自從人工智能誕生以來，已經(jīng)見證了成功與失敗的季節(jié)，一次次的技術進步也面臨著局限和放棄，這些時期分別被稱為“人工智能春天”（AI Spring）和“人工智能冬天” （AI Winter）。對于人工智能來說，目前是春天。組織致力于技術創(chuàng)新，提高處理更大數(shù)據(jù)的效率，并添加復雜算法來為企業(yè)業(yè)務開發(fā)基于需求的應用程序。許多行業(yè)都在考慮引入人工智能來高效地處理他們的業(yè)務。

什么是人工智能？

人工智能可以定義為由機器表現(xiàn)出來的人類智能。它由許多不同的技術組成，這些技術協(xié)同工作，使機器能夠近似、模擬、復制、自動化，并最終改進人類的思維。核心技術的進步對人工智能至關重要。人工智能的基本機制具有以下能力：

?感知

?理解

?學習

?解決問題

?推理

人工智能為什么如此重要？

如今，人工智能技術正在有效地增加人類重要的冒險活動。隨著各種業(yè)務的應用，人工智能在未來幾年將成為主導技術。隨著現(xiàn)代企業(yè)競爭意識的增強，越來越多的組織正在尋找將其實現(xiàn)數(shù)字化的方法，現(xiàn)在是他們決定整合人工智能的時候了，因為從長遠來看，那些不使用人工智能的企業(yè)在競爭可能會落后于人。

協(xié)助物流公司

物流公司的工作依賴于基于物理和數(shù)字級別的網(wǎng)絡，這些網(wǎng)絡需要解決各種挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)包括：

?高效率、低利潤的高效工作。

?多次支付。

?遵守時間緊迫的最后期限。

為了使流程順暢，網(wǎng)絡的有效安排至關重要。人工智能可以幫助物流行業(yè)，使物流行業(yè)的工作發(fā)生革命性的變化。它可以幫助物流企業(yè)在一些主要領域積極采取行動，預測形勢，從人工處理向自動化轉變，從而提高物流的績效。

云計算數(shù)據(jù)庫

存在于龐大的云計算信息庫中的信息是徒勞的，除非將其分離并為示例和模式做好準備。組織中的人工智能技術通過快速有效地準備這些數(shù)十億個信息焦點，幫助挖掘這些數(shù)據(jù)集中包含的特定種類的信息。而人工智能技術并不是靜態(tài)的，它可以快速學習和調整。

數(shù)據(jù)的干凈處理

它可以為使用每天生成數(shù)據(jù)的供應鏈管理的組織處理大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)。人工智能中的深度學習就是通過不斷學習從世界中獲取信息，并根據(jù)新的信息調整模型。

區(qū)塊鏈

預計將很快在貨運代理行業(yè)中成為規(guī)范的區(qū)塊鏈可在多個節(jié)點上工作，這些節(jié)點的靈感來自于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作。新的數(shù)據(jù)經(jīng)過調整和保存，從而提高了透明度，并且不會浪費任何信息。

客戶支持

隨著自動化框架對電話、聊天、消息和社交媒體進行了熟練的處理，據(jù)評估，在未來一年，幾乎85%的客戶交互將在無人的情況下得到處理。人工智能通過使用自動語音機器人自動與客戶聯(lián)系，聊天機器人也在進一步改進，使與客戶的對話成為可能。

客戶購物模式

如今，人工智能正在以不同方式改變在線商務的本質。它可以快速區(qū)分客戶的購買方式，過去的信用檢查等方面的模式和集群。通過每天剖析大量此類交易，人工智能將在那時幫助集中精力于單個客戶的報價，隨后為他們提供定制的洞察力。

修改和改進客戶聯(lián)系點

此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)的使用已經(jīng)成為每個人生活的中心，人工智能也提供了移動計算技術，它可以縮小產(chǎn)品評論和社交媒體聊天的范圍，并解釋客戶的反應。簡而言之，人工智能可以修改和改進客戶接觸點。

持續(xù)的航空行業(yè)援助

全球航空行業(yè)致力于保持對物流和客戶關系的了解，因為它們在不斷變化的市場和在線媒體中始終與眾多客戶保持合作。這是人工智能可以提供極大幫助的地方。具有成本效益的框架和聊天機器人可用于與客戶進行交互，以通過發(fā)出單獨的警告來建議和更新有關航班計劃的信息。

