這些發現。
發現財務異常
大型組織通常依靠許多第三方來協助主要業務,而且它們通常會在發票和賬單方面面臨一些問題。人工智能幫助組織處理涉及賬單和付款的關鍵信息。
結論
盡管很難說明人工智能在未來幾年里的利用率有多高,以及在未來十年里所有的應用都將是實用的,但是人工智能和機器學習仍然用來取代重復的日常工作。切換得越快越好,因為人工推理的商業優勢是多種多樣的。盡管如此,假設組織計劃將人工智能創新融入到其業務中。在這種情況下,第一步是在獲得回報之前,先梳理機會并區分長期和短期的業務方法。因此,技術含量高、以人為本、以業務為中心的方法論將幫助組織充分整合智能框架,使活動更加順暢,并獲得新的發展機會。
人工智能一直面臨著挑戰,這是由于人們對技術的普遍認知和對技術制勝的恐懼。正因為如此,他們才有了人工智能的概念,一些行業領先的人工智能專家(例如埃隆·馬斯克)認為,超級智能(SI)可能會給人類帶來危機。
責任編輯:YYX
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