大数据和人工智能可以帮助企业以新的方式改善客户体验。人工智能和大数据之间的关系是双向的。有一点是肯定的：人工智能的成功在很大程度上取决于高质量的数据，与此同时，管理大数据并从中提取价值越来越依赖人工智能技术（如机器学习或自然语言处理）来解决问题。对人类来说过于繁重的问题。正如Anexinet的高级数字策略师GlennGruber所说，这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾被视为挑战而非机遇，但随着企业开始推动机器学习和其他人工智能学科的应用，这种情况正在发生变化。Gruber解释说，“今天，我们需要尽可能多的数据，不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题，而且因为我们通过机器学习模型提供的数据越多，它们就会越有效。好的。”当大数据遇到AI：跨行业的用例下面深入探讨这个更广泛循环的一部分：一个示例，说明AI如何用作处理大数据的强大杠杆，无论是用于分析，还是改善客户体验，新效率，或其他东西。人工智能和大数据的应用需要考虑以下三个重要因素：1.从非标准化来源收集结构化数据大数据面临许多挑战，例如以可用且经济高效的方式存储大数据。当涉及非结构化数据时，“可用”部分尤其棘手，据研究机构的一些估计，非结构化数据占企业数据的最大份额（70%或更多）。当人们谈论大数据不可避免的持续增长时，非结构化数据是这种增长的主要驱动力。将非结构化信息转换成可用格式对人类来说是一项极其繁琐的工作，尤其是在重复（但完全必要）的后台操作中。Exasol首席技术官MathiasGolombek以发票处理为例说明了使用AI从非结构化（或非标准）格式自动提取结构化数据的广泛可能性。Golombek说，“人工智能如何应用于大数据的一个例子是训练一个模型，该模型从扫描发票的历史数据中学习并提取结构化数据：发票ID、到期日、收件人等。这些信息通常必须由工作人员，因为每张发票看起来都有些不同，名称或语言也不同。但是，如果企业使用数千张发票的历史数据，它可以创建一个模型，只需扫描它们即可自动为新发票提供结构化数据。“使用人工智能从非结构化来源自动提取结构化数据的相同原理可以广泛应用，不仅在财务或人力资源等运营领域，而且在企业内容管理的广泛（通常是无意义的）方面。类别。这是数据分析、机器人过程自动化(RPA)和其他形式的自动化以及其他目的的潜在好处。“组织正在使用AI来转变他们最有价值的资产——内容。据说高达90%的企业内容是非结构化数据，每年以高达65%的速度增长。大多数非结构化数据无法分析，导致有价值的信息丢失和无法使用。借助人工智能，组织将非结构化数据转化为可操作的信息，可以使用在智能自动化系统中。这使企业领导者可以更快地做出更好的业务决策。2.简化复杂的官僚程序使用大数据的地方就会有复杂性和官僚作风。例如，在医疗保健、保险和金融服务等领域，因此这些行业越来越多地尝试使用潜在的方法来使用人工智能技术来减少繁文缛节，并在围绕监管合规性和其他问题的复杂需求中改善流程和结果。金融领域的一个更深入的例子如下：持久系统数据、分析和人工智能/机器学习董事总经理SameerDixit说：“金融科技完美地说明了人工智能/机器学习如何改变银行机构向消费者提供金融服务的方式。银行的后台操作涉及大量复杂的数据集，需要大量人力。如果由机器人流程自动化（结合人工智能/机器学习）处理，在执行了解客户、验证客户身份和地址等任务时可以节省大量时间和金钱。贷款本身也是劳动密集型的。在人工智能/机器学习的支持下，降低成本并以更具吸引力的利率向信用记录有限的人提供贷款，正在扩大以前服务不足的市场。AIFoundry产品管理总监ArvindJagannath指出，抵押贷款行业是目前正在试验人工智能的金融行业的一个特定子集。Jagannath说，“人工智能正在以多种方式改进抵押贷款行业的数据分析。”他列举了人工智能可以使贷方和客户受益的三个例子：吞吐量：Jagannath说，“目前行业平均完成抵押贷款的时间约为三到四个星期。使用人工智能使“关键路径流程”自动化，在短短几天内处理抵押贷款。这种吞吐量的增加使购房者的购房体验更快，压力更小，并帮助银行和其他贷方更快地处理更多贷款。分析速度：贷款处理，从某种意义上说，是信息处理的另一种表现形式。人工智能可以将事情加速到实时处理的程度。Jagannath说，人工智能越来越多地用于销售。积分以提供更多的贷方自助服务。处理和结果的准确性：“使用人工智能和自动化，可以以很高的准确率处理抵押贷款，”Jagannath说。人类会感到疲倦，这种疲劳会导致错误，而人工智能技术可以24/7全天候工作而不会感到疲劳，并且非常精确。当然，金融、医疗保健和其他公司将不得不在减少繁文缛节的同时打击人工智能偏见。3.考虑到各种组织中可能产生的固有“大”数据时，更好地利用视频和语音资源语音和视频通常被认为是媒体格式。两者都提供了如何应用人工智能来改进企业管理现有媒体资产并从中获取价值的方式，或者如何改进这些格式和其他格式的未来使用的示例，Anexinet高级分析总监BrianAtkiss指出，AI学科像自然从语音分析到语音到文本的转录，语言处理(NLP)在企业使用语音数据的方式上做出了相当大的新改进。此外，人工智能可以解决与底层数据相关的挑战。例如，录制视频或音频，也许是为了质量保证和培训，本质上是让大数据变得更大。“过去，出于合规原因，人工审查和公司存储通话记录数据，有时会存储七年或更长时间。数据以单声道格式记录并高度压缩以减小文件大小和存储成本。随着语音转文本算法的发展，这些通话记录数据突然成为有用数据的宝库，企业可以使用这些数据来衡量客户体验和提高运营绩效。“人工智能驱动的新分析机会也在彻底改变与通话记录和其他语音数据相关的存储挑战。“更高质量的音频文件。语音到文本算法产生更高的准确性，因此企业需要使用未压缩的音频，这会使存储成本更高，”Atkiss说。因为它有自动转录录音的能力。”Atkiss说：“这些录音文件现在可以实时或近乎实时地转录，生成的录音提供了可用于高级分析的通话记录。这些文本抄本可以存储，高质量的未压缩音频文件现在可以删除，不需要存储。企业提供对这些数据的实时访问的能力也需要数据存储和处理方面的进步。”视频文件的处理可能会带来类似的机遇和挑战。人工智能现在使企业能够更好地管理和发现企业视频资产的价值。IBMWatson企业视频产品高级总监ChrisZaloumis表示：“人工智能技术使企业能够通过高级元数据丰富功能和以前未开发的洞察力来理解和优化视频内容存储库。从提高参与度和增加可发现性到自动隐藏字幕，以及进一步人工智能提高了包容性，为企业提供了在真正全球化、永远在线的环境中运营所必需的工具。”各方面，包括实时提要，都会产生巨大的差异。Zaloumis说：“AI支持的实时和点播自动字幕等实用应用程序有助于弥合听力障碍员工和聋人之间的沟通鸿沟。”
