07 | 07 | 2021

组织如何开始使用人工智能和机器学习？

释放 AI 和 ML 的力量：组织入门的分步指南 | 文章

“推动组织的发展：启动人工智能和机器学习之旅的实用策略和见解”

介绍

您准备好利用人工智能和机器学习的力量将您的组织提升到一个新的水平吗？世界瞬息万变，科技引领潮流。 AI 和 ML 不再只是流行语；它们是可以帮助您的企业简化流程、做出更好的决策并改善客户体验的工具。人工智能和机器学习有很多好处，但入门似乎令人畏惧。本文将探讨如何开始您的 AI 和 ML 之旅，从了解基础知识到在组织中实施它们。因此，请系好安全带，准备好利用 AI 和 ML 的力量来推动您的业务向前发展。

揭开未来的秘密：揭开人工智能 (AI) 力量的神秘面纱

让我们探讨一下主要叙述——故事情节

人工智能和机器学习正在迅速改变商业格局，那些拥抱这项技术的组织将在未来蓬勃发展。将 AI 和 ML 整合到您的运营中有很多优势，从提高效率和节约成本到改善客户体验。组织可以通过自动化日常任务来专注于更具战略意义的计划，从而腾出宝贵的时间和资源。此外，AI 和 ML 算法可以分析大量数据，帮助组织做出数据驱动的决策，并提供他们可能无法通过其他方式发现的见解。

在组织中实施 AI 和 ML 的第一步是了解基础知识。首先熟悉人工智能和机器学习算法的技术和可用类型。接下来，了解您所在行业的其他组织正在使用 AI 和 ML 做什么，并了解他们如何使用该技术来推动业务发展。这将帮助您更好地了解人工智能和机器学习可以为您的组织做什么，以及您可以为实施设定哪些目标。

接下来，评估当前的技术基础设施对于确定需要进行哪些更改来支持人工智能和机器学习至关重要。这可能涉及投资新的硬件或软件或升级现有系统。您可能还需要雇用新人员或重新培训现有员工来管理和操作人工智能和机器学习系统。

一旦您清楚地了解需要做什么，您就可以制定在组织中实施人工智能和机器学习的计划。该计划应概述您想要实现的目标、您将使用的技术以及实现目标所需采取的步骤。同样，与您的团队和利益相关者密切合作对于确保每个人都达成共识并了解人工智能和机器学习的好处至关重要。

总之，将 AI 和 ML 融入您的组织可以带来许多好处，从提高效率和节省成本到改善客户体验。此外，通过花时间了解技术并制定实施计划，您可以确保平稳过渡并在未来几年收获 AI 和 ML 的回报。

关于在组织中成功使用人工智能的一些有趣的事实和统计数据：

埃森哲估计，对于将技术完全集成到其运营中的企业，人工智能有可能使盈利能力提高 38%。
根据麦肯锡公司的一项调查，采用人工智能的组织的生产力平均提高了 45%。
Gartner 预测，到 2024 年，人工智能将创造 2.3 万个工作岗位，同时只会减少 1.8 万个工作岗位。
普华永道的一份报告指出，到 15.7 年，人工智能可能为全球经济增加 2030 万亿美元。
根据德勤的一项研究，91% 实施人工智能的组织都看到了投资回报，平均投资回收期仅为 16 个月。
BCG 估计，人工智能可以为组织节省高达 60% 的运营成本。
Capgemini Research Institute 的一项调查发现，近 75% 的实施 AI 的组织的客户满意度有了显着提高。
埃森哲估计，对于完全集成该技术的组织而言，人工智能有可能使收入增加 34%。
Gartner 的一项研究发现，到 2022 年，40% 的新业务流程将使用人工智能开发。
Gartner 的同一研究还预测，到 2023 年，人工智能将创造 60% 的数字企业新收入来源。

这些只是组织如何成功使用人工智能的几个例子。当然，实际效果还要取决于机构的具体实施和目标。尽管如此，人工智能正在改变商业格局，并为拥抱它的人们带来巨大的好处。

揭示进步的真正力量：揭开人工智能 (AI) 的神奇面纱

“数据比石油更有价值。”

问题是，您将如何提取该数据？通过使用人工智能和机器学习

在这篇博文中，我们希望解决拥抱人工智能和机器学习时的所有关键点。全球企业组织已经成功使用最新技术，包括人工智能和机器学习，因此不要让您的企业落后。

“数据驱动业务”

什么问题只能用 AI 和 ML 来解决？

非结构化数据 — 组织中 80% 的数据是非结构化的。这意味着什么？数据分散在各处；没有人知道它在哪里以及保存着哪些重要数据集。那么我们为什么要允许这样的浪费呢？该组织过去花费了时间和资源来积累信息。使用人工智能和机器学习，我们始终可以轻松获得所有可用数据。

