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人工智能:開辟未來之路

譯文
人工智能
人工智能持續向縱深發展,而確保業務連續性又對企業至關重要,因此大多數企業在實施AI項目時仍然面臨挑戰。此外,受到新冠疫情的影響,對于軟件的交付速度有了前所未有的要求,不少企業希望通過創新來尋找出路,但現實是多數企業并未做好相關準備。本文將進一步討論AI對業務的潛在價值、技術的引進標準以及整個過程中QA(質量保證)監督的作用。

【51CTO.com快譯】  當前數字經濟席卷全球,放眼天下,人工智能具有重塑我們今天所知的世界經濟的驚人潛力。到2023年,人工智能市場的全球利潤預計將達到1000億美元。這種強大的工具支持分析海量數據,提供可行的解決方案,甚至可以在人類難以預見的情況下獨立行動。

  但是,人工智能持續向縱深發展,而確保業務連續性又對企業至關重要,因此大多數企業在實施AI項目時仍然面臨挑戰。此外,受到新冠疫情的影響,對于軟件的交付速度有了前所未有的要求,不少企業希望通過創新來尋找出路,但現實是多數企業并未做好相關準備。本文將進一步討論AI對業務的潛在價值、技術的引進標準以及整個過程中QA(質量保證)監督的作用。

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  為當今企業創建認知能力

  首先建議重點關注人工智能落地已經產生實效的3個場景:

  其一,業務流程自動化,一般通過機器人流程自動化(RPA)執行。這一條相對容易實現,RPA可以模擬人工從不同的系統接收和處理數據。比如公司應用RPA來處理電子郵件,RPA根據內容對它們進行分類、處理、管理回復等等,不需要人為介入。

  其二,詳細的大數據分析。這主要指可以通過大數據分析來預判用戶行為,也可以用于財務欺詐檢測。機器學習的發展非常迅猛,目前已經可以識別圖像和語音,這也進一步提高了數據分析能力。比較典型的是在數據庫中尋找匹配項,比如與同一類公司相關但以各種形式或格式呈現的信息。

  其三,通過聊天機器人或智能代理與客戶或員工進行互動。這一項主要可實現全天候客戶支持以及高度個性化的產品推薦服務,從而拓展更多銷售線索,培養更多潛在客戶。

  當人和機器工作相結合時,企業會欣然發現并接受這樣的優勢:工作流程加速、員工效率和創造力持續提升、客戶滿意度提高。

  人工智能的持續發展何以為期?

  據麥肯錫調查顯示,44%的企業表示在引入人工智能后,成本降低了,而收益遠未結束。顯而易見的是,這些組織在未來幾年會繼續深入使用這項技術。人工智能領域有幾個方向的價值值得重點突出一下:

  • 人工智能物聯網(AIoT)。想象一下,您的聯網設備可以從收集的數據中學習。比如智能辦公一站式解決方案,再比電暖設備節能智控系統。

  •智能制造。人工智能在進行數據分析后可以驅動智能決策,為制造廠商提供可行建議,增強數字韌性,提升企業的應變能力,防范計劃外的意外停機。

  •計算機視覺。為了幫助企業克服極端條件下的環境限制,可以使用計算機視覺來發現執行過程中的流程差異,以及一些違反安全法規的行為等等。

  由此可見,在合適的場景下,人工智能的應用和普及有助于企業規避風險,在長遠發展中減少人為錯誤,提高生產效率。

  考慮實施 AI 的標準

  目前人工智能已經在多個行業取得了成功。綜合來看,要發揮其有效性,在很大程度上取決于企業引入這項新技術的必要性和時機。當想要確定新技術是否會達成理想的目標時,有兩個標準很重要,一是目標的性質,二是失敗的代價。

  首先,對于那些需要妥協、設置了優先級或者是基于感性決定的目標,自動化并不總是適配。但是如果企業在搜集、存儲、處理大數據,人工智能可能會成為技術首選,因為高速處理海量數據可以極大地簡化商業模式。

  其次,始終牢記:到目前為止,在做出戰略決策時,包括為業務發展制定下一階段的指南時,相對于機器智能,人類智能是至高的出路。因為即使是一個錯誤也可能導致財產損失或品牌受損。

  利用QA支持引入AI技術

  如果您的企業適合引入AI,那么QA 團隊要憑什么來驗證此類解決方案的穩定性和可靠性呢?下面建議考慮五個步驟:

  第一,聚焦需求。需求的多樣性、變異性和進化性使其很難被完全識別和表達出來。因此,工程師們必須和廠商、業務顧問和數據科學家積極互動、密切溝通,從而了解需求的真實內涵和細節要求。

  第二,對測試用例給予應有的關注。QA 專家應該不斷設計新的測試用例,更新測試模型。由于人工智能解決方案日新月異,很難捕捉所有的概率。

  第三,仔細確定測試數據集。神經網絡中的數據分為三個部分:一個訓練集,一個開發集和一個測試集。測試集主要是用從未應用過的數據來檢查最終的算法。這組數據必須包含盡可能接近生產的數據,QA團隊要仔細監控這些數據。

  第四,不要逃避網絡安全測試。比如在金融和保險業,當基于人工智能的系統受到網絡攻擊時,安全漏洞可能會造成嚴重后果,甚至可能泄露敏感的財務數據。

  第五,好好利用測試自動化。由于人工智能系統的培訓是一致的,因此需要大量的測試自動化工作來包含新出現的測試用例,從而擴大測試覆蓋率,縮短測試時間并降低QA成本。

  原文鏈接:https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/03/26/artificial-intelligence-blazing-a-trail-for-the-future/?utm_campaign=Artificial+Intelligence+Weekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_208&sh=3865805e4e4c

【51CTO譯稿,合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】

責任編輯:張潔 來源: Forbes
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