2019或者影响公司升高的10大技能预测,十几个人工智能和机械和工具学习的买卖使用

这里是领先的组织正在下注的地方--并且已经看到了早期的结果。

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企业正在进行人工智能试点,并正在将人工智能投入生产。

人工智能和机器学习一直以来都颇受企业关注,很多企业榨干脑汁的去思考怎样从中受益,但实现路程依旧艰难。随着两项技术的发展,无数种应用程序接踵而至,让很多企业在业务中着实轻松了不少。

在一年的年末或下一年的年初,预测,正在成为众多机构,特别是科技行业所热衷的主题。人工智能、机器人、物联网、AR/VR、云计算、数字孪生、量子计算等热门技术更是成为各机构的预测标的。

与IT相关的用例,如IT自动化、质量控制和网络安全,是人工智能技术最受欢迎的应用。

人工智能和机器学习帮助企业减少了很多繁重工作,使企业运营变得更加高效。此外,人工智能驱动程序和自动化系统可以帮助企业改善资源的使用,提升资源利用率。

对于行业内的企业而言,有些预测足以成为企业高层制定未来规划和战略的依据。而有些预测则带有一定的主观偏好,对企业并没有实际的帮助。近期,InformationWeek通过对各大咨询公司的预测进行梳理和分析,汇总了2019年值得企业关注的十大技术预测。

但是专家们表示,随着技术的进步,这种情况将会改变,它正变得更容易使用,并已经证明了对提升公司的利润很有用。

下面是福布斯技术委员会的15名成员各自公司在人工智能和机器学习领域的最新应用。

1.数字化转型有输有赢

以下是对人工智能潜力的早期探索,这些领域正在进行试点,并已经将人工智能投入了生产。

1.为基础设施、解决方案和服务提供动力

Forrester预测2019年企业的数字化转型将变得更加务实,并乐观地预测,企业可以从根本上改变他们的商业模式,同时又不会对日常运营产生影响。企业的数字化转型将从广泛的投入转向更务实的投资,从而实现渐进式和必要的变革。

IT自动化、质量控制和网络安全

我们一直都在探讨怎样在商业解决方案、安全性、服务和网络基础架构中利用好人工智能和机器学习。最近,我们购买了一个人工智能平台,用于构建会话接口,为下一代聊天和语音助手提供动力。我们还将人工智能、机器学习添加到新的IT服务和安全性,以及超融合基础架构构建中,来平衡计算系统的工作负载。

当然,并不是所有企业的数字化举措都会成功。Forrester预测,四分之一的公司将完全停止数字化转型,并失去市场份额,同时表示只有15%的企业“通过采用以现代开发和架构为后盾的基于客户驱动的快速交付模式,成功跨越数字化桥梁。”

根据德勤去年年底发布的一项对美国高管的调查,IT自动化是人工智能最受欢迎的用例,47%的公司进行了采用。其次是质量控制和网络安全。

——Maciej Kranz Cisco Systems

据IDC的说法,IT将在组织成功或失败方面发挥重要作用。“到2022年,75%的成功数字战略将由一个转型的IT组织构建,具有现代化和合理化的基础设施/应用程序和数据架构”。

在一项针对全球600名高管的Apex调查中,网络安全也被评为人工智能和移动通信的顶级用例。

2. 网路安全预防

2.网络攻击可能的危害

德勤风险和金融咨询公司的人工智能专家Samir Hans说,IT部门采用人工智能的原因是,从事信息技术工作的人总是对数据工作感到舒适,对试点项目和探索新技术感兴趣,并愿意与初创企业合作。

除了传统的网络安全措施外,我们还利用人工智能来协助网络安全预防。人工智能能够持续分析我们的网络数据包,绘制出正常流量。它能够识别我们网络上的102000多种模式,还能在没有任何先前知识验证的情况下自动检测异常情况,胜过了传统的防火墙和AV数据。

2018年,各种网络攻击事件持续不断。许多权威人士认为,2019年网络攻击将再次升级。Forrester 预测“对公司和个人来说,2019年将成为前所未有的网络威胁的一年”,并预计这些攻击将推动企业采用零信任安全策略,并将导致至少一个主要品牌损失25%的估值。

