在当今瞬息万变的商业环境中，市场条件越来越复杂，整理和挖掘数据以推动基于分析的决策已不再足以满足组织的需求。为了提高竞争力和减少损失，许多组织正在迅速将数据货币化，尤其是在人工智能(AI)的推动下。事实上，新兴人工智能正在帮助具有前瞻性的公司实现并保持真正的敏捷性、推动增长并变得比以往更具竞争力。人工智能对于实现这些目标至关重要，并且随着冠状病毒大流行继续在世界许多国家蔓延，实现适当的预测对于准备和应对潜在危机至关重要。事实上，研究公司Gartner最近将“更智能、更快、更负责任的人工智能”列为其第一大趋势，特别是对于希望进行必要投资以为大流行病后果做准备的组织而言。除了应对疫情，Gartner还强调了人工智能的影响有多大，预测：“到2024年底，75%的企业将从人工智能试点转向运营人工智能，这将推动流数据和分析.基础设施增长五倍。”Gartner副总裁兼分析师RitaSallam表示：“要在后流行病时代进行创新，数据和分析领导者需要在处理和访问方面继续提高分析速度和规模，以便能够以前所未有的水平运营。在不断变化的市场条件下取得成功。”然而，仅使用机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)等人工智能技术来收集洞察力和做出预测已经不够了，尤其是对于那些希望在全球范围内运营的组织而言。有效竞争的组织。当今的组织必须CLOUDSUFI创始人兼首席执行官IrfanKhan表示：“努力创造一种人工智能驱动的数据素养文化，直接和积极地影响他们的收入和利润。”扩展他们的数据价值链，有几种关键方法可以实现和推进机器智能，使其比过去的协议更智能、更快速、更可靠。”CLOUDSUFI是一家人工智能解决方案提供商，致力于构建自动化数据供应链以驱动和货币化数据。Khan详细介绍了利用AI数据驱动的洞察力和技术创造真正价值的五个好处，这些洞察力可以推动新的和不断发展的商业模式，并使组织能够增加收入和盈利能力。1.发现新的市场机会如今的机器学习能力使人们能够以前所未有的速度探索以前无法访问的数据。当前的技术提供了分析图像、语音或书面输入而不仅仅是数字的机会，帮助组织更好地找到这些不同数据集之间的联系。这可以产生价值并以多种方式最大化它。不仅可以大幅降低开支，还可以创造新的市场机会。在冠状病毒爆发的情况下，该算法会快速筛选大量数据以识别类似的疾病和可能的治疗方法，从而使它们易于针对冠状病毒进行测试。机器学习的进步也有助于组织更好地利用数据获利并建立新的收入来源。当然，在上面的示例中，患者信息不会以任何方式共享或出售，但还有其他非常有价值的数据点可以收集。这包括确定一种药物仅对某些年龄组有效，这对药物开发人员和医生来说至关重要。新兴的AI数据处理协议比以前的机器学习技术迭代要快得多，由此产生的解决方案、发现和盈利结果也是如此。2.调和情感与现实数据可以产生价值。传统上，组织很难筛选大量数据并查明关系。虽然存在回归和相关性等一些基本工具，但今天的分析需要真正理解所提取数据的真正含义。那么，如何将数据转化为可以讲述的故事呢？通常情况下，决定是在情感基础上做出的。组织领导者可以使用数据来验证他们的直觉。现在，他们获得更快的洞察力，可以果断地验证或拒绝他们的想法，同时也促使他们提出新问题。因此，从组织的数据中获取意义具有巨大的优势。“除非你能看到、触摸到、感觉到它，否则很难理解这是人性，”汗说。“作为数据科学家，人们在简单解释人工智能驱动的数据技术方面做得还不够好。”.用数据讲故事或展示实际结果才是真正的力量。”3.将人类决策过程与事实联系起来人们经常将数据与事实分开，并断言“事实就是如此”。神经网络将“人类决策过程”与这些事实联系起来，这是一种帮助人们做出更好决策的模拟实践。以前，人们会在孤岛中查看人口统计数据、客户行为等数据集。但是当这些多个数据集结合在一起时，很明显没有两个人或客户是完全一样的。现在，采用新技术使人们能够在事实层面上了解趋势，然后将其扩展。在健康领域，一些公司正在使用这些关键知识来预测某人是否可能患有某种疾病。它还允许更有效的“假设？”场景。如果糖尿病患者注射胰岛素，他们的饮食和治疗方案就可以改变，从而实现高度个性化的医疗。