人工智能的应用今天可能会出现在您最意想不到的地方。如果您在市场上购买各种人工智能软件，您肯定会遇到声称其产品具有人工智能(AI)功能的供应商。当然，其中一些说法只不过是一种营销举措。然而，在许多情况下，软件制造商确实在分析、视觉、自然语言或其他值得贴上AI标签的相关领域中引入新功能。研究公司IDC的市场研究人员甚至称，人工智能是人们工作和生活中不可或缺的技术。该公司表示，到2025年，至少90%的新企业应用程序将嵌入人工智能功能。同样，Omdia和Tractica也预测，全球人工智能软件收入将从2018年的101亿美元增长到2025年的1260亿美元，这在很大程度上是由深度学习技术的进步推动的。并声称全球市场已经进入一个新时代，而在这个时代，人工智能被视为驱动质量、效率和速度提升的关键技术。IDC的FrankGens在调查报告中更强烈地表达了同样的想法。他说：“人工智能技术对未来几十年创造新产品和服务、新客户体验、新经营方式的重要性和影响怎么强调都不为过。到2025年，我们希望看到企业使用人工智能和以人工智能为主导的应用程序将通过缩短响应时间、在产品创新方面取得更大成功以及提高客户满意度来获得竞争优势。”对人工智能重要性的认识导致许多企业软件购买者寻求具有人工智能的应用程序。当然，供应商也很快提供此类产品和服务。在某些情况下，供应商已将基于机器学习的功能整合到现有软件中。在其他情况下，初创公司正在采取“人工智能优先”的方法，开发由人工智能驱动的全新软件。在这两种情况下，人工智能功能都使企业能够以新的方式做新的事情。以下重点介绍AI目前正在改变企业软件的10种方式，并指出企业使用AI的下一步。1.简化数据准备人工智能和分析项目有一个共同点：渴望获得更多数据。处理和清理这些数据以便它可以为这些分析和人工智能系统提供信息是一项艰巨的工作——而人工智能正在使它变得更容易。UnifiSoftware（现为Boomi所有）、Paxata（现为DataRobot所有）、Alation、Trifacta、IoTahoe等供应商提供依赖并支持机器学习的数据准备和数据编目工具。此类工具通常是在企业其他领域实施人工智能的第一步。2.保护企业网络网络攻击者和企业安全团队总是在寻找新的方法来以智取胜。企业武器库中的一些较新工具是集成了机器学习功能以实时检测全新威胁类型的应用程序。其供应商包括Darktrace、BlackBerryCylance、Tessian等。其中许多工具使用机器学习技术来发现网络流量、电子邮件或用户活动中的异常情况。因此，即使网络攻击与人们之前看到的不同，他们也能够识别网络攻击何时发生，并有可能阻止或减轻它。3.通过AIOps转变IT运营许多人都知道DevOps，可能还知道它的一些变体，例如DevSecOps、NoOps、NetOps或DataOps。AIOps是DevOps主题的最新变体之一，它有可能成为最具变革性的主题之一。虽然DevOps支持自动化以帮助简化IT运营，但AIOps更进了一步。它在IT运营数据上运行机器学习算法，以发现优化和增强这些运营的洞察力。在某些情况下，他们还可以根据这些洞察力自动执行操作，从而使IT员工能够比其他方式监督更大规模的IT环境。销售AIOps解决方案的公司包括BMC、Splunk、IBM、Broadcom等。4.处理极其复杂的文档几十年来，许多企业都使用光学字符识别(OCR)系统从模板文档中提取数据。从历史上看，这些措施仅适用于遵循严格格式的文件。今天，更先进的人工智能系统可以查看任何文件并在其中找到重要信息。例如，企业可以向这些人工智能系统提供来自不同供应商的发票，所有发票都有不同的布局，人工智能可以确定发票的来源、付款金额、到期日等。在这个空间有产品的公司包括ElementAI、GoogleCloud、UiPath等。5.理解对话中的自然语言许多人也听说过聊天机器人（并且可能与它们进行过交互），因此自然语言处理(NLP)功能似乎并不新鲜。然而，供应商正在继续改进他们的自然语言处理(NLP)能力，并将其应用于新的用例，使企业能够改善他们的客户服务。例如，通信软件提供商Twilio有一款名为MediaStreams的应用程序，它使用人工智能实时分析客户服务电话。它不仅转录电话，还使用自然语言处理(NLP)来理解电话内容，并发布相关知识库文章，以帮助座席解决问题。它甚至可以根据客户的声音对客户进行身份验证并分析他们的情绪状态。6.使用预训练模型分析业务AI批评者指出，AI项目很复杂，而且往往无法立即交付业务领导者期望的结果。机器学习的本质要求构建模型，然后在大量数据上训练该模型。而且，如果企业想在此过程中取得成功，他们需要明确定义的目标、经验丰富的数据科学家、大量数据以及充足的时间和耐心。加快此过程并简化基于AI的分析的一种方法是使用预训练模型和AI加速工具。越来越多的供应商已经开始为特定行业或用例提供专门的产品。7.评估用户界面（UI）/用户体验（UX）一些分析人士认为，基于人工智能的测试领域将在不久的将来蓬勃发展。Applitools是已经上市的此类工具之一。它使企业无需编写脚本即可简化用户界面组件的测试，在某些情况下可将测试时间减少多达75%。它的计算机视觉工具可以轻松发现界面版本之间的差异。提供利用机器学习和其他AI功能的测试工具的其他供应商包括Tricentis、Cigniti、Sealights、Test.ai等。许多是基于云的，并集成到现有的DevOps或敏捷工作流中。8.优化供应链2020年疫情的影响让大家比以往任何时候都更加意识到供应链管理的重要性。越来越多的企业正在投资支持人工智能的供应链管理应用程序，这些应用程序可以帮助他们提高准时交货率、降低成本、预测潜在问题并从中断中恢复。根据研究公司麦肯锡的一项研究，61%使用人工智能进行供应链管理的公司表示他们降低了成本，63%表示他们增加了收入。Oracle和SAP等传统科技巨头开始将AI和机器学习纳入其应用程序，一些企业正在使用支持AI的商业智能平台或分析平台来实现类似目的。9.实现快速创新除了扰乱供应链外，冠状病毒大流行还迫使企业快速创新以适应新的工作方式、适应新的法规并利用新的机会。例如，为企业提供现金流解决方案的金融科技提供商Kabbage正在使用人工智能来利用薪资保护计划(PPP)提供的机会。在薪酬保护计划(PPP)生效的三个月内，Kabbage的自动化系统使公司能够处理和批准209,000笔贷款，使其成为第三大PPP贷款机构。之所以采取这一措施，是因为它的人工智能系统允许它在没有人工干预的情况下处理75%的贷款申请。10.计算机视觉在新问题上的应用许多媒体报道了医学图像分析和自动驾驶汽车等计算机视觉研究领域，但初创公司也将计算机视觉应用于一些企业可能没有考虑过的任务。例如，供应商Tractable提供基于人工智能的工具，可以帮助保险代理人评估车辆、房屋和企业的损失。它可以检查索赔过程中是否出现与最佳实践不符合评估相关的标志，甚至可以将整个损失估算过程自动化，以提供更快的客户服务。随着人工智能技术的不断发展和完善，越来越多不同需要采用多种类型的企业软件来集成人工智能功能。
