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2020年影響人工智能、分析和數(shù)據(jù)治理的5個(gè)趨勢(shì)

人工智能 深度學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù)
企業(yè)級(jí)的人工智能已經(jīng)真正達(dá)到了臨界水平。它不再是一個(gè)“如果”問(wèn)題,而是更多的是“如何”和“何時(shí)”的問(wèn)題,人工智能將成為每項(xiàng)業(yè)務(wù)的主要組成部分。因此,最初以執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘的方式成為許多組織戰(zhàn)略規(guī)劃和競(jìng)爭(zhēng)性決策的關(guān)鍵部分。

 企業(yè)級(jí)的人工智能已經(jīng)真正達(dá)到了臨界水平。它不再是一個(gè)“如果”問(wèn)題,而是更多的是“如何”和“何時(shí)”的問(wèn)題,人工智能將成為每項(xiàng)業(yè)務(wù)的主要組成部分。因此,最初以執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘的方式成為許多組織戰(zhàn)略規(guī)劃和競(jìng)爭(zhēng)性決策的關(guān)鍵部分。

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進(jìn)入2020年,許多企業(yè)進(jìn)入了一個(gè)新階段,從試驗(yàn)和試點(diǎn)過(guò)渡到整個(gè)組織的實(shí)施,并研究人工智能和數(shù)據(jù)分析如何推動(dòng)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅。

特別是,有五種趨勢(shì)將成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力的關(guān)鍵。

1.轉(zhuǎn)向“服務(wù)即轉(zhuǎn)換”

企業(yè)意識(shí)到他們需要從根本上改變主要的運(yùn)營(yíng)和服務(wù)。不僅如此,他們還需要做好準(zhǔn)備,不斷應(yīng)對(duì)可能對(duì)其業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的較新技術(shù)變化。比較大的企業(yè)正在他們的組織中嵌入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具,以幫助分析數(shù)據(jù)、提高效率、預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為和獲得競(jìng)爭(zhēng)洞察力。

但是,對(duì)于許多其他人來(lái)說(shuō),安裝人工智能機(jī)器人和程序所需的時(shí)間和資源可能令人望而生畏。服務(wù)即轉(zhuǎn)換模型使這些組織能夠訪問(wèn)具有基本任務(wù)和知識(shí)的人工智能技術(shù)以及其他數(shù)據(jù)、云計(jì)算機(jī)和移動(dòng)技術(shù)。此外,它還可以幫助這些組織隨著客戶需求和需求的變化而更快地轉(zhuǎn)變其技術(shù)組合。

2.客戶體驗(yàn)是數(shù)字化的主要戰(zhàn)場(chǎng)

盡管效率可能仍將是企業(yè)的主要目標(biāo),但數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來(lái)越多地涉及重新構(gòu)想客戶體驗(yàn)和個(gè)性化。競(jìng)爭(zhēng)最激烈的組織不僅要簡(jiǎn)單地響應(yīng)客戶需求,還必須預(yù)測(cè)這些需求,并提供能夠滿足這些預(yù)測(cè)的服務(wù)和產(chǎn)品。這意味著從替代數(shù)據(jù)源中獲取見解,生成實(shí)時(shí)競(jìng)爭(zhēng)見解,并將快速響應(yīng)的決策納入體驗(yàn)計(jì)劃。

重新定義經(jīng)驗(yàn)可以通過(guò)減少錯(cuò)誤并因此降低成本來(lái)幫助提高B2C和B2B業(yè)務(wù)的底線,但也可以繼續(xù)為最終用戶創(chuàng)建差異化的個(gè)性化體驗(yàn)。

3.數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的價(jià)值

人工智能和分析技術(shù)的改進(jìn)使人們可以訪問(wèn)比以往更多的數(shù)據(jù)。實(shí)際上,到2025年,估計(jì)每天將創(chuàng)建463艾EB的數(shù)據(jù)。但是,數(shù)據(jù)本身不能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)行動(dòng)。決策的最后一英里仍然屬于人類。

同樣重要的是,隨著數(shù)據(jù)成本的降低,而人類判斷的價(jià)值也在增加。鑒于這種轉(zhuǎn)變,以及隨之而來(lái)的工作職能和要求的演變,迫切需要對(duì)工作人員進(jìn)行技能再培訓(xùn)。2020年,高管們必須縮小技能和技能提升計(jì)劃方面的差距,以更好地滿足員工的需求。

盡管已經(jīng)進(jìn)行了改進(jìn),但研究表明,雇主和雇員對(duì)技能培訓(xùn)的看法之間存在脫節(jié),只有35%的員工說(shuō)他們的公司培訓(xùn)新的技能的選擇,而53%的高級(jí)管理人員說(shuō)他們提供了新的技能。成功的組織將從傳統(tǒng)的課堂環(huán)境中走出,專注于能夠更好地利用專家集體智慧的項(xiàng)目。

4.數(shù)據(jù)、人工智能和數(shù)字的道德治理

隨著數(shù)據(jù)量的增加,關(guān)于數(shù)據(jù)使用的問(wèn)題也在增加。從驅(qū)動(dòng)信用額度的算法到面部識(shí)別軟件的使用,人工智能驅(qū)動(dòng)的技術(shù)都受到消費(fèi)者和政府的密切關(guān)注。因此,預(yù)計(jì)許多組織將在未來(lái)一年增加數(shù)字道德操守官員。

這些官員將負(fù)責(zé)實(shí)施道德框架,以就新技術(shù)做出適當(dāng)?shù)臎Q策,解決諸如數(shù)據(jù)安全性和偏差之類的考慮。除了緩解消費(fèi)者在這些領(lǐng)域的緊迫擔(dān)憂之外,這些官員還將展望仍將面臨的技術(shù)挑戰(zhàn),針對(duì)技術(shù)的預(yù)期用途建立新的治理標(biāo)準(zhǔn),以及新的制衡機(jī)制可以確保這些預(yù)防措施保持有效的系統(tǒng)。

5.以加速器的形式增加了模塊化

專家預(yù)測(cè),到2025年,作為人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的組織的效率將提高十倍,并且將占據(jù)那些不接受該技術(shù)的組織的兩倍的市場(chǎng)份額。打破時(shí)間和資源壁壘以加快AI的采用正成為組織賴以生存的問(wèn)題-大多數(shù)高管都意識(shí)到這一點(diǎn)。

以預(yù)訓(xùn)練的人工智能加速器的形式引入模塊化是打破這些障礙并使技術(shù)民主化的第一步。這種增強(qiáng)技術(shù)已經(jīng)接受了必要的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的培訓(xùn),對(duì)于希望在未來(lái)幾年內(nèi)取得飛躍的企業(yè)而言,這是關(guān)鍵。

2020年,人工智能和數(shù)據(jù)分析技術(shù)將在各個(gè)行業(yè)中變得更加普及。2020年企業(yè)如何理解和應(yīng)用這些技術(shù)將在如何提高近期和未來(lái)十年的效率方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

 

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: 機(jī)房360
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