人工智能、机器学习和数据科学应用需要非常密集的信息技术,他说。你可以说,我们将从市场营销开始,但总体而言,市场营销领域的人不如IT领域的人有技术头脑和前瞻性。

——John Sanborn, RAA - Financial Advisors

Gartner也认为网络威胁将持续,但认为网络攻击并不会对品牌形象产生巨大的影响。Gartner还在其2019年的战略预测中写道,“到2021年,社交媒体丑闻和安全漏洞将对消费者造成持续影响。”企业主已经听到了太多的网络攻击新闻,由于网络已经成为现代企业生存的必要工具,企业主不会因为网络攻击而停止使用互联网,而会加大网络安全的维护投入。

用于IT应用的人工智能和机器学习也比其他类型的功能更加成熟。下面是Goulson & Storrs公司的首席信息官John Arsneault的经历。这家位于波士顿的律师事务所正在密切关注人工智能的发展,这可能会改变法律行业。但这项技术的首次部署其实是为了网络安全。

3.助力于医疗

3.物联网无处不在

该公司在五个物理位置拥有数据中心,包括125台虚拟服务器和相关的网络设备。

我们正在将人工智能技术利用到医疗过程中。它可以帮助医生诊断患者病情的恶化程度,能够使患者在无需住院的情况下及时得到治疗。对于医疗来说,它实现了共赢的利益,既可以为医院节省成本,也为患者省钱。机器学习的精确程度可以更快的检测到癌症等恶性疾病,从而挽救生命。

过去几年,关于物联网和智能设备的预测和信息层出不穷,但到目前为止,其部署的增长速度相当缓慢。但2019年,物联网可能会迎来真正的春天。Ovum公司认为,企业开始将重点从实验物联网网络转移到将这些网络移植到实际生产环境中。

Arsneault说:保护自己的IT组织的传统方法对我们来说也是可行的,我们利用了很多这种方法。但是传统方法缺少的是失败后会发生什么。

——Adam Bayaa, Heal

在Forrester看来,“85%的公司将在2019年实施或计划实施物联网解决方案”。这些部署对消费者来说几乎是不可见的,因为它们将成为工业物联网的一部分。越来越多企业,特别是制造业、医疗保健、零售和公用事业行业的企业都将使用传感器和智能设备来改善其内部运营并提高效率。

如果入侵者能够通过损害用户帐户或利用漏洞来突破防御,那么他们也可能能够通过公司的网络和应用程序来寻找有价值的数据。你可能几个月都不知道你是否有入侵,他说。对我来说,这是最大的问题。

4.招聘自动化

4.新兴技术人才千金难求

Arsneault对网络分割很感兴趣,可以防止入侵者在公司系统中横向移动,但是很难设置。

失业率一直是人们普遍关心的问题,且各大企业同时也因找不到合适的人才而头疼。关键之极,人工智能介入其中,实现了招聘自动化。通过招聘自动化,企业雇员可以使用人工智能的招聘工具,来寻找那些没有被考虑过的求职者,不是因为他们不合格,而是因为他们一开始就没有浮出水面。

2019年,对求职者有个好消息:IT领域将继续面临人才短缺问题。据德勤称,在最近的一项调查中,30%的IT主管将目前的技能差距描述为“重要”或“极为”。IDC的预测数字与此相似,“到2022年,新兴技术的人才库将不足以填补至少30%的全球需求,有效的技能开发和保留将成为差异化战略。”许多分析公司建议企业通过工作培训来寻求发展内部人才。例如,德勤认为,“企业应该更多地投资于数字时代的劳动力教育和培训。”

这是一个难以置信的麻烦,他说。没有人能够跟上它的步伐,默认会更加开放,因为很难弄清楚需要在防火墙和其他安全机制上打什么补丁。

——Jon Bischke, Entelo

5.机器人与自动化将广泛应用

两年前,Goulson & Storrs转向了一个机器学习系统,该系统可以自动分析各种系统和应用程序之间的交互,计算出正常流量应该流向哪里,并为微分割生成建议。

5. 智能会话

公司可能会尝试用机器人、自动化技术和人工智能解决一些人才短缺的问题。Forrester相信机器人过程自动化和人工智能“将联手为40%以上的企业创建数字工作者。”有些公司将转向软件自动化来弥补人才短缺。Forrester预测,到2019年,“25%的领导者将使用自动化来解决人才稀缺问题。”并补充说,“7%的可自动化工作将让位于自动化。”

它会走出去,弄清楚网络上发生了什么,Arsneault说。然后,它会找出哪些是必需的,哪些不是,然后你就可以运用它所建议的策略了。它还将继续学习网络,并不断更新适用于微细分的策略。

