企业人工智能：是什么以及它是如何工作的？

企业人工智能利用先进的人工智能技术推动数字化转型。

在过去的几年中，人工智能已经从一般科幻发展为一种非常可信赖的现实。

在这个变革时期，IT公司经历了从大型机计算到小型计算、个人计算和手持计算的转变。

软件行业也从自定义应用程序（如ISAM、VSAM和MVS）转向企业应用程序、SaaS和移动应用程序。

最近，AI应用程序已经出现。如今，人们已经习惯了人工智能在他们的生活中的存在，比如在线翻译，虚拟语音助手，互联网搜索引擎，聊天机器人，GPS导航等。

从制造和运输到客户和医疗服务，企业人工智能在多个行业中不断成熟。

在本文中，我将讨论企业人工智能，它的工作原理，优点，限制以及一些平台。

我们开始吧！

什么是企业人工智能？

由于工业数字化的推动，企业的规模不断扩大，企业采用人工智能的方式也日益增加。大数据、物联网等技术为人工智能的扩展提供了完美的环境。

因此，企业人工智能是一类企业软件，它将机器学习与人工智能相结合，以在规模上优化您的业务工作流程。同时，它为您的业务提供以数据驱动的洞察，以指导关键级别的决策。

这是一种复杂的技术，具有巨大的范围和潜力，因此存在许多误解，比如解决方案只是机器人等。但实际上并非如此，人工智能包括了各种智能技术，可以轻松方便地分析、学习、决策、得出结论和解决问题。

许多人工智能技术已经在各种组织中得到应用，例如机器学习、深度学习、群体智能、语音识别、自然语言处理（NLP）等。

借助企业人工智能的帮助，管理者、高管和利益相关者可以利用来自人工智能的效率和洞察力，进一步增加人为价值，以提升流程并更好地运营业务。

企业人工智能的工作原理是什么？

尽管企业中进行的任务不是自动的，有时需要一定程度的技术来简化流程。用于此目的的技术被称为智能，它是获取知识并应用该知识以获得结果的能力。

企业人工智能程序主要关注三个认知技能：

• 学习：人工智能专注于获取所需数据并创建一些规则，将数据转化为可行动的信息。这些规则被称为算法。它为计算系统提供了从基础到高级的任务完成指令。
• 推理：推理包括人工智能在特定情境中选择最需要的算法的能力。
• 自我纠正：在自我纠正方面，人工智能能够逐步调整和增强结果，直到达到特定目标。

利用人工智能，企业工具获取所需知识以创建算法，并选择在特定情境中最需要的算法。它预测多个产品的输出，以便您可以迅速做出深思熟虑的决策。

因此，从流程自动化到数据驱动的决策和链接，企业需要人工智能来优化其业务流程，以保持竞争优势。

企业人工智能的用途

企业AI解决方案利用数据科学的力量处理复杂的数据量。接下来，它们通过简单的界面展示数据，使企业能够使用这些解决方案。

这将有助于提高员工的工作效率，优化所有业务运营并降低成本。然而，企业AI被用于以下方面：

• 最大化销售：AI在在线业务领域（如购物）非常有用。在这里，AI增强的推荐引擎使用客户偏好、参与度和浏览历史来引起他们的兴趣，以便AI能够提供相关建议。
• 提升客户服务：我们都知道智能个人助理，包括Alexa、Cortana和Siri。除了这些智能助手，许多公司还使用在线客户支持，即聊天机器人。
• 优化供应链：AI在物流管理领域发挥着重要作用。它提供了整个供应链的清晰视图，以完成预测性洞察，使人工数据分析师能够更好地完成工作。
• 自动化任务：自动化日常任务可以促进业务增长，同时节省时间和资源，以完成更有价值的工作。
• 加强网络安全：AI应用（如信用卡欺诈警报、电子邮件垃圾邮件过滤等）向授权用户报告潜在的安全威胁。它还可以追踪交易历史和位置。
• 升级现有产品：使用数据，计算机化系统检查产品以检测人工检查团队未注意到的缺陷。它还收集和排名客户反馈，以通知产品的下一代模型的制作。
• 自动驾驶车辆：在现代世界中，快递送货现在是无接触的。在这里，AI使用计算机视觉技术、物联网传感器和GPS来跟踪路线。自动驾驶车辆还用于大型仓库，将产品放置在货架上。