自動化

人工智能框架處理所有單調乏味的日常任務。這對中小型企業(yè)來說是一個明顯的優(yōu)勢，因為它們通常擁有有限的資產(chǎn)。像在客戶關系管理（CRM）中學習新問題和記錄筆記這樣的工作可以實現(xiàn)計算機化，這樣工作人員可以專注于增加價值的事情。因此，在組織中使用人工智能是一項突破性的舉措。

自動駕駛汽車

盡管關于使交通運輸自動化的爭論仍在繼續(xù)，但人工智能一直在致力于自動化交通的發(fā)展，以使他們能夠感知、分析和預測交通。

此外，最近推出的“卡車編隊”技術可以使一輛卡車引導一組卡車行駛。它實現(xiàn)了機器之間的通信，并且由人員來控制卡車行駛。

倉庫自動化

人工智能可以實現(xiàn)倉儲管理自動化。盡管機器人已經(jīng)在倉儲中的應用出現(xiàn)了很長一段時間了，但新的進展正在努力使它幫助組裝、儲存等產(chǎn)品。

智能機器人分類

這項技術有助于對信件和包裹進行分類。物流公司必須處理數(shù)以百萬計的信件和包裹，而貨運和人工智能有助于這些東西的分類，節(jié)省時間、精力和成本。

預測機制

人工智能不再依賴防御機制，而是幫助組織預測機制，在這種機制中，通過預測來接近主動措施，從而使工業(yè)運營更有效率。

人工智能框架適合于捕捉信號，而銷售人員通常會忽略這些信號，而銷售人員會特別注意當前客戶信息中的關系。例如，如果人工智能協(xié)同的客戶服務設備預測客戶的觀點依賴于他們的持續(xù)合作，那么在這一點上，組織可以利用這些數(shù)據(jù)來構建更穩(wěn)固的客戶關系。另外，當組織了解到客戶并沒有什么喜好傾向時，可以采取迅速主動的措施來改變這種認識。因此，通過預測結果，組織將實現(xiàn)零投入，這是人工智能技術為組織提供的重要幫助。

明智的決策

人工智能框架可以迅速地從龐大的數(shù)據(jù)集中提取有價值的經(jīng)驗，這是一項乏味的工作。通過協(xié)調他們的客戶關系管理（CRM）和人工智能，組織可以擁有全部的客戶信息，并有一些有用的知識來決定如何選擇理想的商業(yè)決策。如今，利用人工智能做出了一些商業(yè)選擇，例如“哪些客戶可以參與其中”和“理想的報價”。此外，在業(yè)務中實現(xiàn)人工智能同樣有助于區(qū)分可能的線索和空缺。

認知契約

人工智能技術有助于對合同的條款和條件、簽名和政策部分進行分類。在人類的協(xié)助下，這項技術可以在更短的時間內(nèi)審查這些發(fā)現(xiàn)。

發(fā)現(xiàn)財務異常

大型組織通常依靠許多第三方來協(xié)助主要業(yè)務，而且它們通常會在發(fā)票和賬單方面面臨一些問題。人工智能幫助組織處理涉及賬單和付款的關鍵信息。

結論

盡管很難說明人工智能在未來幾年里的利用率有多高，以及在未來十年里所有的應用都將是實用的，但是人工智能和機器學習仍然用來取代重復的日常工作。切換得越快越好，因為人工推理的商業(yè)優(yōu)勢是多種多樣的。盡管如此，假設組織計劃將人工智能創(chuàng)新融入到其業(yè)務中。在這種情況下，第一步是在獲得回報之前，先梳理機會并區(qū)分長期和短期的業(yè)務方法。因此，技術含量高、以人為本、以業(yè)務為中心的方法論將幫助組織充分整合智能框架，使活動更加順暢，并獲得新的發(fā)展機會。

人工智能一直面臨著挑戰(zhàn)，這是由于人們對技術的普遍認知和對技術制勝的恐懼。正因為如此，他們才有了人工智能的概念，一些行業(yè)領先的人工智能專家（例如埃隆·馬斯克）認為，超級智能（SI）可能會給人類帶來危機。
責編AJX