我们正在使用人工智能、机器学习来构建智能聊天机器人和语音助手。人工智能驱动的会话界面能够自动回答一些常见的问题,在酒店为客人提供礼宾服务,并提供有关购物产品的信息。深度神经网络或深度学习的进步使更多人工智能、机器学习的应用成为可能。

6.经历成长痛苦的AI

该公司使用了Edgewise的技术,部分原因是该产品可以在不增加员工的情况下推出。最初的部署花了大约三个月的时间。

—— Mitul Tiwari, Passage AI

目前有些企业急于采用人工智能,但这些部署工作正面临重大挑战。据德勤的一项调查显示,57%的企业目前正在使用具有集成AI功能的应用程序,37%的企业计划在两年内这样做。然而,在同一项调查中,18%的企业停止了AI项目,22%的企业因网络安全问题决定不启动AI项目。

我们已经实施了他们的最新版本,只需按下一个按钮,我们就能为服务器、软件和用例提供125,000种不同的保护,他补充道。它去掉了人的因素,这是一个巨大的负担,并且大大减少了时间和精力。

6.节省能源和成本

IDC预测,治理将成为人工智能的一个主要问题。“到2022年,65%的企业将要求CIO对治理政策进行改革,以抓住机遇,并面对人工智能、机器学习和数据隐私和道德问题所带来的新风险。”

预测分析

我们正在使用人工智能来减少能源的使用,降低钻井、原油和天然气运输、储存以及石油精炼业务的能源成本。直到最近,该行业也一直在关注历史数据点。我们目前运行的人工智能应用程序可以预测未来能源的负载情况,这样不但可以减少浪费、降低成本,还能平衡高峰时期的需求。

Gartner也指出了其他问题,“在过去五年里,随着人工智能技术的日益普及和炒作,各组织的项目数量都在增加,”然而,铺天盖地的炒作也导致了企业的不合理预期。当然,另一个大问题是缺乏合格的AI人才。Gartner预测,“到2020年,80%的人工智能项目仍将是少数人的游戏,由那些在企业中不多见的高手管理。”

人工智能最引人注目的用途之一是进行智能预测。它可以用于天气预测、预测客户可能还想订购哪些产品或他们可能喜欢什么电影、预测即将出现故障的设备,并且公司也一直在寻找人工智能在预测分析中的更多用途。

—— Jane Ren, Atomiton, Inc.

7.公民数据科学家崛起

例如,在医疗保健和医学领域,人工智能和机器学习被用来分析遗传数据、病史和测试数据,以预测疾病和发现有希望的治疗方法。根据Gartner的说法,现在38%的医疗保健提供者依靠着计算机辅助诊断。

7.预防漏洞利用

人才的缺乏将推动企业对工具与服务的投资,使“普通人”能够使用人工智能,成为公民数据科学家。根据Gartner的说法,“到2020年,公民数据科学家数量的增长将比专业数据科学家高出5倍。”并进一步预测,在未来两年内,40%的数据科学任务将实现自动化,这将进一步增强公民数据科学家的能力。

总部设在旧金山的Seer是一家生命科学和健康数据公司,它正在寻求人工智能的帮助来处理血液测试的数据,特别是研究蛋白质水平,以便对疾病有所了解。

我们最近开始使用机器学习来预测某个软件的漏洞是否有被攻击者利用的可能。这使我们能够在新的攻击之前留出数天的时间做准备。通过对“将被攻击”或“不会被攻击”的简单分类,我们还能训练具有高召回率的精确模型。

与此同时,企业将寻找供应商以提供更多数据科学和分析工具,无需代码或低代码开发接口,IT主管也应该支持更多从事数据科学活动的商业专业人士。

举个简单的例子,镰状细胞贫血是由一种突变引起的,这种突变将导致一种叫做血红蛋白的蛋白质发生变化,该公司的首席商务官、总裁兼创始人Philip Ma说。蛋白质微小的变化就会对你的健康产生巨大影响。

—— Michael Roytman,Kenna Security

8.云计算推动创新

然而,很难确定究竟哪种蛋白质变化会与哪种特定疾病有关,特别是如果疾病涉及许多不同的基因和不同的蛋白质的时候。这就是人工智能可以非常有用的地方,他说。

8.更加聚焦以客户为中心的商业模式

到目前为止,几乎每个企业都在云中,但他们使用云的方式正在开始发生变化。Everest Group认为:“最初的应用阶段集中在降低运营成本和业务简化方面,我们称之为‘云效率’模式。我们现在已经进入企业云应用的第二阶段,云计算在影响和推动业务成果方面发挥关键作用的潜力正在实现。我们称之为‘数字云’范式。”

