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展望2020:企业级AI三大发展趋势

现代数字革命过程中出现了许多企业技术,一些技术甚至能够改变企业未来,人工智能(AI)就是其中之一。2020年也是企业实现数字化转型的关键一年。人工智能和机器学习的进步正在为企业的技术进步提供助力,实时数据和分析也使得建立更强大的业务成为可能。

1. 转向”智能数字助理”:为了满足不断增长的企业用户需求,AI数字助手将演变为”智能数字助理”。用户不再满足于仅告诉数字助理该做什么并让它们自动执行某些任务或基本配置。到2020年,运用AI和机器学习(ML)的数字助理需要深入了解用户做事的环境,从而建议可能采取的后续步骤(基于完成的操作)、识别错误并自动更正输入,以及开始与用户进行动态、即时的对话。例如,Coleman 数字助手是在Infor的企业级行业专用人工智能(AI)平台——Coleman AI产品线下发布的一款产品,它可以利用对话UX和自然语言处理(拥有深入的领域和行业知识)技术进行聊天、聆听和讲话。Coleman数字助手可通过智能见解、优势增强、自动化等方式帮助人类最大限度发挥其工作潜力。

2. AI有助于定义”新常态”:到2020年,在企业业务流程和预期成果方面,AI和机器学习平台将开始挑战传统思维。换句话说,这些系统将重新定义我们对”正常”情况的默认假设。这将使业务流程的重新设计和资源培训更加有效。举例而言,在检查供应链流程时,AI平台就能够观察到通常只有4%的时间使用与预期交付日期和付款日期相关的默认值。用户总是使用自己的值。在应用上,Infor Coleman可作为智能AI合作伙伴,进一步完善用户的工作。Coleman使用自然语言处理和图像识别技术来聊天、听、说,并能够识别图像,帮助人们更有效地使用技术。Infor Coleman作为为应用程序提供支持的普适性平台,专注于对数据进行深度挖掘,并利用强大的机器学习技术优化库存管理、运输路线和预测性维护等流程;Coleman还提供AI驱动的建议,帮助用户更迅速地做出更明智的业务决策。

因此,正如我们今天所了解的那样,AI和机器学习系统将赋能使我们忽略默认值,通过对数据的信任来更快地采取行动。我们不再依赖于预定义的规则、默认值或假设。

3. AI的应用:行业专用的模板将使AI在2020年更易于使用和部署。在制造业的AI和机器学习系统中,模板化流程的优势将会帮助企业更好地管理其零件库存,提高需求预测和供应链效率的同时,把握质量控制和交货准时率。在医疗保健领域,组织将利用AI和机器学习来更好地集成被隔离在应用程序孤岛中的数据,在整个护理过程中与合作伙伴交流信息,并更好地利用这些数据来满足法规和合规性要求。最后,在零售业领域,公司将使用AI和机器学习根据既定的规则更好地预测需求模式和发货日期,同时改善其短期和长期计划流程。

本文作者 Rick Rider系 Infor产品管理高级总监

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