• 预测性维护：制造企业依赖于各种设备运营。预测性维护解决方案通过预测故障来确保所需的稳定性。它将AI算法集成到收集信息的机器上。
• 企业决策管理：现在，企业决策基于AI技术，旨在自动化组织内的重复数据处理，以便进行数据驱动决策。

企业AI平台

企业AI平台是能够加速大规模企业AI项目的完整生命周期的框架。它提供了一种结构化但灵活的方式来构建基于AI的解决方案。

此外，企业AI平台可以将AI服务从概念扩展到生产规模的系统。通过一些具体的指导方针，基于AI的解决方案可以帮助您的业务实现增长。

此外，良好设计的企业AI平台可以促进AI工程师和科学家之间更有效、高效和快速的合作。通过适当的解决方案，您可以通过自动化低价值的任务、避免重复以及提高工作的可重用性和再现性来管理成本。

如果您想执行一些资源密集型的活动，如提取数据、复制数据或管理数据质量，基于AI的解决方案可以提供帮助。

此外，企业AI平台有助于解决技能差距。它是新人才的焦点，有助于支持和发展工程师和AI科学家的最佳实践。

最后，企业AI平台确保工作在团队成员之间分配均匀且快速。在此平台上，元素被组织成五个层次：

• 经验层
• 智能层
• 运营和部署层
• 实验层
• 数据和集成层

这些层共同工作，允许使用最新的人工智能能力，并为将技术纳入未来项目奠定了新的基础。

让我们来看一些企业AI平台的示例：

#1. 亚马逊Sagemaker

Amazon Sagemaker是一个托管的机器学习工作流平台和开发环境，专为企业级模型构建、数据标注、调优、训练和部署而设计。

#2. Databricks

Databricks自称为数据湖仓库，结合了数据湖的原始存储功能和数据仓库的维护良好的分析特性。

#3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI确保没有人在驾驶。这意味着企业在进入机器学习方面的传统障碍都被自动化了。

#4. 谷歌云Vertex AI

Google Cloud Vertex AI提供了一系列预训练的机器学习模型和用户友好的界面，通过将整个Google’s cloud服务集中在一个平台上，实现规模化的高效工作。

#5. DataRobot

DataRobot通过提供端到端的自动化功能，将数据转化为价值，实现了大规模的机器学习模型的创建、管理和部署。其目标是使关键利益相关者达成一致，消除了定制预测代码的要求。

企业为何需要AI平台？

企业AI是当前数字化转型的核心驱动因素。未来的所有enterprise software应用都将具备人工智能能力。今天的组织依赖于ERP或CRM系统来运行业务。

若没有企业AI能力的应用，组织将无法运营和竞争。

要从人工智能中获得变革性价值，您必须大规模部署AI应用程序，以解决组织价值链各个环节的不同场景。

企业AI平台提供了能力和工具，允许各种组织有效地应对在操作和构建这些应用程序方面的挑战，减少工作量、降低开销和节省时间。

企业AI的核心原则

企业AI平台的核心原则可以在全面和便利的企业需求中组织起来。让我们来讨论一下清单。

#1. 统一企业和企业数据

为了进行业务的流程再造活动，您必须将来自各个系统和传感器的数据整合到一个统一的数据图像中。

基线是快速聚合和处理来自多个IT系统、传感器网络和互联网源的PB级数据集。

#2. 支持多云部署

为了有效地持久化和处理大规模数据集，您需要一个弹性的云规模内/外架构，支持私有云、公共云和混合云部署。这可以通过容器技术实现。

#3. 提供边缘部署选项

企业AI平台支持本地处理，以支持网络带宽间歇性或低延迟计算环境。它具备在边缘和远程网关设备上运行AI预测、分析和推理的能力。

#4. 在原地访问多格式数据

AI应用需要一套平台服务，以便以微批、批处理、迭代内存和实时流的方式处理数据，以支持测试分析算法和功能。该架构支持data virtualization，允许开发人员操作数据。