如果只涉及一种蛋白质,那么标准的统计分析就足够了。但是如果涉及几十种蛋白质,事情就会变得更加复杂,Ma说。此外,蛋白质的差异还可能与疾病无关,而是与性别、年龄或一个人早餐吃什么有关。

通过人工智能,我们能够更好的分析客户对调查和活动的反应。这使我们能够及时了解客户的反馈信息,了解是否存在与其响应率和参与性相关的其他属性。这些信息能帮助客户调整他们的调查战略。

同样,Gartner预测云计算将帮助公司更快地将新产品推向市场。“到2022年,利用云的经济性和灵活性将内部功能转换为外部创收产品将是数字化快速发展的方向。”

你需要大量高质量的数据,如果数量足够多,你就可以从统计上区分哪个是信号,哪个是噪声,他说。

—— Alan Price,visioncritical.com

9.量子计算尚未做好准备

今年,该公司正在进行的一个项目是在一项临床试验中观察数千名癌症患者的血液,以便深入了解癌症会如何影响血液中的蛋白质,从而更好地预测一个人是否患有癌症。

9.市场预测

尽管在过去几年中,量子计算取得了一定的突破,包括今年初IBM发布全球首个商用集成量子计算系统,但2019年,量子计算并不会成为主流。

Seer使用了聚类分析,这是Edgewise用来创建网段的机器学习技术,也是零售商用来将客户分组的技术。

我们在很多传统的业务场景中使用人工智能,如个性化,直观的工作流程,搜索和产品推荐。最近我们开始将人工智能融入到我们的市场预测,通过对未来市场的预测来提升竞争力。或者可以这样说,我们正“尝试”着预测未来。

Gartner预测,“除了一组特定的量子算法将提供具有主要优势的特定业务之外,大多数企业将在2022年前继续处于探索阶段,并在以后开始开发这项技术。”但是,这并不意味着企业IT主管要忽视量子计算。“该技术仍处于新兴状态,这意味着现在是企业增加对潜在应用的了解,并思考各种安全隐患的好时机。”

他补充说,该公司还在包括Domino数据实验室在内的各种开源和专有数据科学平台上使用马尔可夫分析和主成分分析,其中大部分运行在AWS的云中。

——Tim Rendulic, Thomson Reuters

10.科技巨头会越来越大

客户服务

10.加速阅读

硅谷并不缺乏利用新兴技术趋势迅速壮大的初创公司,但许多分析师认为,苹果、微软、亚马逊、谷歌和Facebook等大型科技公司将继续在许多市场占据主导地位。Gartner预测“2019年,数字巨头将通过吸引更多的全球用户并支持更多的使用来实现两位数的收入增长。到2022年,利用数字巨头‘看门人’地位的公司将在所处行业中平均占到40%的全球市场份额。”

根据德勤的调查,人工智能的下一个最受欢迎的用例是客户服务,这一领域的领导者主要是虚拟助理。销售优化和营销优化也进入了德勤榜单的前十名。

人工智能正在加速我们对书面文字的理解速度。简单地说,人类的阅读速度还是不够快,无法迅速挖掘出可利用的大量数据。我们已经开发出能够阅读和理解生命科学文章的高级人工智能,帮助研究人员快速找到治疗疾病的方法,开发出新的治疗方案和药物。

Synergy Research在一份关于云计算市场的报告中表达出同样的观点。“尽管有一些关于数据主权的本地问题,但在最有意义的方面,公共云计算是一个由真正的全球云提供商领导的全球市场。市场领导者需要拥有全球影响力、全球品牌以及为数据中心足迹和服务增强提供巨额持续投资的能力。”

根据Gartner 6月份发布的一项调查,去年75%的公司增加了在客户体验技术上的支出,53%的受访者表示,人工智能将在未来三年对客户体验产生最大影响。另有39%的人则提到了虚拟客户助理和聊天机器人。

——Daniel Levitt, Bioz

Synergy Research首席分析师和研究总监John Dinsdale认为“小型云提供商,特别是专注于单一国家或地区的公司仍有机会为利基市场提供服务,但这些公司无法挑战市场领导者。”在另一份报告中,Synergy Research指出,超大规模的收入每年增长24%。“这对数据中心技术供应商和主机托管/批发数据中心运营商来说是一个真正的好处,”Dinsdale说:“但它为那些希望与这些超大规模公司进行有意义竞争的公司创造了巨大的障碍。这是一场规模庞大的比赛,只有少数玩家可以参与竞赛。”

