基于 AI 的企业应用程序如何帮助您做出更好的业务决策

多年来，人工智能 (AI) 已逐渐成为企业应用程序 (EA) 的核心组件和成功业务战略的关键决定因素。

随着人工智能最近对企业生态系统的干预，企业现在能够在更短的时间内完成更多的工作，创造引人注目的个性化客户体验，但最重要的是，预测业务成果以提高盈利能力。

最近的一项调查显示，人工智能技术正被广泛集成到大型零售、供应链、法律、金融和 IT 公司中。根据麦肯锡全球研究院 (MGI) 2017 年的一份报告，亚马逊、苹果、IBM、谷歌和微软等科技巨头在 2016 年在基于人工智能的技术上花费了约 300 亿美元，其中 90% 以上的预算用于研究和部署。

该研究还揭示了推动当今行业人工智能发展的三个核心因素。

经济实惠的高性能计算池

云中丰富多样的商品计算池可以轻松获得低成本、高性能的计算能力。在此开发之前，非基于云且成本高昂的系统是唯一可用于 AI 的计算环境。

大量可用数据

训练 AI 进行企业级预测需要大量数据。随着用于标记数据、可访问性和可负担性存储程序的专用应用程序的可用性，组织现在能够处理结构化和非结构化数据，以根据其特定环境训练 AI 算法。

在全球范围内越来越多地使用 AI 企业应用程序

企业已经开始对通过基于人工智能的企业应用程序获得竞争优势表现出浓厚的兴趣。市场上最受欢迎的应用程序包括在线购物和支付处理、计算机化计费系统、销售队伍自动化、流程管理、IT 合规性、办公生产力套件和资源规划。由于这种不断发展的软件，到 2025 年，基于人工智能的企业应用程序的收入预计将增长到 312 亿美元。

然而，人工智能有多种表现形式，从机器学习和自然语言处理到优化操作和企业应用。最近，许多公司正在转向更高级的人工智能工具迭代，以改进其业务战略并简化公司运营。这通常需要深度学习企业软件，即可以完全自行得出结论的应用程序。此类 AI 企业应用正在积极推广到在线平台，以通过做出超越人类认知表现的实时决策来提高业务运营效率。

企业应用程序中的自适应智能

人工智能还可以在人类无法做到的规模上理解数据。这就是自适应智能的用武之地。 自适应智能是人工智能的一个子集，作为人工智能和机器学习的分析层，是人类认知和机器自动化的交叉点。随着自适应智能企业应用程序的部署不断增加，组织现在能够通过将决策科学和可扩展计算基础设施的潜力与实时内部和外部数据相结合，做出更好的业务决策。

因此，从未来的角度来看，企业应用程序中的人工数据库应该被自适应智能所取代。

自适应智能企业应用程序可以通过自动化、云数据和预测报告模拟独立思考，帮助企业更快地实现价值、提高生产力、最大限度地降低成本并改善商家与客户的关系。

这样的 EA 能够识别数据中的模式、呈现预测和自动化复杂或平凡的任务。他们的部署可能会重新编码业务人体工程学，使企业能够集成更智能的企业模型并重新培训员工技能，以提高绩效和产量。此外，将自适应智能 EA 添加到传统业务流程的组织可以通过为其产品和服务添加独特的价值主张来极大地改善用户体验并产生引人注目的接触点。

尽管人工智能具有不可估量的力量，但许多组织、企业和企业尚未充分发挥机器学习和决策管理的潜力。为什么？具有讽刺意味的是，问题的更大部分在于人民。缺乏企业创新和低效的工作流程可能会损害任何企业的面值。就其次要而言，很少有公司拥有设计、构建和部署支持 AI 的解决方案所需的内部人才和专业知识。

尽管如此，人工智能正在逐步发展成为当代应用程序的关键组成部分。尽管存在中间障碍，但大型企业正在大力投资人工智能技术，为中小企业在未来利用其无数好处铺平道路。