领悟 – 人类不可能理解文档中的一百万个点。因此，必须对数据进行分类和简化，并引入平均基线。
AI 和 ML 会单独处理百万分之一的每一个点。只有到那时，才会出现许多模式，传递人类经常错过的信息。

自动化 – 创新企业充分利用云服务，包括人工智能和机器学习。机器学习可以自我学习并且是完全自动化的。一旦设置完毕，您就会忘记它；那甚至在那里。您可以专注于日常工作并从数据结果中受益。自动化是任何组织成功的关键。

持续一致 – 借助云中的自动化，我们可以实现更高的一致性和数据准确性。随后，这会将任何潜在的错误减少到最低限度。此外，流程在没有任何外部干预的情况下得到简化和一致。这是新业务的目标。

质量保证 – 人工智能和机器学习是解决方案的重要因素。他们不断地从数据集和自身中学习，并排除任何可能影响质量的差异。
质量是通过一致的自动化流程实现的。这两个关键要素对于在各个层面实现质量至关重要。

时光倒流——时间是不可替代的，而且很多时候 浪费在乏味、重复的工作上。把创造性的任务留给人类；这就是我们所擅长的。根据 2017 年《福布斯》调查，84% 的高管表示，人工智能和机器学习使他们在竞争中具有优势，因为他们的员工有更多时间且更足智多谋。
您的基础设施准备好了吗？

无论您运行的是本地、混合还是云环境，基础设施都必须准备就绪。首先想到的一点是，如果您正在运行已有十年历史的基础设施，那么接受最新的创新技术一定不会过时，并且它提供了数字化转型的步骤。
适合您的基础设施的 10 个最佳网络设计最佳实践
面向云的配置步骤

云计算的驱动力现在非常引人注目。能够通过受控和可预测的成本支持敏捷业务，轻松集成和连接到许多其他服务。考虑到这一点，云的采用需要一些规划。复杂的遗留基础设施、安全性和重要股东服务的迁移导致一些企业将云计算视为一种更具战术性的方法，并未完全嵌入到整体业务战略中。
云是一种经济有效的解决方案吗？
考虑安全

它不能被视为事后的想法。这是必须从一开始就完成的事情。确保客户资产、业务、资源、基础设施和数据集的安全至关重要。我们强烈鼓励客户遵守云端或更高级别的 PCI DSS。这可以通过使用各种工具并不断监控和控制环境来实现。这些步骤可以消除任何错误；有一天，基础设施将是安全的，但这并不意味着明天它就会受到保护；有人可能犯了一个愚蠢的错误。
如何保护整个网络免受网络攻击？

转变方式，我们领悟：人工智能对阅读和人们生活的影响
您面临哪些挑战？

现在我们已经介绍了上述四个基本步骤。想想您现在面临的挑战以及如何通过人工智能和机器学习解决这些问题。例如，您是否正在处理大量非结构化数据？企业通常不知道自己的数据，需要一个系统来分析并提供答案。
人工智能
研究以找到合适的 AI 和 ML 解决方案。

研究其他企业如何设法解决与您类似的问题。然后，向您所在运营领域专注于人工智能和机器学习的专业公司寻求建议。他们可以就后续步骤向您提供建议。
测试想法 – PoC

不要在一开始就投入太多的时间、资金和资源。相反，通过概念验证 (PoC) 来测试这个想法。建立基线和原型，并在此基础上进行构建。在云中，这可以快速完成，无需太多承诺。
概念验证–节省网络基础架构的时间和金钱
尽可能自动化

创新企业充分利用云服务，包括人工智能和机器学习。机器学习可以自我学习并且是完全自动化的。一旦设置完毕，您就会忘记它；那甚至在那里。您可以专注于日常工作并从数据结果中受益。自动化是任何组织成功的关键。

将 AI 和 ML 整合到您的运营中有很多优势，从提高效率和节约成本到改善客户体验。
交付项目

你一直在为你的概念而努力。不要害怕执行你的想法。交付项目；尽管如此，折痕可能会被消除。这可以在您获得更多反馈后完成。不要忘记 AI 和 ML 是在不断地自我学习；您提供的数据越多，它就越好、越准确。
无监督学习

无监督学习的一个相当大的好处是使用人工智能 (AI) 算法来识别包含既未分类也未标记的数据点的数据集中的模式。换句话说，无监督学习允许系统识别数据集中的模式。因此，不需要编程或人员团队； AI 将自行计算并提供人类遗漏的数据。
检查结果

它旨在追求完美并实现您的目标。因此，有必要检查和学习人工智能提供的数据并对其进行改进。