企业现在应该为人工智能和机器学习中出现的一些主要趋势做好准备。人工智能和机器学习通过帮助企业实现目标、推动关键决策以及创造创新产品和服务，正在成为科技行业的主导部分。据研究机构预测，到2022年，平均每家企业预计拥有35个人工智能项目。到2022年，全球人工智能和机器学习市场可能以44%的年复合增长率增长，市场收入将增加90亿美元。近年来，人工智能和机器学习技术取得了多项突破。以下是2022年将出现的人工智能和机器学习的一些主要趋势，并提供了有关如何控制市场的想法：1.人工智能、数据科学和机器学习在超自动化中发挥着越来越重要的作用自动化是执行任务的过程采用先进技术自动进行，又称为数字过程自动化、智能过程自动化。许多业务需要处理大量数据，而数据提取需要自动化。数据科学和分析无处不在。我们已经进入了数据科学生成的新时代，因为数据科学工具现在更容易获得和采用。数据科学家、企业架构师、机器学习科学家、应用程序架构师和数据工程师是一些需求量很大的职业。数据科学正在应用于金融公司、制造公司、保险机构、营销公司等各个行业。企业正在使用智能自动化进行研究以增加收入。超自动化中常用的先进技术有：机器人过程自动化。人工智能。机器学习。认知过程是自动化的。智能业务流程管理软件。这个概念是结合适当的技术来简化、设计、自动化和管理企业的流程，而不是使用基于脚本且专为狭窄用例设计的工具。以下是在您的业务运营中采用超级自动化的方法：更好的客户支持：提供更好的客户支持包括回复客户电子邮件、问题和查询。企业可以结合对话式AI和机器人过程自动化(RPA)来自动响应客户查询并改善他们的体验。提高员工生产力：通过自动化耗时的流程，企业可以减少员工的体力劳动并提高他们的生产力。系统集成：超自动化可帮助企业跨流程集成其数字技术。2.人工智能和机器学习在网络安全应用中的应用人工智能和机器学习技术正在成为信息安全的重要组成部分。在人工智能和机器学习的帮助下，许多企业正在开发新的方法来使网络安全更加自动化和无风险。人工智能正在帮助企业加强他们的云迁移战略并提高大数据技术的性能。事实上，到2026年，网络安全市场的人工智能和机器学习收入可能达到382亿美元。人工智能和机器学习如何改善网络安全：网络安全涉及许多数据点。因此，人工智能可用于网络安全中的数据聚类、分类、处理和过滤。另一方面，机器学习分析过去的数据并为现在和未来提供最佳解决方案。根据过去的数据，网络安全系统将为检测到的威胁和恶意软件中的各种模式提供说明。因此，采用人工智能和机器学习可以有效抵御网络攻击。以下是如何借助人工智能和机器学习分析大量数据：使用人工智能和机器学习以特定模式组织数据，帮助企业关联各种数据集，并扫描任何威胁。审核您的数据保护技术，看看现有的限制是否有效，是否会帮助您保护您的用户和数据。人工智能和机器学习的使用通过建立扫描大量数据的安全平台来帮助企业检测恶意软件和威胁。3.AI和ML与IoT的交叉AI和ML越来越多地被用于使IoT设备和服务更智能、更安全。据Gartner预测，到2022年，超过80%的企业物联网项目将结合人工智能和机器学习。物联网将所有设备连接到互联网，以便能够根据收集到的数据对各种情况做出反应。在这种背景下，人工智能和机器学习的重要性在于能够快速从数据中获得洞察力。它们自动识别模式并检测智能传感器和设备生成的数据中的异常情况。这些信息可以是关于温度、压力、湿度、空气质量、声音、语音识别和计算机视觉的数据。以下是人工智能和机器学习可能与物联网交叉的主要领域：可穿戴设备：可穿戴设备包括健身和健康追踪器、心率监测应用程序以及使用AIoT的AR/VR设备，例如智能手表、AR和VR护目镜和无线设备耳机。智能家居：这些设备包括电灯、恒温器、智能电视或智能音箱，它们可以学习用户的习惯以提供家居支持。智慧城市：AIoT用于让城市更安全、更方便居住。例如，智能电网、智能路灯和智能公共交通设施。智能工业：AIoT用于实时数据分析，以优化运营、物流和供应链。4.业务预测和分析通过实施人工智能和机器学习进行业务预测和分析已被证明比以往任何方法和技术都容易得多。借助人工智能和机器学习，可以考虑成千上万的矩阵来做出更准确的预测和分析。例如，金融科技公司使用人工智能根据市场状况和消费者行为实时预测对各种货币的需求。它正在帮助金融科技公司获得适量的供应以满足需求。5.增强智能的兴起增强智能是机器与人类的融合，以增强认知能力。据Gartner称，到2023年，40%的基础设施和运营团队将使用人工智能增强的自动化来提高IT生产力。事实上，到2022年，数字工作者的贡献将增长50%。增强智能帮助平台从各种来源收集各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据，并将其呈现给客户的完整视图。金融服务、医疗保健、零售和旅游等行业是使用增强智能的好例子。结论以上是人工智能和机器学习将在2022年发挥重要作用的五个主要趋势。其他可能包括的功能包括语音辅助中的机器学习和数字数据管理。借助先进的人工智能和机器学习解决方案，各行各业的组织都可以预测压力并做出快速选择。管理复杂任务并保持正确是企业成功的关键，不断发展的行业动态进一步强化了人工智能和机器学习趋势的重要性。
