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大数据和人工智能如何改变商业世界?

木马童年 2020-10-16 15:14 8 0

当今的业务由数据统治。具体来说,大数据和AI逐渐形成了日常业务流程,并成为商业智能决策的主要驱动力。随着人工智能和认知计算技术的进步,以大数据为源,公司现在可以实时了解业务趋势和消费者行为,从而领先于其 ...

当今的业务由数据统治。具体来说,大数据和AI逐渐形成了日常业务流程,并成为商业智能决策的主要驱动力。随着人工智能和认知计算技术的进步,以大数据为源,公司现在可以实时了解业务趋势和消费者行为,从而领先于其他竞争对手。

根据Forrester的预测,这种业  务模式趋势预测全球70%的企业对大数据和AI的采用将有所增加。与2017年相比增长了51%。因此,这清楚地表明人工智能和大数据正在改变商业世界。

人工智能和大数据在经济方面的潜在影响

大数据扮演着不断增长的数据存储库的角色,但它推动了Al成为全球经济的破坏力。据估计,到2030年,人工智能可以为全球GDP贡献高达15.7万亿美元。其中,9.1万亿美元的贡献来自消费方面的影响,而6.6万亿美元的贡献来自生产力的提高。

大数据和人工智能可以在哪些领域做出贡献?

1.通过商业智能改进预测模型

大数据有助于克服商业智能的局限性。借助使用人工智能的大数据分析,企业分析变得比以往更加有效和容易。大数据和人工智能共同将商业智能从被动式变为主动式商务解决方案。这实际上是什么意思?

可以解释一下,随着智能设备等不同大数据源的激增,loT设备业务不再对BI软件生成的静态报告感兴趣,而是寻求更好地利用实时运营数据。在这种情况下,由于受到大数据的干扰,BI软件已演变为三个领域:

描述性分析

规范分析

预测分析

使用人工智能的大数据分析的巨大进步使商业智能能够做出更成熟的决策。大数据处理非结构化数据并将其馈送到AI系统时,AI通过算法将这些源数据分解为可操作的见解,然后将这些见解用于决策过程。这对于预测消费者行为非常有效。

2.大数据和人工智能将利用社交媒体数据作为业务提要

未来几年,社交媒体数据将在增加销售机会方面发挥重要作用。大数据工具将通过行为目标定位方法来获取和处理数据并将其馈送到AI系统,而AI则可以准确有效地启用营销堆栈。因此,大数据和AI将共同智能地确定是否有任何消费者或平台正在寻找任何客户管理软件(CRM)  。此类信息对于增强客户体验和客户管理非常有帮助。

3.推出智能客户响应产品

大数据和AI不仅将积极改善客户服务体验,还将推动公司制造更多自动化的客户响应产品。如今,随着使用和使用人工智能实施大数据分析,公司已经足够成熟,可以专注于以某种方式设计产品,从而可以满足客户的未来需求。

4.聊天机器人分析有助于在线销售的激增

大数据和人工智能的另一个有趣且必不可少的部分是聊天机器人分析,它已成为每个在线业务的常规部分。这是大数据分析和人工智能的可靠而智能的结果。这里的数据来自多个来源,通过大数据分析对其进行分析后,可能的查询和答案将通过使用AI反馈到聊天机器人程序中。最后,聊天机器人充当24  *7的客户支持,从而加快了业务销售过程。

5.在AI支持下更安全的业务

由于数字世界已经获得了各种现代技术的强大支持,因此它也增加了专业欺诈者的数量,这些欺诈者提高了企业的财务风险。多亏了Al,它通过智能AI工具(例如语音识别器,视频识别器,自然语言等)为业务提供了支持,从而保护了他们免受欺诈手段的侵害。

6.从效率上改变工业工程的格局

如今,如果没有大数据,几乎不可能提高工业工程的效率。在工业工程业务中,通过使用大数据分析,工程师可以确定业务的约束及其与业务的绑定方式。因此,他们可以快速消除限制,最终有助于显着提高业务性能和吞吐量。

7.降低库存管理成本

库存管理是一项代价高昂的事情,尤其是如果您不确定要生产什么以及应该生产多少产品时,这是一项昂贵的事情。但是,借助大数据分析,企业现在可以预测行业的未来趋势和事件。更不用说它有助于有组织的库存管理,满足客户的需求而又不增加成本。销售预测为企业提供了对理想库存购买时间的深入分析。

8.借助人工智能快速转变不同行业

借助Al,我们可以观察到各个行业对自动化的采用正在增加。此外,人工智能应用的机器智能增强了生命科学,医疗保健,金融等行业的流程。如今,机器人正在从事临床操作,以测量更准确,更快的结果。AI的临床干扰加速了新药物的发明,使医疗保健系统更易使用。

9.人工智能在分析模型.上提供了更好的数据见解

当大数据定义分析模型时,人工智能通过添加自动化部分使决策模型更加智能。这种由AI生成的自动化功能可提供数据的实时反馈,从而增强了规定性模型,从而自动地使下一个规定的决策优于先前的决定。AI的这种非凡功能有助于使业务决策更加有利可图。

人工智能驱动的商业智能如何简化业务?

使用AI驱动的BI系统的主要好处是它将业务数据转换为

简单

准确

基于实时

叙述

人工智能驱动的BI工具替代仪表盘分析

现在,随着来自多个来源的大数据的空前增长,对如  此庞大的数据块进行仪表板分析几乎变得不可能.了。在这种情况下,基于AI的BI工具可帮助消化所有数据以及对此的量身定制的见解。

避免大数据过载

大数据正以惊人的速度增长,因此它很容易阻碍业务运营。但是,基于AI的商业智能工具可以帮助分解大量数据,以获得可管理的见解。

实时洞察业务数据

如果企业可以及时做出战略决策,那么大数据分析将最有效地工作。但是由于大数据速度和大容量这两个重要因素,这确实很难。但是,借助AI驱动的商业智能,企业可以使用功能强大的仪表板,该仪表板可通过业务洞察及时发出警报,以进行关键决策。

大数据和人工智能在商业世界中互为补充

在前面的章节中,我们已经提到大数据是人工智能的动力。使用人工智能的大数据分析使其能够越来越强大地生成现实世界的见解。大数据输入到AI系统的数量越多,AI系  统的智能就越大。

另一方面,随着物联网的日益普及和深度学习的进步,越来越多的互联设备正在生成数据,从而使全球信息越来越数字化。该数据不仅用于  存储目的。而是使用AI系统对其进行分析。

大数据和人工智能的出现使科技界的公司受益

不仅各行各业从大数据和人工智能的兴起中受益。提供大数据和AI服务的公司由于其潜在的优势也处于有利地位。在这之下的公司是

拥有大量专有数据集的公司

谁开发最先进的AI程序

谁构建计算机硬件以执行AI的复杂计算

具有内部AI能力的AI开发公司

提供基于云的Al服务的公司,通常称为AI即服务(AlaaS)

生产硬件的公司,如存储器,半导体以及其他与人工智能应用相关的相关产品

致力于量子计算技术的公司将在不久的将来实现商业化。预计这些公司将在大数据和人工智能市场中发挥重要作用。

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