2017企业不得不推崇AI的8个原因

简介: 本文讲的是2017企业不得不推崇AI的8个原因【IT168 资讯】在2016年,我们看到人工智能成为主流,从许多不同行业捕获的数据量上来看也是呈现成倍增长。 金融服务,医疗保健,电信,公用事业,教育,汽车和其他垂直行业正在采取重大举措使用预测分析和AI以更好地服务客户,从而获得更大的投资回报。

本文讲的是2017企业不得不推崇AI的8个原因【IT168 资讯】在2016年,我们看到人工智能成为主流,从许多不同行业捕获的数据量上来看也是呈现成倍增长。 金融服务,医疗保健,电信,公用事业,教育,汽车和其他垂直行业正在采取重大举措使用预测分析和AI以更好地服务客户,从而获得更大的投资回报。

  在2017年,我们很可能会看到数据分析产品和数据科学家加速向深度领域专业技术的转变。 特别是那些在管制行业中的公司将意识到,如果没有能力去分析解决特定行业的高度需求,挑战和机遇,那么世界上的所有数据都将是无用的。 数据科学不再是 “一刀切”。 相信人工智能将在未来12个月内得到更深入的发展,这里有8个原因。

为什么更多行业将在2017将实施人工智能

  公司内部缺乏数据专家

  目前拥有深厚行业知识的员工往往没有将数据转化为可操作的洞察所需的分析技巧。去年,麻省理工学院斯隆管理评论显示,40%的公司认为分析能力的缺乏是一个关键的挑战,大致也只有五分之一的人可以应对。

  无动于衷的公司将会被淘汰

  随着AI在消费者和企业中越来越广泛地被使用,无动于衷的公司将面临着不可避免地落后的风险。此外,任何外部分析支持都必须根据特定的行业需求重塑其通用的数据模型。为了帮助客户提供强大的数据能力和行业专业知识,最近埃森哲与亚马逊网络服务也展开了合作。

  垂直专用工具可以快速提供定制应用

  在仅包含信用卡交易的数据库中,AI系统不仅将成为检测诈骗的专家,而且将能够提供积极的建议。 如果您的元数据显示你经常旅行,您的银行不但不会在您飞往香港后拒绝给您一杯咖啡,还可能会提示您切换到另外一张信用卡,以获得更多的奖励积分。

  公司对技术投资越来越聪明

  技术供应商不再向企业提出一般诉求,或者试图以美学和风格吸引消费者。2017年成功的企业应用程序必须能够映射到特定的客户和业务路径,这些路径因行业而异。

  IT市场中的AI部分正在快速增长

  IDG预计在2020年IT产品和服务的全球收入将增长到2.7万亿美元,其中很大一部分将来自帮助垂直行业如金融服务和制造业的第三方平台。

  复杂的销售周期意味着会消耗更多的人力

  以销售高度集成的软件应用程序作为服务,意味着销售周期将会更长,产品工程师必须立即参与,直接与客户和潜在客户接触。 他们的唯一工作就是要在两个团体之间联系,确保工作的顺利进行,即使是那些具备超强“人才技能”的人。

  大公司正在减少Bloatware

  大公司将避免提供以行业为中心的应用程序和Bloatware。 Bloatware被定义为由于需要过多的磁盘空间和内存而降低其有用性的软件。 IDC预测,全球在云应用方面的支出将从2015年的700亿美元增加到2019年超过1410亿美元,其中绝大多数在行业特定应用中增长。

  利用垂直专业能力的公司将会出现

  Slack是一家团队协作软件公司,它积极地合并了第三方应用程序,以帮助其用户将其渠道构建成比电子邮件更多的东西。 Sequoia的合作伙伴Aaref Hilaly表示,类似Slack的服务(专注于现有系统的集成和自动化)将会更频繁地被使用。 此外,人们日常使用的那些服务也可以使用AI来自动捕获数据。

原文发布时间为:2017-02-09

本文作者:朱丽娜

本文来自云栖社区合作伙伴IT168,了解相关信息可以关注IT168

原文标题:2017企业不得不推崇AI的8个原因

目录
相关文章
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI技术在文本生成中的应用与挑战
【9月更文挑战第26天】本文深入探讨了AI技术在文本生成领域的应用,并分析了其面临的挑战。通过介绍AI文本生成的基本原理、应用场景以及未来发展趋势,帮助读者全面了解该技术的潜力和局限性。同时,文章还提供了代码示例,展示了如何使用Python和相关库实现简单的文本生成模型。
44 9
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【9月更文挑战第32天】本文将探讨AI技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将分析AI技术如何改变传统客服模式,提高服务质量和效率,并讨论在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
112 65
|
1天前
|
人工智能 Serverless
AI助理精准匹配,为您推荐方案——如何添加一个Stable Difussion图像生成应用
介绍了一种利用AI助手快速获取并搭建Stable Diffusion图像生成应用的方法。用户只需在阿里云官网向AI助手提出需求,即可获得详细的实施方案。随后,按照AI助手提供的方案,通过函数计算部署应用,并进行测试。此过程显著提升了开发效率。
28 1
AI助理精准匹配,为您推荐方案——如何添加一个Stable Difussion图像生成应用
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI技术在医疗领域的应用
【8月更文挑战第67天】随着人工智能技术的不断发展,其在医疗领域的应用也日益广泛。本文将探讨AI技术在医疗领域的应用,包括辅助诊断、个性化治疗方案和智能医疗设备等方面。通过实例分析,我们将了解AI技术如何改变传统医疗模式,提高医疗服务的质量和效率。
40 16
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
人工智能(AI)在医疗领域展现出巨大潜力,尤其在医疗诊断中。本文将探讨AI如何通过深度学习、计算机视觉等技术辅助医生进行疾病诊断,提高准确性和效率。同时,分析当前面临的数据隐私、算法透明度以及监管等问题,并提出可能的解决方案。最后,讨论AI在未来医疗中的前景,强调其在个性化治疗和远程医疗中的潜在应用。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
AI技术在现代生活中的应用:从理论到实践
AI技术在现代生活中的应用:从理论到实践
9 2
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI系统】AI在不同领域的应用与行业影响
本文探讨了人工智能在计算机视觉、自然语言处理及音频处理等领域的广泛应用,并展示了其在自动驾驶、安全监控、搜索引擎优化、客户服务、语音识别及多个行业的革新作用,强调了AI基础设施与系统创新对未来社会的影响与价值。
16 1
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在智能客服中的应用:重塑客户体验
AI技术在智能客服中的应用:重塑客户体验
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗健康领域的应用
随着人工智能技术的不断发展,其在医疗健康领域的应用也日益广泛。从辅助诊断、个性化治疗方案的制定,到疾病预防和健康管理,AI技术都在发挥着重要作用。本文将探讨AI在医疗健康领域的应用,包括其在医学影像分析、基因编辑、药物研发等方面的应用,以及其对医疗行业未来发展的影响。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
精准农业:AI在农业生产中的应用
【10月更文挑战第1天】随着科技的发展,人工智能(AI)逐渐渗透到农业领域,通过精准监控和管理提升了农业生产效率和质量。AI在精准农业中的应用包括:精准农田管理,如个性化灌溉和施肥;作物病虫害识别与预测,及时发现并预防病虫害;智能农机自动化作业,提高作业效率;农产品质量检测与分类,确保品质;农业供应链优化,预测需求和价格。尽管面临数据收集、技术接受度等挑战,AI在精准农业中的未来前景广阔,有望实现全程自动化作业、数据驱动决策及智能预警系统,推动农业可持续发展。
51 11

热门文章

最新文章