自從人工智能誕生以來,已經(jīng)見證了成功與失敗的季節(jié),一次次的技術(shù)進(jìn)步也面臨著局限和放棄,這些時(shí)期分別被稱為“人工智能春天”(AI Spring)和“人工智能冬天” (AI Winter)。對(duì)于人工智能來說,目前是春天。組織致力于技術(shù)創(chuàng)新,提高處理更大數(shù)據(jù)的效率,并添加復(fù)雜算法來為企業(yè)業(yè)務(wù)開發(fā)基于需求的應(yīng)用程序。許多行業(yè)都在考慮引入人工智能來高效地處理他們的業(yè)務(wù)。
什么是人工智能?
人工智能可以定義為由機(jī)器表現(xiàn)出來的人類智能。它由許多不同的技術(shù)組成,這些技術(shù)協(xié)同工作,使機(jī)器能夠近似、模擬、復(fù)制、自動(dòng)化,并最終改進(jìn)人類的思維。核心技術(shù)的進(jìn)步對(duì)人工智能至關(guān)重要。人工智能的基本機(jī)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(shù)正在有效地增加人類重要的冒險(xiǎn)活動(dòng)。隨著各種業(yè)務(wù)的應(yīng)用,人工智能在未來幾年將成為主導(dǎo)技術(shù)。隨著現(xiàn)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)的增強(qiáng),越來越多的組織正在尋找將其實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的方法,現(xiàn)在是他們決定整合人工智能的時(shí)候了,因?yàn)閺拈L(zhǎng)遠(yuǎn)來看,那些不使用人工智能的企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)落后于人。
協(xié)助物流公司
物流公司的工作依賴于基于物理和數(shù)字級(jí)別的網(wǎng)絡(luò),這些網(wǎng)絡(luò)需要解決各種挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)包括:
?高效率、低利潤(rùn)的高效工作。
?多次支付。
?遵守時(shí)間緊迫的最后期限。
為了使流程順暢,網(wǎng)絡(luò)的有效安排至關(guān)重要。人工智能可以幫助物流行業(yè),使物流行業(yè)的工作發(fā)生革命性的變化。它可以幫助物流企業(yè)在一些主要領(lǐng)域積極采取行動(dòng),預(yù)測(cè)形勢(shì),從人工處理向自動(dòng)化轉(zhuǎn)變,從而提高物流的績(jī)效。
云計(jì)算數(shù)據(jù)庫
存在于龐大的云計(jì)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(zhǔn)備。組織中的人工智能技術(shù)通過快速有效地準(zhǔn)備這些數(shù)十億個(gè)信息焦點(diǎn),幫助挖掘這些數(shù)據(jù)集中包含的特定種類的信息。而人工智能技術(shù)并不是靜態(tài)的,它可以快速學(xué)習(xí)和調(diào)整。
數(shù)據(jù)的干凈處理
它可以為使用每天生成數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理的組織處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人工智能中的深度學(xué)習(xí)就是通過不斷學(xué)習(xí)從世界中獲取信息,并根據(jù)新的信息調(diào)整模型。
預(yù)計(jì)將很快在貨運(yùn)代理行業(yè)中成為規(guī)范的區(qū)塊鏈可在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上工作,這些節(jié)點(diǎn)的靈感來自于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作。新的數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)整和保存,從而提高了透明度,并且不會(huì)浪費(fèi)任何信息。
客戶支持
隨著自動(dòng)化框架對(duì)電話、聊天、消息和社交媒體進(jìn)行了熟練的處理,據(jù)評(píng)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(dòng)語音機(jī)器人自動(dòng)與客戶聯(lián)系,聊天機(jī)器人也在進(jìn)一步改進(jìn),使與客戶的對(duì)話成為可能。
客戶購(gòu)物模式
如今,人工智能正在以不同方式改變?cè)诰€商務(wù)的本質(zhì)。它可以快速區(qū)分客戶的購(gòu)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(shí)幫助集中精力于單個(gè)客戶的報(bào)價(jià),隨后為他們提供定制的洞察力。
修改和改進(jìn)客戶聯(lián)系點(diǎn)
此外,隨著互聯(lián)網(wǎng)的使用已經(jīng)成為每個(gè)人生活的中心,人工智能也提供了移動(dòng)計(jì)算技術(shù),它可以縮小產(chǎn)品評(píng)論和社交媒體聊天的范圍,并解釋客戶的反應(yīng)。簡(jiǎn)而言之,人工智能可以修改和改進(jìn)客戶接觸點(diǎn)。
持續(xù)的航空行業(yè)援助
全球航空行業(yè)致力于保持對(duì)物流和客戶關(guān)系的了解,因?yàn)樗鼈冊(cè)诓粩嘧兓氖袌?chǎng)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(jī)器人可用于與客戶進(jìn)行交互,以通過發(fā)出單獨(dú)的警告來建議和更新有關(guān)航班計(jì)劃的信息。