#5. 实施企业对象模型

企业AI平台必须支持对象模型，用于表示产品、客户和资产等实体，并根据数据存储和格式来表示实体之间的关系。

#6. 实现AI微服务

为了让开发人员快速构建利用最佳组件的应用程序，需要建立基于AI的全面软件服务目录。这个微服务目录应该在整个企业范围内可用或发布，受到授权和安全访问控制的限制。

#7. 提供数据安全和治理

企业AI平台提供多级用户访问认证、强大的加密和授权控制。对每个数据对象、聚合服务、ML algorithm和方法的访问都需要经过授权。它需要以可编程和动态可设置的方式实现。

#8. 支持完整的生命周期AI模型开发

AI平台必须支持完整的算法生命周期开发体验，以帮助数据科学家快速设计、开发、部署和测试链接_16和机器学习算法。

#9. 开放第三方IDE、框架和工具

与其他组件、产品和技术一起运行的能力对于增强链接_17和开发人员的生产力非常重要。这进一步促进了协作，并保持了持续创新所需的速度。

#10. 允许协作式AI应用程序开发

数据科学家通常在与IT提供的多个源系统的小数据子集上开发和测试机器学习算法。主要的时间花费在数据规范化和数据清洗上，以表示相同的度量、状态、实体和事件。

为了克服这些限制，企业AI平台允许数据科学家根据生产数据的可用性，在编程语言中构建、测试和调整算法。这样，工作分配给开发人员，工作将更容易完成。结果，可以立即将机器学习算法部署到生产环境中。

企业AI的优势

如今，大多数公司都希望通过AI来最大化现有业务的运营，而不是彻底改变其业务模式。因此，让我们讨论一下使用企业AI的一些好处。

增强的客户服务

人工智能能够加速并个性化您企业的客户服务。您的员工或客户不需要等待太长时间才能及时解决问题。

增强的监控

通过企业级人工智能，您可以实时处理数据。这意味着组织现在可以实施即时监控。例如，工厂生产线使用图像识别应用和链接来进行质量控制，以监控问题和生产问题。

更好的质量

公司可以期望出现最少的错误，并且高度遵守合规标准。人工智能有助于执行以前需要手动完成的质量任务。在财务对账领域，机器学习大大减少了时间、错误和成本。

更快的产品开发

人工智能可以缩短开发周期，减少商业化和设计之间的时间，实现更快的开发投资回报率。

更好的人才管理

公司正在使用人工智能软件来简化招聘流程，提高生产力，并通过筛选顶级候选人来减少有偏见的企业沟通。它被应用于链接和其他工具，为员工和职位候选人提供个性化服务。

业务模式扩展

包括Airbnb、Uber、亚马逊等在内的数字原住民已经利用人工智能实施了新的和有要求的业务模式。启用人工智能的业务模式正在为组织带来新的生产力时代，以帮助用户实现更好的产出。

企业级人工智能的局限性

企业级人工智能的主要风险是员工的不信任。许多员工对其价值表示怀疑或不信任人工智能。除此之外，使用人工智能在企业中还存在其他限制，包括：

• 过高期望值
• 人工智能错误
• 缺乏技术能力
• 缺乏熟练的工人
• 监管和控制问题
• 高初始成本
• 对劳动力市场的影响

学习资源

如果您想了解更多关于企业级人工智能的信息，可以考虑以下几本书和课程：

#1. AI创业掌握2023

Udemy提供了一门名为“AI创业掌握2023”的课程，帮助您学习如何利用人工智能成功地构建、发展和扩展您的业务。

#2. Ilya Katsov的《企业级人工智能的理论与实践》：

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本书包含了使用企业人工智能进行生产运营、营销和供应链的参考实现和配方。

#3. 管理者的企业人工智能和机器学习：

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这本由Nikhil Krishnan撰写的书是政府和企业的机器学习和人工智能的实用指南。

#4. 企业人工智能转型：

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这本由Rashed Haq撰写的书为企业领导者提供了关于如何创建和发展人工智能和机器学习能力的深入指导。

#5. 企业AI入门指南:

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这本Zachary Jarvinen的书用例子、散文和应用程序让企业领导者了解人工智能及其复杂性。

结论

企业人工智能通过其现代技术推动着企业的发展。因此，越来越多来自不同行业的组织正在采用它来提高生产力、客户服务和产品质量，同时节省时间和精力。

所以，如果您是一位企业主，您可能希望在您的组织中实施企业人工智能，并亲自体验其好处。