当您只知道首字母缩略词时,这是如何开始使用 AI

文章 (12) 2021-06-24 08:55:57

除非你一直生活在岩石下,否则你已经听到了围绕人工智能的嗡嗡声。因此,您可能会惊讶地发现,根据麦肯锡全球研究所2017 年发布的一项调查 ,在 3,000 名具有人工智能意识的高管中,只有五分之一的人在其业务的核心领域使用任何与人工智能相关的技术。

为什么企业家和高管不采用他们所知道的改变市场的技术?一句话,不确定性。由于人工智能还很年轻,领导者不确定在哪里应用它,如何确保他们的投资回报,或者最重要的是,如何实施它。

可以肯定的是,人工智能可能令人生畏。它不是您翻转的开关或您插入产品的小部件。用人工智能取胜需要认真分析在哪里玩和如何取胜,并以软件、数据和机器学习的快速投资为后盾。

那么从哪里开始呢?我们喜欢在三个粒度级别考虑 AI:业务模式、核心技术和用例。由于几乎所有 AI 业务应用都属于三种模式,因此检查它们是了解 AI 用例和特定技术的好方法。

反复出现的业务模式
人工智能描述了一系列技术,从粗略的意义上讲,可以将其与人脑进行比较。虽然人工智能可能永远无法复制人们能够创造性地解决问题的能力,但它确实提供了巨大的处理能力和决策能力。实际上,在超级碗之后的星期一,它永远不会感到无聊、疲倦或请病假。人工智能的优势意味着,在某些情况下,它可以在几分钟内完成人类需要数千小时才能完成的工作。

AI 作为分类,代表了我们在 Manifold 大约一半工作的模式,用于增强人类的决策能力。人工智能解决方案可以标记可疑活动的实例,而不是让保安人员观看数小时的监控录像,从而大大减少人工工作量。AI 作为分类特别有利,因为该软件不需要 100% 准确。即使是 80% 准确的算法也能节省大量时间;此外,在许多情况下,其准确性会随着使用而提高。

实体解析和主题建模是 AI 作为组织者的复杂示例,但这种 AI 解决方案本质上涉及标记数据资产以解锁它们可以提供的洞察力。随着大数据的接管,人工智能对于管理和操纵大量信息至关重要。

作为分类和组织者,人工智能需要一定程度的人工输入和指导。然而,自主人工智能能够学习某些需要做出复杂决策的任务。自主人工智能通常受到最多的关注,因为它使自动驾驶汽车等创新成为可能,但至少在短期内,商业世界可能会更多地利用人工智能的组织和分类能力。
无论您选择用 AI 做什么,都不要拖延。“与过去 30 年来的任何其他技术进步相比,人工智能将彻底改变世界,” 马克·库班评论道 在最近在洛杉矶举行的 Upfront Summit 上。就像互联网一样,人工智能将创造一个富人更富的环境,那些先发制人的人将掌舵。到目前为止,人工智能的以下领域显示出特定的商业前景:

1. 预测分析
想象一下,一旦客户购买了您的服务,就能够预测他的价值。听起来不可能,对吧?好吧,在我们的 AI-as-triage 工作过程中,我们帮助领先的在线注册机构在注册后的几天内以 90% 的准确率预测了其顾客的终身价值。现在,注册管理机构可以就其客户服务做出更明智的决策,为其最忠实的用户提供尽可能多的价值。

当然,创建预测解决方案需要完整记录您的客户互动。构建这个数据库需要时间,但许多必要的组件都是现成的。即使预测分析对您的业务来说是一段路要走,现在就开始收集客户数据,以便在您决定利用 AI 时拥有这些数据。

2. 计算机视觉
一开始作为成本过高的技术已经在日常生活中变得司空见惯。计算机视觉是存储图像和视频到理解其内容之间的飞跃。每次您的照片应用识别您的脸或您通过移动设备存入支票时,您都在使用计算机视觉。如果您的企业几乎以任何方式处理非结构化视觉数据,它都可以利用这种类型的 AI。

如果您遇到困难,请考虑一下计算机视觉出现的所有市场角落。自动驾驶汽车使用它来检测道路线、行人和其他车辆。Twitter 使用它来 裁剪用户上传的照片 到他们最有趣的部分。计算机视觉可以自动标记照片和视频,谷歌的图像搜索使用这项技术来索引互联网上的所有图像。

3. 自然语言处理
计算机不仅在理解视觉数据方面变得更好;他们已经开始通过自然语言处理来掌握人类语言和写作的复杂性。简而言之,NLP 算法解码自由文本中包含的信息。通过深度学习,NLP 可以搜索大量文本以获取特定信息和上下文相关领域。

作为分类,人工智能可以查看医疗记录并确定要编码的内容。例如,Apixio 正在使用 NLP 跨电子健康记录系统、独立图像等定位和“读取”图表。根据 它进行的一项研究,Apixio 的 AI 驱动平台比典型方法准确率高 20%,生产力高 400%。同样,NLP 可以 通过梳理法律文件 来查找与特定案例相关的文件。

与计算机视觉非常相似,使用 NLP 需要识别您想要在大块文本中检索或更改的信息。示例包括客户反馈、媒体提及贵公司、搜索查询和内部记录。例如,为了解决健康 IT 客户的实体解析问题,我们使用 NLP 构建了一个 AI 解决方案,该解决方案摄取大量记录、识别重复项并将它们合并到主记录中。如果没有自动化,客户将花费数千个工时来审查和组织这数百万条记录。

无论您做什么,人工智能集成都不会在一夜之间发生——但除非您主动启动流程,否则它根本不会发生。首先确定快速赢得业务的机会,以建立势头并确保未来的 AI 投资扎实。根据实施的复杂性和回报的重要性来策划和优先考虑您的机会。人工智能经常因其降低成本的能力而受到称赞,但其推动增长的潜力同样重要。

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