现在适合人工智能（AI）的5个领域
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-21
当使用智能工具和功能解决特定于行业的问题时，人工智能将提供巨大的价值
并指出创意应用程序正在医疗，银行，保险，零售和制造业等企业中兴起，这在很大程度上要归功于更好地利用数据资产货币化并利用新数据流来发掘见解的愿望，人工智能工具可帮助应对数字化转型挑战的5个领域，随着技术计划他们在现实世界中启用AI的数字计划，了解价值存在的位置将很有帮助，某些主题在各个行业中不断出现，让我们研究一下AI范围内目前生产中实用的一些用例，从 机器学习 （ML）和 自然语言处理（NLP） 到 边缘AI 和AIOps。
1.对话式AI：改善客户服务体验
结合丰富的客户行为数据，NLP和聊天机器人，您会得到什么？通常无需人工干预即可改变客户联系和支持的潜力，对NLP的大幅改进使每天的客户体验变得更加丰富和活跃。” “这项技术正在促进机器人与客户之间的对话的深度和自然流动，当可以快速访问后端系统时，此方法可增强客户自助服务-希望可以更快地解决客户问题，在未来几年内，客户将很难分辨他们是与机器人还是人工客户服务代理进行对话，实际上根据2020年的全球支出，自动客户服务代理的部署是的AI用例，目前零售和电子商务行业中有许多用例，主要集中在客户服务上，在医疗保健中，会话式AI被用于协助患者支持和约会安排。”
2.解决带宽，延迟和隐私问题的方法
人工智能曾经只生活在世界上的数据中心的范围内，但是随着AI已移至网络的外部边缘，它开始为企业解决一系列分布式数据和分析问题，AI是在数据源点嵌入智能功能，无论是IoT端点，智能手机还是联网汽车，采用另一种方式， 边缘计算 使数据和计算接近交互点，AI一直在迅速扩展，从智能扬声器到街角摄像头应有尽有，现在它已成为企业的福音，直到近，边缘的AI基本上仍然是理论上的，但是由于先进的技术更加易于访问和负担得起，到2021年，我们可能会看到各种边缘产品中AI处理的增长，边缘处理器制造商，边缘的人工智能对于管理迅速增长的数据量和减轻业务网络日益增长的压力至关重要，直接在边缘处理数据而无需将其传输到云，使设备更强大，多功能，响应更快，更安全-并有助于法规遵从。
零售商可以在边缘部署AI，以本地化方式快速，以小的延迟处理店内视频
这在某些情况下为非接触式，无收银员购物奠定了基础，商店可以使用相机和边缘AI来检测远处的物体并快速处理相关信息，这些数据可以帮助客户等待时间，货架上的库存以及整体店内体验，同样制造商可以将AI应用于处理生产线数据，这可能有助于完成质量检查或加强社会疏离或其他员工安全措施。
3.机器和深度学习：网络安全中的交火
不良行为者已经在利用人工智能来发动复杂的 网络钓鱼攻击 和其他阴险的网络攻击，使用智能自动化来提高攻击的速度，数量和种类，预测深层伪造骗局将使企业今年损失超过2.5亿元，该公司利用AI来创建令人信服的音频和视频，以欺骗用户进行电子邮件入侵攻击，传统的网络缓解技术无法与这种复杂的方法相提并论，因此将人工智能用于网络安全和攻击是 2020年九大安全趋势之一，并指出必须加强对网络安全防御的人工智能。
在网络安全和威胁情报中有大量的AI网络安全应用程序
常见的用例涉及面部和语音识别，垃圾邮件或网络钓鱼识别以及恶意软件检测，机器学习方法可以应用于检测电子邮件中的异常情况，模式识别技术可以识别需要保护的受监管的个人数据，无监督的机器学习可以对网站进行分类并识别高风险站点，无监督的机器学习可以避免网络钓鱼中的重复项和垃圾邮件尝试，近的一篇文章指出，使用 端到端深度学习 作为检测恶意软件的解决方案。
4. 目标：缓解IT警报疲劳等
对于在环境中生成大量数据以至于决策失败的IT组织，AIOps可以证明是变革性的，IT企业是否需要考虑另一个-OPs的缩写？IDC指出IT自动化是2020年AI增长快的用例之一以及药物研发和HR自动化，AIOps可以证明IT组织具有变革性，因为在IT企业中，环境所生成的数据太多了，决策受到了影响，在混合云时代，这是不断增长的IT功能队列，ML可以解决大量经常冗余的警报，以更实时或主动的方式帮助管理系统性能，并提供更大的端到端可见性，从而为IT团队节省的时间，我们有充分的理由将AIOps列入2021年的10大AI趋势清单 ，孤立的监视系统无法跟上当今多样化的环境，性能分析，异常检测，事件关联和分析以及IT服务管理。
5.机器学习：可预测的资源优化
并指出创意应用程序正在医疗，银行，保险，零售和制造业等企业中兴起，这在很大程度上要归功于更好地利用数据资产货币化并利用新数据流来发掘见解的愿望，人工智能工具可帮助应对数字化转型挑战的5个领域，随着技术计划他们在现实世界中启用AI的数字计划，了解价值存在的位置将很有帮助，某些主题在各个行业中不断出现，让我们研究一下AI范围内目前生产中实用的一些用例，从 机器学习 （ML）和 自然语言处理（NLP） 到 边缘AI 和AIOps。
