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中、扫描我们身体的医疗诊断工具中以及我们驾驶或路过的汽车中。人工智能彻底改变了我们的生活方式，它正在以同样的方式改变我们的工作方式。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。

根据麦肯锡的一项调查（2022 年 AI 的现状），自 2017 年以来，企业 AI 的采用率翻了一番多，从 AI 中获得最高财务回报的组织领先于竞争对手。麦肯锡调查的受访者列举了涵盖一系列活动的用例，其中 24% 将 AI 应用于服务运营优化，20% 将 AI 应用于创建新的 AI 驱动的产品，19% 将 AI 应用于客户服务分析、客户细分以及新的 AI 驱动的产品增强。

然而，要抓住此类 AI 用例的商业价值，组织必须应对令人眼花缭乱的工具和复杂技术的挑战。这就是为什么许多企业组织正在使用可信供应商和开源技术的组合创建定制的 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工具的创新和社区。

让我们更仔细地看看企业组织使用这些工具构建的 AI 类型。

企业十大常见 AI 平台用例

麦肯锡的研究表明，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部署的技术，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 应用于产品和服务创新以及运营优化的经验，以下是我们观察到的企业十大常见 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。这可以释放员工去做其他可以提高效率并节省资金的任务。自动化可用于搜索和识别销售线索，或根据过去内容和活动成功率，为营销部门提供新的营销策略。

2. **客户服务改进：**AI 可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录音以查找投诉模式，从而告知产品和服务改进。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。这些模型使用持卡人身份、发卡位置、交易发生时间、交易位置和交易金额等数据来识别欺诈。一旦模型检测到异常，可以编程通知系统在模型识别可疑交易的瞬间阻止交易并提醒欺诈检测服务。欺诈检测算法可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：**使用数据、机器学习和自然语言处理，AI 可以帮助企业组织更快地理解其数据，通过揭示见解和模式进行分析。AI 可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言论预测其意图。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的机会、在问题影响大量客户之前对其进行标记、创建新产品或服务、推动营销活动以及改进运营。这只是这些见解可用于的几个方面。

5. **安全保护：**AI 通过使用诸如用于密码保护的身份验证方法、使用 CAPTCHA 检测人类与机器、面部识别和指纹扫描仪等功能，可以实时检测安全威胁。这些由机器学习实现的解决方案可以帮助防止网络攻击，识别在线不法分子，并加强组织的防御措施，以保护其数据、客户和员工免受威胁。

6. **预测性维护：**使用预测分析，AI 可用于预测设备何时可能发生故障，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小至几分之一毫米的问题，并将其标记给人工操作员，以便他们可以干预并防止关键设备和安全系统出现故障。这可以防止事故，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、满意度和保留率。

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、位置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，最终到面向客户的门店的精确流动。机器学习正在帮助零件和汽车制造商及其物流合作伙伴提高效率和盈利能力，同时增强客户服务和品牌声誉。

8. **智能搜索：**AI 可用于为智能搜索引擎提供支持，该引擎可以理解用户查询并更快地找到最相关的结果，而不是传统搜索引擎。这可以提高搜索引擎的可用性，并使用户更容易在线找到他们想要的东西。OpenAI 的 ChatGPT 就是一个很好的例子，这是一个聊天机器人，它建立在 GPT-3 的语言模型之上，并使用深度学习技术进行训练，使它能够以如此快的速度执行，以至于有些人预测ChatGPT 对谷歌搜索引擎构成威胁.

9. **患者诊断：**医疗图像分析的视觉数据处理用于医疗保健，以帮助放射科医生更快地读取医疗图像以进行诊断和疾病检测。研究人员开发了经过以前捕获的射线照相图像训练的深度学习算法，以识别肺部、乳房、大脑和其他身体部位肿瘤的早期发展。算法可以训练识别射线照相成像数据中的复杂模式，并比人类快 30 倍提供诊断信息，从而有助于更快、更准确地诊断。

10. **产品推荐：**电子商务公司使用 AI 来分析客户的购买和页面浏览量，以便他们可以推荐更相关的产品以增强目标定位并以更成功的广告活动触达合适的受众。预测分析也用于预期运输模型中，预测客户产品模式并确保将首选商品存放在最近的仓库中。AI 也用于价格优化，使公司能够对热门商品提供折扣，并在不太受欢迎的商品上获利。

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