人工智能的應(yīng)用如今可能在人們意想不到的地方出現(xiàn)。如果企業(yè)在市場(chǎng)上購買各種人工智能軟件，那么肯定會(huì)遇到聲稱其產(chǎn)品具有人工智能(AI)功能的供應(yīng)商。當(dāng)然，其中一些說法不過是一種營銷措施。然而在許多情況下，軟件制造商確實(shí)在整合分析、視覺、自然語言或其他值得貼上人工智能標(biāo)簽的相關(guān)領(lǐng)域的新功能。

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調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司市場(chǎng)研究人員甚至聲稱人工智能是人們工作和生活中不可或缺的技術(shù)。該公司表示，到2025年，至少90%的新企業(yè)應(yīng)用程序?qū)⑶度肴斯ぶ悄芄δ堋?/p>

同樣，Omdia和Tractica公司也預(yù)測(cè)，全球人工智能軟件收入將從2018年的101億美元上升到2025年的1260億美元，這在很大程度上是由深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)的。并聲稱，全球市場(chǎng)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)新時(shí)代，而在這個(gè)時(shí)代中，人工智能被視為推動(dòng)質(zhì)量、效率和速度改進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)。

IDC公司的Frank Gens在調(diào)查報(bào)告中更強(qiáng)烈地表達(dá)了同樣的想法。他說：“人工智能技術(shù)對(duì)于企業(yè)在未來幾十年內(nèi)創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù)、新的客戶體驗(yàn)、新的經(jīng)營方式的重要性和影響怎么說都不為過。到2025年，我們希望看到企業(yè)使用人工智能和人工智能主導(dǎo)的應(yīng)用程序，通過縮短響應(yīng)時(shí)間、在產(chǎn)品創(chuàng)新方面取得更大成功，以及提高客戶滿意度來獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。”

對(duì)人工智能重要性的認(rèn)識(shí)促使許多企業(yè)軟件購買者尋找具有人工智能的應(yīng)用程序。當(dāng)然，供應(yīng)商也很快提供這樣的產(chǎn)品和服務(wù)。

在某些情況下，供應(yīng)商已將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的功能整合到現(xiàn)有軟件中。在其他情況下，初創(chuàng)公司則采用“人工智能優(yōu)先”的方法，開發(fā)采用人工智能技術(shù)的全新軟件。在這兩種情況下，人工智能功能都使企業(yè)能夠以新的方式做新的事情。

以下重點(diǎn)介紹了人工智能當(dāng)前正在轉(zhuǎn)變企業(yè)軟件的10種方式，并指出了企業(yè)使用人工智能的下一步發(fā)展方向。

1. 簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

人工智能和分析項(xiàng)目都有一個(gè)共同點(diǎn)：對(duì)獲得更多數(shù)據(jù)的欲望。為了處理和清理這些數(shù)據(jù)，以便它能夠?yàn)檫@些分析和人工智能系統(tǒng)提供信息，這是一項(xiàng)巨大的工作——人工智能正在使這項(xiàng)工作變得更簡(jiǎn)單。Unifi Software(現(xiàn)在由Boomi公司擁有)、Paxata(現(xiàn)在由DataRobot公司擁有)、Alation、Trifacta、Io Tahoe等供應(yīng)商提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)編目工具，這些工具既依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)，也支持機(jī)器學(xué)習(xí)。諸如此類的工具通常為在企業(yè)其他領(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄苓~出了第一步。

2. 保護(hù)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)攻擊者和企業(yè)安全團(tuán)隊(duì)一直在尋找新的方法以戰(zhàn)勝對(duì)方。企業(yè)庫中一些較新的工具是集成了機(jī)器學(xué)習(xí)功能以實(shí)時(shí)檢測(cè)全新類型威脅的應(yīng)用程序。其供應(yīng)商包括Darktrace、BlackBerry Cylance、Tessian等公司。其中許多工具使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量、電子郵件或用戶活動(dòng)中的異常。因此，即使網(wǎng)絡(luò)攻擊不同于人們以前見過的攻擊，他們也能夠確定何時(shí)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)攻擊，并有可能阻止或減輕網(wǎng)絡(luò)攻擊。

3. 通過AIOps轉(zhuǎn)變IT運(yùn)營

很多人了解DevOps，也可能了解其一些變體，例如DevSecOps、NoOps、NetOps或DataOps。AIOps是DevOps主題的最新變體之一，它有可能成為最具變革性的一個(gè)。

DevOps支持自動(dòng)化以幫助簡(jiǎn)化IT運(yùn)營，而AIOps則更進(jìn)一步。它在IT運(yùn)營數(shù)據(jù)上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以發(fā)現(xiàn)可優(yōu)化和增強(qiáng)這些運(yùn)營的見解。在某些情況下，他們還可以根據(jù)這些見解自動(dòng)采取行動(dòng)，從而使IT人員可以監(jiān)督比其他方式規(guī)模更大的IT環(huán)境。出售AIOps解決方案的公司包括BMC、Splunk、IBM、Broadcom等公司。

4. 處理極其復(fù)雜的文檔

數(shù)十年來，很多企業(yè)一直在使用光學(xué)字符識(shí)別(OCR)系統(tǒng)從模板化文檔中提取數(shù)據(jù)。在以往，這些措施僅適用于遵循嚴(yán)格格式的文檔。如今，采用更先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)可以查看任何文檔，并找出文檔中的重要信息。例如，企業(yè)可以向這些人工智能系統(tǒng)提供來自不同供應(yīng)商的發(fā)票，所有這些供應(yīng)商都具有不同的布局，并且人工智能可以確定發(fā)票的來源、付款金額、到期日期等。在該領(lǐng)域擁有產(chǎn)品的公司包括Element AI、Google Cloud、UiPath等。