但同样的流程、原则和好处适用于非健康类别和所有行业。4.面向未来的强大数据供应链从数据连接器到管道，从数据湖到统计模型，从人工智能到量子计算，从可视化故事板到数据驱动的自动化，从机器学习到自然语言处理再到神经网络网络而且，组织有非常有效的方法来验证数据价值链。数据供应链很复杂，要使其永不过时且稳健，就需要谨慎处理从创建到消费可操作见解的整个过程。它从数据采集开始，从许多内部和外部来源收集各种海量数据，以毫秒为单位生成。一旦数据被识别和摄取，就需要将其带到一个中心点，在那里可以对其进行探索、清理、转换、扩充和丰富，并最终为某个目的建模。然后是统计和启发式建模。这些模型可以是不同的类型，并使用不同的算法在不同的场景中产生不同级别的准确度。然后需要对模型进行调整，并为其提供持续反馈、学习和监控的环境。最后是结果的可视化，通过绘制因果关系以突出影响最大的地方来进行解释。这导致关于如何解决一系列问题或发现机会的结论。Khan指出，“大多数组织都有一些数据，并使用它来推动业务流程改进和各级战略决策。然而，很少有人能够充分利用数据的潜力。正确的数据评估和货币化方法可以发现无限的可能性，其中包括以客户为中心、运营效率、竞争优势、战略合作伙伴关系、高效运营、增加盈利能力和新的收入来源。”5.多媒体技术货币化能够编写算法，生成和利用大量数字或书面数据。但是，在最近的技术发展之前，有大量图像或语音形式的数据不容易处理和管理。视觉和应用程序听觉输入处理是无穷无尽的。零售和金融行业是这项技术的早期采用者，并且有充分的理由。这些行业组织已经看到成本下降、参与度提高、销售额增加，并从他们的利润点中受益。例如，一个主要部门商店现在可以将每天的视频数据数字化并确定观看的人数寻找牛仔裤，但这些顾客必须走更远的路才能找到它。因此，百货公司可以将牛仔裤放在靠近店门和过道的地方，以确定其产品的销量是否有所增加。甚至教育部门也在利用人工智能驱动的数据。该技术将跟踪人们的眼球运动，以识别学生是否正在参与疫情带来的远程学习模式。他们正在探索如何测量眼球运动以确定孩子们是否真的在上课。在医院的X射线放射学领域，开始对视觉数据进行转换和跟踪，以提高对数字图像和视频的理解。磁共振成像(MRI)能够更好地追踪患者的脑肿瘤，无论它们是在生长还是在缩小，以什么速度和面积、变暗或变亮。这种由人工智能驱动的学习正在帮助医生更好地检测癌症并更快地治疗患者。人眼对视频数据的处理也可以用来判断一个人是否喝醉、疲劳甚至生病。语音机器学习技术也在飞速发展。最初，语音识别被用来辨别一个人是否真的有自杀倾向，这可以通过他们声音的拐点来准确预测。现在，如果这些信息是通过视频捕捉到的，它的准确度将提高大约20倍。“在过去，使用遗留系统和解决方案的成本过高，”Khan指出。“如今，跨混合多云环境集成多个流程使数据处理和分析更易于访问和外包。这消除了组织成本高昂的采购。”服务器和其他机器硬件。”作为全球领先的供应链透明度专家，Khan以在各种环境中推动业务转型和扭转以客户为中心的增长战略而闻名。除了与麻省理工学院的工程合作伙伴关系外，Khan还成功领导了美洲、欧洲、中东和亚洲市场的组织变革和流程改进。Khan说：“新的AI解决方案和趋势将消除数据及其解释丢失甚至未被发现的拼凑过程。下一代平台正在通过执行创建和管理AI产品所需的所有功能来解决这些问题，这些功能是能够以因果透明的方式提取数据、转换、建模、调整和推荐操作的单一来源系统。”对于一些企业来说，当今领先的人工智能技术也提供了合适的条件。Khan指出，“新兴解决方案支持通用数据模型、合规性和互操作性要求，这反过来又加速了特定行业或市场的模型验证、改进和实施。洞察未解决的问题，揭示未开发的机会并自动化工作流程集成的认知解决方案。”他继续说道：“总的来说，人工智能正在迎来一个新的、更复杂的数据素养时代。一种建立在自动化、全面和整体数据发现基础上的新范式，正在培养更高的认知洞察力和可操作的战略，从而对收入和利润产生积极影响。或许人工智能未来的使命不仅应该着眼于变得比以前更聪明、更快、更负责，还应该在人类直觉和数据支持的决策之间架起一座桥梁。这样做无疑会提高组织以最高信任度进行交易的能力。“
