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时间:2022-01-02 17:22       来源: 微辰云

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作者:SAP机器学习业务发展总监Margaret Laffan

机器学习领域的最新进展正达到一个超出行业分析师和高管预期的成熟程度。我们很熟悉谷歌DeepMind的AlphaGo,它比预期的早10年击败了中国古代游戏"围棋"的最伟大的大师。

最近,在纽约美术馆的一个新展览Metro Pictures向使用算法的人展示了机器制作的图像。零售商正在通过实时个性化和便利性重新定义客户体验。甚至大多数股票交易都是由市场结果的自动分析和未来趋势的确定来控制的,这比人类本身更快、更准确。这只是一个很长的成就清单的一小部分,而且每天都在增加。

通过机器学习取得的每一项突破都会激励公司利用支持和改进数据使用的工具。然而,对于一些人来说,原生淘客app,当他们试图想象机器学习的未来将如何影响他们的生计、家庭和社区时,一种怀疑的情绪正在浮出水面。机器学习的广泛采用会使人工操作的工作过时吗?还是会带来难以想象的创新,帮助人才提升价值?

无论你在辩论中的立场如何,有一点是明确的:机器学习正迅速成为保持竞争力的关键部分——是的,每个企业都应该关心。科技巨头们在人工智能、机器学习、收购和研发方面投资了数十亿美元。约翰迪尔最近对蓝河科技(结合了计算机视觉、机器人技术和机器学习)的投资推动了精准农业的发展,这表明这一技术领域正在推进产品战略和多样化。对于那些不考虑投资和创新的公司来说,他们很快就会被新经济所超越,新经济使机器学习在最佳状态下运行,"熄灯"操作流程和在区分业务流程和产品方面的领先创新算法——而不是编程代码——教数字应用程序和计算机如何从大量数据中检测模式和预测可能的结果。随着时间的推移,IT生态系统中的每一种技术都可以"思考"并解决问题,大数据使用,几乎不需要人工干预。

鉴于当今技术的现有能力,构建云服务器,企业不能忽视,有一个重要的机会可以更好地控制不断增长且超出人类理解范围的数据。事实上,根据Gartner的数据,30%的首席信息官认为投资智能应用是未来三年内的五大优先事项。

算法现在已经足够成熟,可以帮助决策者实时学习一年前不知道也不存在的东西。第一次,组织可以利用一个基础架构,以新的方式捕获、压缩和处理结构化、非结构化和可视信息,以交流数据背后的真实情况。此外,即时获取按需洞察为企业提供了在24×7变化的竞争环境中生存所需的优势。

机器学习机会可以建立竞争力–现在

根据我与全球企业主和高管的对话,机器学习正在为企业增长扫清道路,流程优化和日常员工授权。通过自动化冗余和低价值的活动,组织可以实时应对变化,并提供最佳可能的结果。进一步扩展这一点,我们将进一步强调利用协作工作区工具实现更高效率的集成智能系统。

机器学习正在改变这些企业目前运行方式的共同领域包括:

业务流程:作为最大潜力的受益者,业务流程可以推动人们工作方式的变革。例如,重复的、耗时的、劳动密集型的任务(比如发票匹配和筛选无数简历池)可以自动化,以提供需要异常处理的项目或最佳候选人,从而自信地满足业务需要。在这种情况下,快速、准确的商业智能意味着有更多的时间用于更有价值的任务关键型活动。智能企业系统—从核心到边缘:通过将所有数据源整合到一个数字核心,IT基础设施是实现数据分析和维护自动化的主要工具。机器学习可以找到更有效、更具成本效益的场景,以基于高质量数据操作复杂系统,而不会有中断和不合规的风险。有了这一点,我们就走上了自主学习企业系统的道路,显然需要在整个企业中实现更大的集成,需要智能企业系统来协助公司的核心活动,并为重复的端到端任务做出决策。协作工作区:随着时间的推移,机器学习可以预测人类的行为,发现缺失的能力和未满足的需求。有了数字助理和聊天机器人,企业交流软件,用户可以更轻松有效地完成工作。嵌入在客户支持、销售和人力资源等业务功能中的自然语言处理可以自动标记和分组视觉和文本请求,建议适当的操作,并在无需中介干预的情况下做出响应—所有这些都只需几秒钟。

机器学习向前发展

机器学习随着业务的不断发展,企业将创新前沿应用程序和用例,从而提高效率、智能性、灵活性和以客户为中心。然而,那些将其IT架构转移到云端的公司更有机会在竞争中领先,并创造出一股颠覆性的浪潮,为市场领导地位奠定了基础。