自動(dòng)化
人工智能框架處理所有單調(diào)乏味的日常任務(wù)。這對(duì)中小型企業(yè)來說是一個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗鼈兺ǔ碛杏邢薜馁Y產(chǎn)。像在客戶關(guān)系管理(CRM)中學(xué)習(xí)新問題和記錄筆記這樣的工作可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)化,這樣工作人員可以專注于增加價(jià)值的事情。因此,在組織中使用人工智能是一項(xiàng)突破性的舉措。
盡管關(guān)于使交通運(yùn)輸自動(dòng)化的爭(zhēng)論仍在繼續(xù),但人工智能一直在致力于自動(dòng)化交通的發(fā)展,以使他們能夠感知、分析和預(yù)測(cè)交通。
此外,最近推出的“卡車編隊(duì)”技術(shù)可以使一輛卡車引導(dǎo)一組卡車行駛。它實(shí)現(xiàn)了機(jī)器之間的通信,并且由人員來控制卡車行駛。
倉庫自動(dòng)化
人工智能可以實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)管理自動(dòng)化。盡管機(jī)器人已經(jīng)在倉儲(chǔ)中的應(yīng)用出現(xiàn)了很長(zhǎng)一段時(shí)間了,但新的進(jìn)展正在努力使它幫助組裝、儲(chǔ)存等產(chǎn)品。
智能機(jī)器人分類
這項(xiàng)技術(shù)有助于對(duì)信件和包裹進(jìn)行分類。物流公司必須處理數(shù)以百萬計(jì)的信件和包裹,而貨運(yùn)和人工智能有助于這些東西的分類,節(jié)省時(shí)間、精力和成本。
預(yù)測(cè)機(jī)制
人工智能不再依賴防御機(jī)制,而是幫助組織預(yù)測(cè)機(jī)制,在這種機(jī)制中,通過預(yù)測(cè)來接近主動(dòng)措施,從而使工業(yè)運(yùn)營(yíng)更有效率。
人工智能框架適合于捕捉信號(hào),而銷售人員通常會(huì)忽略這些信號(hào),而銷售人員會(huì)特別注意當(dāng)前客戶信息中的關(guān)系。例如,如果人工智能協(xié)同的客戶服務(wù)設(shè)備預(yù)測(cè)客戶的觀點(diǎn)依賴于他們的持續(xù)合作,那么在這一點(diǎn)上,組織可以利用這些數(shù)據(jù)來構(gòu)建更穩(wěn)固的客戶關(guān)系。另外,當(dāng)組織了解到客戶并沒有什么喜好傾向時(shí),可以采取迅速主動(dòng)的措施來改變這種認(rèn)識(shí)。因此,通過預(yù)測(cè)結(jié)果,組織將實(shí)現(xiàn)零投入,這是人工智能技術(shù)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(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn),這是一項(xiàng)乏味的工作。通過協(xié)調(diào)他們的客戶關(guān)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(shí)來決定如何選擇理想的商業(yè)決策。如今,利用人工智能做出了一些商業(yè)選擇,例如“哪些客戶可以參與其中”和“理想的報(bào)價(jià)”。此外,在業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)人工智能同樣有助于區(qū)分可能的線索和空缺。
認(rèn)知契約
人工智能技術(shù)有助于對(duì)合同的條款和條件、簽名和政策部分進(jìn)行分類。在人類的協(xié)助下,這項(xiàng)技術(shù)可以在更短的時(shí)間內(nèi)審查這些發(fā)現(xiàn)。
發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)異常
大型組織通常依靠許多第三方來協(xié)助主要業(yè)務(wù),而且它們通常會(huì)在發(fā)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(guān)鍵信息。
結(jié)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(yīng)用都將是實(shí)用的,但是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)仍然用來取代重復(fù)的日常工作。切換得越快越好,因?yàn)槿斯ね评淼纳虡I(yè)優(yōu)勢(shì)是多種多樣的。盡管如此,假設(shè)組織計(jì)劃將人工智能創(chuàng)新融入到其業(yè)務(wù)中。在這種情況下,第一步是在獲得回報(bào)之前,先梳理機(jī)會(huì)并區(qū)分長(zhǎng)期和短期的業(yè)務(wù)方法。因此,技術(shù)含量高、以人為本、以業(yè)務(wù)為中心的方法論將幫助組織充分整合智能框架,使活動(dòng)更加順暢,并獲得新的發(fā)展機(jī)會(huì)。
人工智能一直面臨著挑戰(zhàn),這是由于人們對(duì)技術(shù)的普遍認(rèn)知和對(duì)技術(shù)制勝的恐懼。正因?yàn)槿绱?,他們才有了人工智能的概念,一些行業(yè)領(lǐng)先的人工智能專家(例如埃隆·馬斯克)認(rèn)為,超級(jí)智能(SI)可能會(huì)給人類帶來危機(jī)。
責(zé)任編輯:YYX
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