1.对话式AI：改善客户服务体验
结合丰富的客户行为数据，NLP和聊天机器人，您会得到什么？通常无需人工干预即可改变客户联系和支持的潜力，对NLP的大幅改进使每天的客户体验变得更加丰富和活跃。” “这项技术正在促进机器人与客户之间的对话的深度和自然流动，当可以快速访问后端系统时，此方法可增强客户自助服务-希望可以更快地解决客户问题，在未来几年内，客户将很难分辨他们是与机器人还是人工客户服务代理进行对话，实际上根据2020年的全球支出，自动客户服务代理的部署是的AI用例，目前零售和电子商务行业中有许多用例，主要集中在客户服务上，在医疗保健中，会话式AI被用于协助患者支持和约会安排。”
2.解决带宽，延迟和隐私问题的方法
人工智能曾经只生活在世界上的数据中心的范围内，但是随着AI已移至网络的外部边缘，它开始为企业解决一系列分布式数据和分析问题，AI是在数据源点嵌入智能功能，无论是IoT端点，智能手机还是联网汽车，采用另一种方式， 边缘计算 使数据和计算接近交互点，AI一直在迅速扩展，从智能扬声器到街角摄像头应有尽有，现在它已成为企业的福音，直到近，边缘的AI基本上仍然是理论上的，但是由于先进的技术更加易于访问和负担得起，到2021年，我们可能会看到各种边缘产品中AI处理的增长，边缘处理器制造商，边缘的人工智能对于管理迅速增长的数据量和减轻业务网络日益增长的压力至关重要，直接在边缘处理数据而无需将其传输到云，使设备更强大，多功能，响应更快，更安全-并有助于法规遵从。
零售商可以在边缘部署AI，以本地化方式快速，以小的延迟处理店内视频
这在某些情况下为非接触式，无收银员购物奠定了基础，商店可以使用相机和边缘AI来检测远处的物体并快速处理相关信息，这些数据可以帮助客户等待时间，货架上的库存以及整体店内体验，同样制造商可以将AI应用于处理生产线数据，这可能有助于完成质量检查或加强社会疏离或其他员工安全措施。
3.机器和深度学习：网络安全中的交火
不良行为者已经在利用人工智能来发动复杂的 网络钓鱼攻击 和其他阴险的网络攻击，使用智能自动化来提高攻击的速度，数量和种类，预测深层伪造骗局将使企业今年损失超过2.5亿元，该公司利用AI来创建令人信服的音频和视频，以欺骗用户进行电子邮件入侵攻击，传统的网络缓解技术无法与这种复杂的方法相提并论，因此将人工智能用于网络安全和攻击是 2020年九大安全趋势之一，并指出必须加强对网络安全防御的人工智能。
在网络安全和威胁情报中有大量的AI网络安全应用程序
常见的用例涉及面部和语音识别，垃圾邮件或网络钓鱼识别以及恶意软件检测，机器学习方法可以应用于检测电子邮件中的异常情况，模式识别技术可以识别需要保护的受监管的个人数据，无监督的机器学习可以对网站进行分类并识别高风险站点，无监督的机器学习可以避免网络钓鱼中的重复项和垃圾邮件尝试，近的一篇文章指出，使用 端到端深度学习 作为检测恶意软件的解决方案。
4. 目标：缓解IT警报疲劳等
对于在环境中生成大量数据以至于决策失败的IT组织，AIOps可以证明是变革性的，IT企业是否需要考虑另一个-OPs的缩写？IDC指出IT自动化是2020年AI增长快的用例之一以及药物研发和HR自动化，AIOps可以证明IT组织具有变革性，因为在IT企业中，环境所生成的数据太多了，决策受到了影响，在混合云时代，这是不断增长的IT功能队列，ML可以解决大量经常冗余的警报，以更实时或主动的方式帮助管理系统性能，并提供更大的端到端可见性，从而为IT团队节省的时间，我们有充分的理由将AIOps列入2021年的10大AI趋势清单 ，孤立的监视系统无法跟上当今多样化的环境，性能分析，异常检测，事件关联和分析以及IT服务管理。
这些功能共同构成了一个可以在大数据上运行的生产和运营洞察力分析的综合层
并且可以针对先进的现代软件体系结构进行 分析，借助基于AI的操作功能，团队可以专注于确定其应用程序的服务运行状况，并获得对其生产数据的控制和可视性，随着供应商开始提供AIOps平台解决方案， 建议 IT寻求那些可以提供跨团队协作功能，端到端数字体验以及无缝集成到整个IT运营管理工具链中的解决方案。
5.机器学习：可预测的资源优化
能够预测突然变化供应或需求，医疗保健成果，销售或客户行为的价值从未比2020年清晰，在基本级别上进行解释，监督机器学习（尤其是回归）使组织能够基于一系列预测变量或输入来建立数学模型来预测未来的结果，这种方法的商业应用在各个行业中都非常丰富，共同点是能够事半功倍，无论是人力资源，清单资源还是谨慎流程，机器学习都使我们能够观察和定义模式以获取以前无法获得的见解，该技术的用例包括库存优化和重新订购点，正确安排员工在特定轮班或需求时期内工作的时间，甚至提高销售预测的准确性。
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