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提高軟件應(yīng)用程序的標(biāo)準(zhǔn)_北京軟件開發(fā)公司
發(fā)表日期:2020-10-27 14:01:03 ?? 文章編輯:宜天信達(dá) ?? 瀏覽次數(shù):
人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是AI的關(guān)鍵組成部分和驅(qū)動力,在科技界并不是新概念。而且,盡管它們得到了關(guān)注,但對于使用這些工具來改善業(yè)務(wù)運營和使軟件應(yīng)用程序更加智能的最佳方法仍未達(dá)成明確共識。實現(xiàn)改進(jìn)的應(yīng)用程序智能的最佳方法是將AI和ML嵌入軟件應(yīng)用程序中,這有助于現(xiàn)有應(yīng)用程序更高效地運行,并更好地告知行為和業(yè)務(wù)決策。當(dāng)組織看到自動化對運營效率和改善的客戶體驗的積極影響時,組織便采用了這種方法。
通過AI進(jìn)行改進(jìn)利用
ML進(jìn)行AI滲透和改進(jìn)軟件應(yīng)用程序的三種方法包括簡化服務(wù),合并實時更新以及與云的一致兼容性。
簡化服務(wù)
當(dāng)將AI和ML合并到組織中的新軟件或現(xiàn)有軟件應(yīng)用程序中時,企業(yè)可以立即開始看到收益,特別是簡化先前分離的服務(wù)。人工智能協(xié)助使組織可以組合服務(wù)和功能,這為實施這些技術(shù)的營銷團(tuán)隊創(chuàng)造了積極的成果。例如,在實施AI技術(shù)之前,愛普生報告了跟進(jìn)潛在客戶時客戶的響應(yīng)率很低。根據(jù)《哈佛商業(yè)評論》 2017年發(fā)布的布拉德·鮑爾(Brad Power)的《人工智能如何精簡營銷與銷售》,在部署了AI助手后,該公司的響應(yīng)率提高了51%,比之前建立的基線提高了240%。研究他們圍繞銷售組合所做的事情,轉(zhuǎn)化和客戶見解。AI不僅可以協(xié)助簡化來自多個來源的數(shù)據(jù),而且還具有過濾掉不相關(guān)信息的能力,從而使員工可以專注于最新和可行的數(shù)據(jù)。
盡管AI在管理物流方面很關(guān)鍵,但它也可以擴(kuò)展到內(nèi)容創(chuàng)建。通過使用軟件,員工可以簡化職責(zé)并騰出時間專注于客戶的需求和體驗,而不用創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)千個內(nèi)容。隨著更多的認(rèn)知技能(如語音,視覺和自然語言(NLP))被添加到AI中,其知識和搜索功能將得到增強(qiáng)。
整合實時更新
隨著業(yè)務(wù)和機(jī)會的發(fā)展,人工智能也將不斷發(fā)展。通過連續(xù),實時的更新,人工智能可以確保內(nèi)容和營銷抵押品以客戶為中心的方式準(zhǔn)確地滿足客戶的特定需求。這意味著員工不再承擔(dān)監(jiān)視更新的額外負(fù)擔(dān)。這對每個人來說都是個好消息,因為當(dāng)員工有更多時間專注于手頭的任務(wù)時,他們可以做得更好。一致的維護(hù)可以實時更新軟件,從而減少和消除與過時或不兼容的軟件及其數(shù)據(jù)相關(guān)的麻煩和壓力。這使公司領(lǐng)先于游戲,并提高了競爭對手的門檻。
人工智能還可以提供對產(chǎn)品生命周期和開發(fā)階段的實時見解。這包括使客戶能夠跟蹤從制造到創(chuàng)建再到最終交付的產(chǎn)品組件的能力。根據(jù)AI Business網(wǎng)站西門子首席執(zhí)行官的一篇文章,它可以洞悉錯誤或滯后,并確定需要改進(jìn)的方面,以改善客戶體驗,西門子首席執(zhí)行官:彌合AI與IIoT之間的鴻溝是英國工業(yè)未來的關(guān)鍵。
與云
的一致兼容性毫無疑問,云無處不在。實際上,在路易斯·哥倫布(Louis Columbus)在2019年1月發(fā)布的《福布斯》網(wǎng)站上,預(yù)計到2020年,將有83%的企業(yè)工作負(fù)載在云中。根據(jù)Gartner的調(diào)查,到2019年,有37%的CIO計劃部署或已經(jīng)部署部署了AI,證實了AI和云很快將成為同義詞的必然性。實際上,哥倫布注意到最近的一項調(diào)查,預(yù)測AI和ML將成為推動2020年云計算采用率提高的主要催化劑。投資AI和ML是對企業(yè)未來的投資,并且將在過渡期間繼續(xù)提供收益到云變得更加普遍。
除了實現(xiàn)AI的這三個核心優(yōu)勢外,深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和使用基于多層模式的ML的預(yù)測分析將把AI推向新的高度。模擬人類行為會產(chǎn)生深度學(xué)習(xí)的演變。邊緣計算將AI / ML功能推向連接的(即IoT)設(shè)備和分布式系統(tǒng),而ML提供了在生成數(shù)據(jù)時處理數(shù)據(jù)的功能。
AI和ML可以成功提供個性化的智能應(yīng)用程序,以近乎實時地滿足單個業(yè)務(wù)需求。通過使用相同的知識和偏好,自動化現(xiàn)在可以成為開發(fā)過程的一部分。不可避免地,此過程將基于反饋和不斷變化的人類行為而不斷發(fā)展。這將為軟件提供商提供主動而不是被動的機(jī)會。此外,使他們能夠在客戶知道他們需要它之前就知道該解決方案。
由于該過程是自動化的,因此可以縮短產(chǎn)品上市時間,并使團(tuán)隊有更多時間專注于對時間更敏感的緊急情況,例如故障排除或其他特殊情況。隨著時間的流逝,該過程將變得標(biāo)準(zhǔn)化。這些組合將減少對無用功能的浪費,減少垃圾郵件和泛濫,因為該產(chǎn)品已經(jīng)發(fā)展成為個性化和匹配的產(chǎn)品。應(yīng)用程序需要利用可用數(shù)據(jù)來基于預(yù)測模型觸發(fā)任務(wù)。與反應(yīng)性任務(wù)相比,這進(jìn)一步增強(qiáng)了主動性的概念,并提高了效率和有效性。找到能夠識別數(shù)據(jù)輸入的系統(tǒng)的能力最終將導(dǎo)致直接采取行動的情報,盲點的檢測以及在可能的情況下自動進(jìn)行更正的能力。
最大程度地發(fā)揮潛力
將AI和ML引入業(yè)務(wù)流程中已成為過去已成為現(xiàn)實,而被困在流程或管理工作中(這在很大程度上是未被注意到的)。通過擁抱這些應(yīng)用程序簡化服務(wù),提供實時更新并增加與云的兼容性的能力,企業(yè)可以準(zhǔn)備并最大程度地利用軟件的潛力,以應(yīng)對未來的不斷發(fā)展。
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