5.了解對(duì)話中的自然語言

很多人也聽說過聊天機(jī)器人(并且可能已與之互動(dòng))，因此自然語言處理(NLP)功能似乎并不是什么新鮮事物。但是，供應(yīng)商正在繼續(xù)改善其自然語言處理(NLP)功能，并將其應(yīng)用于允許企業(yè)改善其客戶服務(wù)的新用例。例如，通信軟件供應(yīng)商Twilio公司擁有一個(gè)名為Media Streams的應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序使用人工智能實(shí)時(shí)分析客戶服務(wù)呼叫。它不僅轉(zhuǎn)錄呼叫，還使用自然語言處理(NLP)來了解呼叫的內(nèi)容并發(fā)布相關(guān)的知識(shí)庫文章，這些文章可能有助于代理商解決問題。它甚至可以根據(jù)客戶的聲音對(duì)他們進(jìn)行身份驗(yàn)證，并分析他們的情緒狀態(tài)。

6. 使用預(yù)先訓(xùn)練的模型分析業(yè)務(wù)

人工智能的批評(píng)者指出，人工智能項(xiàng)目非常復(fù)雜，常常無法帶來企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者期望的立竿見影的效果。機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)要求建立一個(gè)模型，然后在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練該模型。而且，如果企業(yè)想在這一過程中取得成功，則需要明確定義的目標(biāo)、經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家、大量數(shù)據(jù)，以及充足的時(shí)間和耐心。

加快這一過程并簡(jiǎn)化基于人工智能的分析的一個(gè)方法是使用預(yù)先訓(xùn)練的模型和人工智能加速工具。越來越多的供應(yīng)商已經(jīng)開始為特定行業(yè)或用例提供專門的產(chǎn)品。

7. 評(píng)估用戶界面 (UI) /用戶體驗(yàn) (UX)

一些分析人士認(rèn)為，基于人工智能的測(cè)試領(lǐng)域?qū)⒃诓痪玫膶砼畈l(fā)展。其中一個(gè)已經(jīng)上市銷售的工具就是Applitools。它允許企業(yè)簡(jiǎn)化用戶界面組件的測(cè)試，而不必編寫腳本，在某些情況下，測(cè)試時(shí)間減少了75%。它的計(jì)算機(jī)視覺工具可以很容易地發(fā)現(xiàn)界面版本之間的差異。其他提供利用機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能功能的測(cè)試工具的供應(yīng)商包括Tricentis、Cigniti、Sealights、Test.ai等。許多都是基于云計(jì)算技術(shù)，并集成到現(xiàn)有的DevOps或敏捷工作流中。

8. 優(yōu)化供應(yīng)鏈

與2020年疫情相關(guān)的影響使每個(gè)人比以往任何時(shí)候都更加了解供應(yīng)鏈管理的重要性。目前，越來越多的企業(yè)正在投資于具有人工智能功能的供應(yīng)鏈管理應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以幫助它們改進(jìn)準(zhǔn)時(shí)交貨、降低成本、預(yù)測(cè)潛在問題并從中斷中恢復(fù)。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)McKinsey公司的一項(xiàng)研究，在使用人工智能進(jìn)行供應(yīng)鏈管理的企業(yè)中，61%的企業(yè)表示降低了成本，63%的企業(yè)表示增加了收入。Oracle和SAP等傳統(tǒng)技術(shù)巨頭開始將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)整合到自己的應(yīng)用程序中，一些企業(yè)也將具有人工智能功能的商業(yè)智能平臺(tái)或分析平臺(tái)用于類似目的。

9. 實(shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新

除了破壞供應(yīng)鏈之外，冠狀病毒疫情還迫使企業(yè)進(jìn)行快速創(chuàng)新，以適應(yīng)新的工作方式，適應(yīng)新的法規(guī)并利用新的機(jī)遇。例如，為企業(yè)提供現(xiàn)金流解決方案的金融科技供應(yīng)商Kabbage公司使用人工智能來利用薪資保護(hù)計(jì)劃(PPP)提供的機(jī)會(huì)。在薪資保護(hù)計(jì)劃(PPP生效的三個(gè)月中，Kabbage的自動(dòng)化系統(tǒng)使該公司能夠處理和批準(zhǔn)209,000筆貸款，使其成為第三大PPP貸款人。采用這一措施是因?yàn)槠淙斯ぶ悄芟到y(tǒng)允許它在沒有人為干預(yù)的情況下處理75%的貸款申請(qǐng)。

10. 計(jì)算機(jī)視覺在新問題中的應(yīng)用

許多媒體都對(duì)計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域進(jìn)行了報(bào)道，如醫(yī)學(xué)圖像分析和自動(dòng)駕駛汽車，但初創(chuàng)企業(yè)也將計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用于一些企業(yè)可能沒有考慮過的任務(wù)。例如，供應(yīng)商Tractable公司提供基于人工智能的工具，可以幫助保險(xiǎn)代理商評(píng)估對(duì)車輛、房屋和企業(yè)的損害。它可以檢查索賠過程，標(biāo)記似乎與最佳實(shí)踐不符的評(píng)估，甚至可以將整個(gè)損失估計(jì)過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以提供更快的客戶服務(wù)。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，需要采用更多不同類型的企業(yè)軟件來集成人工智能功能。