例如,卡耐基梅隆大学海因茨学院信息系统和管理助理教授BeiBei Li说,推荐和个性化现在已经是成熟的技术了,并且正在被广泛使用。

11.跨层弹性验证

来源:资本实验室·今日创新观察 ;作者:张珂

我们看到这些领域已经做得相当好了。她说。

我们在听取客户意见时得知,在预测不同IT层之间的错误配置时,现有的测试方法不足。因此,我们在跨层依赖映射和跨层验证技术的研发上投入了大量资金,利用了知识驱动分析和机器学习技术。

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公司还整合了社交媒体等外部数据源,以帮助改善客户服务以及其他类型的非结构化数据。

——Gil Hecht, Continuity Software

所有这些努力都导致了客户领域更自动化的流程,她说。不仅仅是大公司。我和一些小公司也合作过,有些甚至开发了自己的内部个性化和分析。绝对可以认为,很多公司都在这样做。

12.会计和金融科技

让人工智能在面向客户的业务方面发挥作用可以立即提高收入,甚至为公司开辟全新的收入来源。以业务流程外包巨头Atento为例。

人工智能正在影响许多行业,会计和金融科技也不例外。经过与专业会计师合作多年,我发现了一种日益增长的趋势——他们正在利用人工智能自动化来简化专业流程。不仅是会计师,整个金融服务业都在拥抱自动化。

该公司在全球拥有155,000名员工,它五年前开始在其后台办公室、财务会计、人力资源部门内部使用了人工智能,在其Salesforce平台上实现了自动化,并通过机器人流程自动化来加快手动流程。所有这些工具都有助于公司提高效率。

——Nick Chandi, PayPie

但随着我们在过去几年中的发展,现在的问题是如何与我们的客户一起提升价值,Atento的美国和中美洲总裁Michael Flodin说。这无疑创造了新的收入来源。

13.高级计费规则

例如,Atento现在在为其客户提供智能聊天代理。

我们公司添加了机器学习驱动的计费规则,来最大限度的提高定期计费的信用卡处理成功率。通过识别信用卡下降的趋势,以及导致退款的欺诈模式,我们已经能够在减少人工干预的情况下提高收入。

我们使用了人工智能来解决电信业务中的客户联系问题,他说。现在,我们正在与Avaya合作做一些非常酷的事情。我们会在文本上使用客户转录和实时分析。

——Jason Gill, The HOTH

例如,如果客户在与呼叫中心交谈后不高兴,Atento会在通话结束后的30秒内知道。

14.理解意图和行为

我们可以给客户回电话,这对我们的业务产生了重大影响,他说。我们正在使用相同的实时交易服务来填充客户关系管理,并将呼叫工作量减少了约65%。

不良行为者一般都有着特定的行为模式,例如:喜欢散布谣言的人往往是很健谈的。高级人工智能不仅能够识别这些模式,还能利用行为分析来理解交流背后的意图。这种方式也是我们辨别客户进行授权的一种方法。

他补充道,成本节约也会传递给客户。未来,我们将使用同样的技术来自动化我们的质量流程。

——Brandon Carl, Digital Reasoning

今年早些时候,Atento任命了一位新的首席执行官Carlos Lopez-Abadiaas,他在数字化转型方面的背景是此次招聘的关键。他做的第一件事是启动未来五年的新计划,其中最重要的是人工智能,Flodin说。

15.提案审查

一个巨大的变化是接受人工智能教育的人的范围将扩大到高级管理人员和最有能力实施或操作人工智能工具的员工之外。现在,销售团队也在接受教育。

我们在我们的应用程序中发现了人工智能的一种很好的应用,它不但节省了时间还提高了客户的质量。当设备经理收到承包商的建议书时,机器学习通过分析范围、定价和承包商的历史业绩,来断定建议书上的成本定价是否合理,然后在合理的质量水平上完成任务。对我们的客户来说这也是一个巨大的福利。

很多时候,商业组织是最后一个听说这种事情的组织,Flodin说。

—— Tom Buiocchi, ServiceChannel

所以现在,Atento也在致力于用公司正在开发的新工具和新能力来培训其商业组织。

当他们在市场上遇到机会时,他们也可以提出这些解决方案,他说。对我们来说,最激动人心的部分是面向客户的计划。

责任编辑:何周重

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