2021年人工智能的四大商业应用人工智能必须掌握的关键技术是智能定位：资产、事件和人跨越时空发生在什么地方，它们之间又是如何联系在一起的？想一想，所有大流行时代的技术都依赖于蓬勃发展的位置——分发应用程序、COVID-19测试和疫苗展示、商店订单以放心购买。智能定位是地理信息系统(GIS)的输出，它提供构成机器学习基础的关键上下文。以下是AI的4个商业应用：1.通过推荐系统进行敏锐的预测AI开始工作前不再需要输入大量的历史数据，而当答案未知时，AI往往会使用强化学习。就像人类一样，机器以反复试验的方式工作，以得出越来越理想的解决方案。可以说，自动化的自动化是半导体制造商NVIDIA首席执行官黄仁勋对不远的未来的描述。在接受《时代》杂志采访时，他期望人工智能能够改善食品生产、物流和医疗保健等复杂业务。他谈到了推荐系统，称它们是我们这个时代最重要的人工智能系统。推荐系统是一种算法，通常使用强化学习来根据习惯和偏好预测一个人的选择。虽然这种人工智能可能不需要历史数据来预测更好的结果，但它确实需要有价值的背景或手头各种任务的基础。《哈佛商业评论》（《哈佛商业评论》）指出，关键是要为机器学习预先设计有效的输入、行动和奖励。对于实时计算系统来说，歧义起初并不是一件好事。这就是GIS发挥作用的地方，它将位置智能添加到推荐系统，以便它可以预测可能发生的事情和地点。2.预测未来趋势让人工智能处理损益表并承担后果似乎很荒谬。人工智能可以帮助人们理解这些数字的背景。通过正确的数据输入（称为智能定位），人工智能可用于改进决策并帮助公司领导者预测趋势。一些大银行正在使用融合了位置智能的机器学习来分析现有分支机构的收入，将其与潜在扩展区域的丰富人口统计数据相结合，并预测最适合设立新分支机构的地点。他们可以更准确地决定在哪里扩张以吸引新客户，而不是从其他分支机构拉动现有客户。同样，太阳能电池板公司正在将天气数据与基于AI位置的图像配对，以选择最合适的社区来推出屋顶日光浴室技术。在智能定位的驱动下，人工智能帮助权衡最佳行车路线，保险公司也实际从中受益。通过使用智能定位和人工智能来预测事故多发的道路并推荐更安全的路线，可以有效降低风险，保险公司希望索赔更少。3.快速扫描大数据，发现隐藏市场在这个信息爆炸的时代，我们不缺少可以帮助企业发展的数据，而是缺少充分挖掘数据价值的能力。特别是对于成长中的公司，他们可能会被大量的信息所淹没。预测需求高峰、判断更高的利润点、改进供应链效率和交付方式都需要筛选大量数据，而人工智能更容易完成这些任务。这还包括人口统计数据，以确定潜在客户可能是谁以及他们可能在哪里。无线网络公司正在将位置智能整合到流程中，使用人工智能来处理有关掉话的大量数据，以便绘制出需要扩展基站的位置。通过添加有关某个地区的人口统计数据和预计增长的多层信息，企业可以更详细地规划增长计划。使用人工智能技术和GIS，零售商可以确定哪些未来商店位置也将推动在线销售，从而创造令人垂涎的“光环效应”，店主可以在线/离线吸引客户。4.提前计划图像和物联网数据如今，物联网传感器、卫星和移动设备提供的数据实在是太多了。当通过具有基于位置的功能的人工智能程序过滤这些数据时，结果变得更加清晰。举个例子，一家体育用品零售商的智能机器人配备了RFID传感器，它可以扫描商店的过道以了解顾客最想要什么，并预测店员应该把他们的购买重点放在哪里。已经转向在线订购和取货的商店正在使用智能定位AI系统，根据人们在商店附近的位置提前为他们准备饮料或商品订单。在人工智能的帮助下，起重机和推土机可以扫描空地的航拍图像，以确定更适合哪里的住房和开发项目。智能定位中嵌入的AI甚至可以扫描停车场的航拍图像，了解外面停着什么类型的汽车（而不仅仅是数量），以增加潜在的商机。在能源行业，AI正在查看卫星图像以显示竞争对手可能在何处建造油井，或使用配备激光雷达的无人机探测其电力网络。结合GIS，AI可以分析100亿个数据点——这需要人类分析师5年以上的时间才能梳理清楚。人工智能的未来随着消费者行为的快速变化以及COVID-19大流行和气候变化等外部风险的影响，人工智能的未来面临诸多挑战。GIS与人工智能应用相结合所获得的智能定位，也大大提升了机器学习的能力。在前进的道路上，人工智能包括强化学习和智能定位，帮助决策者更有信心地进行评估和判断，这远远短于人脑挖掘数据所需的时间。原标题：2021年四大AI商业应用，作者：HelenThompson
