企业十大 AI 平台用例

人工智能 (AI) 无处不在：它存在于我们的智能家居设备、扫描我们身体的医疗诊断工具以及我们驾驶或在街上遇到的汽车中。AI 彻底改变了我们的生活方式，它在我们的工作场所也发挥着同样的作用。越来越多的组织正在采用 AI，并使用 AI 平台和其他技术来开发、部署和维护企业级 AI 驱动的产品和服务。

根据 McKinsey 的一项调查（2022 年 AI 现状），自 2017 年以来，企业 AI 的采用率增加了一倍以上，并且从 AI 中获得最高财务回报的组织领先于其竞争对手。McKinsey 调查的受访者列举了涵盖一系列活动的用例，其中 24% 的人应用 AI 来优化服务运营，20% 的人应用 AI 来创建新的基于 AI 的产品，19% 的人应用 AI 来进行客户服务分析、客户细分和新的基于 AI 的产品增强。

然而，为了捕获此类 AI 用例的业务价值，组织必须驾驭令人眼花缭乱的工具和复杂的技术。这就是为什么许多企业组织正在使用可信赖的提供商和开源技术的组合来创建定制的 AI 平台。这种方法使他们能够同时利用企业 AI 平台的可靠性和支持以及开源技术的创新和社区。

让我们仔细看看企业组织正在使用这些工具构建的 AI 类型。

企业 10 个常见 AI 平台用例

McKinsey 的研究表明，组织使用 AI 的平均方式数量增加了一倍，从 2018 年的 1.9 种能力增加到 2022 年的 3.8 种。其中，机器人流程自动化、计算机视觉和自然语言处理仍然是最常用的技术，其次是聊天机器人和深度学习。

基于 Anaconda 十年来与企业组织合作，将 AI 应用于创新产品和服务并优化运营的经验，以下是我们观察到的企业 10 个常见的 AI 用例

1. 任务 自动化： AI 可以自动化手动任务，例如数据输入、客户服务跟进和产品推荐。这可以解放员工，让他们去做其他可以提高效率和节省资金的任务。自动化可用于搜索和识别销售线索，或根据过去内容和营销活动的成功情况，为营销部门挖掘新的策略。

2. 改进客户服务： AI 可以用于提供更好的客户服务，使用聊天机器人和虚拟助手等自动化工具。AI 可以搜索客户电子邮件和支持记录，查找投诉模式，从而为产品和服务改进提供信息。AI 可以自动化全天候协助客户的任务，以提供更个性化的体验并更快地解决问题。

3. 欺诈检测： 银行业使用 AI 检测算法在几秒钟内检测欺诈行为。这些模型使用持卡人身份、发卡地点、交易发生时间、交易地点和交易金额等数据来识别欺诈行为。一旦模型检测到异常，就可以对通知系统进行编程，以便在模型识别出可疑交易时立即阻止交易并向欺诈检测服务发出警报。欺诈检测算法可以应用于许多其他领域，例如网络入侵检测。

4. 数据分析以发现见解： 通过使用数据、机器学习和自然语言处理，AI 可以通过挖掘见解和模式进行分析，帮助企业组织更快地理解其数据。AI 可以用于衡量文本中的情绪，并使用个人在社交媒体评论、评论、调查、电话脚本或客户服务聊天中的内容来预测个人的意图。这些见解可以更快地做出明智的决策，从而发现改进现有产品、在问题影响大量客户之前标记问题、创建新产品或服务、推动营销活动和改进运营的机会。这些只是这些见解可以使用的几个方面。

5. 安全保护： AI 可以通过使用密码保护的身份验证方法、使用 CAPTCHA 检测人与机器人、面部识别和指纹扫描仪等技术，实时检测安全威胁。这些通过机器学习实现的解决方案可以帮助预防网络攻击、识别在线不良行为者，并加强组织的防御能力，以保护其数据、客户和员工免受威胁。

6. 预测性维护： 通过使用预测分析，AI 可以用于预测设备可能发生故障的时间，以便在问题发生之前进行维修。高度准确的异常检测算法可以检测到十分之一毫米的问题，并将其标记给人工操作员，以便他们可以进行干预并防止关键设备和安全系统发生故障。这可以预防事故、提高设备正常运行时间并降低维护成本。可靠的预测性维护系统有助于确保客户安全、满意度和忠诚度。

7. 供应链优化： 在整个供应链中，分析模型用于识别不同营销策略、销售价格、地点和许多其他数据点的需求水平。预测分析决定了不同设施所需的库存水平。优化模型有助于指导库存从制造商到配送中心，最终到面向客户的店面的确切流动。机器学习正在帮助零部件和汽车制造商及其物流合作伙伴提高效率和盈利能力，同时提升客户服务和品牌声誉。

8. 智能搜索： AI 可用于驱动智能搜索引擎，它可以理解用户查询并比传统搜索引擎更快地找到最相关的结果。这可以提高搜索引擎的可用性，并使​​用户更容易在网上找到他们想要的东西。这方面的一个很好的例子是 OpenAI 的 ChatGPT，这是一款基于 GPT-3 语言模型构建并使用深度学习技术训练的聊天机器人，使其能够以如此快的速度运行，以至于有人预测 ChatGPT 对 Google 的搜索引擎构成威胁。

9. 患者诊断： 医疗图像分析的视觉数据处理用于医疗保健领域，以协助放射科医生更快地阅读医学图像，从而进行诊断和疾病检测。研究人员开发了基于先前捕获的放射影像训练的深度学习算法，以识别肺部、乳房、大脑和身体其他部位肿瘤的早期发展。可以训练算法识别放射影像数据中的复杂模式，并提供比人类快 30 倍的诊断信息，从而有助于更快、更准确的诊断。

10. 产品推荐： 电子商务公司使用 AI 分析客户的购买行为和页面浏览量，以便他们可以推荐更相关的产品，从而增强定位并通过更成功的广告活动覆盖合适的受众。预测分析也用于预期运输模型，预测客户的产品模式并确保首选商品存放在最近的仓库中。AI 也用于价格优化，使公司能够为受欢迎的商品提供折扣，并从不太受欢迎的商品中获利。

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