什么情况应该让人工智能上场

如今有关人工智能的炒作多得令人眼花缭乱。各个行业都极力采用这种技术，以获得相对于其他企业的竞争优势——降低运营成本，并改善客户体验。但是，你的企业真的需要人工智能解决方案吗？

一些企业表示，人工智能只不过是浪费时间和金钱。此外，一些企业在人工智能计划方面面临特殊的困难。Gartner的研究显示，最常见的问题是缺乏有经验的专家、数据量少，以及无法衡量结果。

并非所有公司都准备将人工智能纳入其企业战略。人工智能适合你的特定业务吗？为了找到答案，我们回顾了AI的商业用例。

商用人工智能

人工智能是一种特殊的算法，它允许虚拟计算机通过模式识别来自动地学习经验，并适应新的信息来解决特定的业务问题。AI包括以下分支：

机器学习应用神经网络和统计分析从数据中获取信息。

自然语言处理允许机器分析、理解和生成人类语言。

深度学习赋予虚拟机自学习能力和多层处理单元，并应用于图像和语音识别。

人工智能对商业的好处

利用人工智能进行业务运营的公司表示：

54%的企业高管声称人工智能解决方案提高了他们的企业生产率

72%的决策者表示，在商业中使用人工智能帮助他们的员工专注于更有意义的任务

51%的执行官为他们的产品应用人工智能和增值解决方案

59%的高管认为人工智能改善了大数据的使用

人工智能的业务应用

企业应用人工智能完成以下任务：

检测欺诈行为。人工智能会对数百万笔交易进行比较，并区分合法交易和欺诈交易。

提高数据安全性。该算法识别数据访问、异常报告和安全漏洞。

电子商务推荐引擎。人工智能分析买家的购买历史，并确定一个人的偏好。

提供更好的客户支持。人工智能聊天机器人可以帮助用户处理简单的任务和简单的查询。

预测库存供应。智能算法分析用户的购买行为，并找出最受欢迎的产品。

客户评分。通过分析潜在客户的活动，人工智能对他们进行优先排序，并预测每个客户可能带来的利润。

更好地管理财政资源。人工智能机器通过分析买家的行为模式来预测收入和现金流。

基于上述几点，让我们来看看人工智能如何应用到商业中，以及在采用人工智能的过程中你将面临哪些挑战。

我的企业真的需要人工智能吗？

首先要记住的是，并非所有公司都准备好利用人工智能。如果你想知道人工智能是否适合你的业务，请考虑以下几点。

1、完善的数据收集

人工智能需要以正确的方式收集大量高质量的数据。此外，收集高质量的数据是人工智能专家和数据科学家的基本任务。在此，我们讨论的不是在internet上可访问的数据，而是您的公司收集的数据。

但是，对于你的AI解决方案需要多少数据，并没有特定的答案。这取决于您的业务问题的复杂性和您将要构建的AI算法的复杂性。

因此，如果你决定雇佣数据科学家来构建AI算法，你需要做以下准备：

检查数据中的错误。虽然人工智能算法可以从大数据中找到真知灼见，但它们无法辨认数据格式。例如，如果你在一个客户的名字上拼错了几个字，但仍然断定这个人就是那个人，那么AI算法就不会。在这种情况下，人工智能机器会将拼写差异归类为不同的人，这对预测产生了负面影响。

保持数据的更新。如果你想让人工智能算法做出精确的预测并获得真正有价值的见解，你应该保持数据更新。这意味着在使用数据进行人工智能训练之前，你需要删除所有旧的和不相关的信息。另外，确保数据没有丢失，没有空白和异常值。

使用统一格式进行数据存储。为了让AI算法能够从你的数据中学习，你需要将所有的输入保持同一种格式。如果企业以不同的格式保存数据，如pdf、Word文档等多种格式，则需要将其转换为数据库可搜索的形式。

2、需要解决的特殊业务问题

如果你已经维护了业务收集和存储数据的方式，下一步就是找出你想从AI算法中得到什么。这意味着你需要定义你想要AI算法解决的业务问题。为了让您了解使用AI可以改进的领域，我们列出了三个最常见的AI用法。

为现有产品带来价值。例如，Netflix是如何利用人工智能和机器学习的推荐系统。机器学习算法会分析其他有相似爱好的用户的观看历史，向用户推荐更令人兴奋的内容。通过这种方式，该公司增加了付费用户的数量，同时为用户带来更吸引人的体验。

制定数据驱动的业务决策。你可以应用人工智能来获取关于如何控制租金价格、优化资源规划和需求预测等方面的见解，甚至可以预测设备何时可能发生故障。

自动化业务流程。人工智能算法非常适合于日常任务的自动化，因为它们擅长于分析一个特定任务的所有可用数据。如果你想知道用人工智能可以自动化哪些流程，首先考虑一下你的业务流程中是否有丰富的数据。

3、文化的创新

你的公司文化也决定了你是否准备好实施人工智能。例如，Facebook、Netflix、Spotify和其他利用人工智能的行业领袖在创新方面有着良好的记录。因此，您需要创新手段将您的数据变得更有价值。

公司战略。一些企业只是为了人工智能而实施人工智能，却没有一个完善的企业战略。在这种情况下，企业得到的是一个漫长期的、没有实际价值的项目。为了避免这种情况，您需要确保您的业务策略是灵活的，以使人工智能服务于公司战略。

结果可衡量。在实施人工智能技术之前，你应该考虑如何评估人工智能算法的效率和结果。设置指标来评估技术的投资回报。

结果偏差。有时候人工智能的工作方式并不像您所期待的那样，出现了结果偏差。因此，您不应依赖于人工智能算法的实现，还应考虑数据科学家后期维护算法的额外预算支出。

4、关键点

人工智能是一个伟大的工具，可能会给企业带来很多好处。然而，它不是“一刀切”的解决方案。

在考虑小型企业的人工智能之前，你应该考虑以下几点：

如果你的企业产生的数据很少，人工智能就不是你选择的技术解决方案。人工智能要训练学习、正常工作并获得有价值的见解，需要大量数据。

人工智能和机器学习不是魔术，而是数学。因此，不要仅仅认为这些技术是让你的企业赚更多钱的银弹。

如果你有一家不生产大数据的小公司，人工智能算法或许不会帮助你赚更多的钱。

要将人工智能应用到你的业务中，你需要有结构化的数据，清晰地定义业务问题，以及灵活的公司战略。