人工智能何时能够解决业务难题?

             除非 IT 与业务线处于同一层面,否则新的企业技术计划注定要失败。 

                           您可以预防此类事情发生。

想一想人工智能能够解决哪些营销难题, 以及这些难题可能与财务部门所面临的难题有何不同?人工智能在这两条业务线上大有可为,因此思考相关困难对于了解 IT 如何开发人工智能功能才能在整体上提高企业运营效率而言至关重要。

首席营销官:与客户建立更深层次的关系 

营销领域通常要比整个企业更早采用基于人工智能的技术,大多数营销部门领导预测,在未来两年内,人工智能将成为增长最快的技术领域1。1

根据 Salesforce 调查,51% 的营销部门领导已经开始使用人工智能,其中超过四分之一计划在未来两年开展试点项目2。1

51% 的营销部门领导已经开始使用人工智能,其中超过四分之一计划在未来两年开展试点项目2

对营销人员而言,数据是决策的关键,当他们希望获得制定个性化优惠或沟通能力时,IT 部门能以自然语言处理的形式提供解决方案。

例如,当营销部门能够大规模了解并明智地响应社交媒体上的观点时,可产生不菲的价值。又如,使用机器学习的动态价格优化可以帮助他们找到定价与销售趋势之间的平衡点(类似算法也可以生成下一次优惠或互补产品的推荐)。

营销部门会生成大量数据,而英特尔创建的BigDL (英文) 可为大数据提供深度学习功能。它是一个用于 Apache Spark* 的分布式深度学习库,可直接在现有的 Spark 或 Apache Hadoop* 集群上运行,并允许开发团队以 Scala* 或 Python* 程序的形式编写深度学习应用程序。

BigDL 通过设计优化在英特尔® 架构上运行,可应用于由最新营销相关高级分析解决方案采集和分析的数据,并最大限度减少中断,使之成为构建组织人工智能和产生商业价值的优秀工具。

BigDL 可在各个 Spark 任务中使用英特尔® 数学核心函数库 (英文)(英特尔® MKL)和多线程编程。与单节点英特尔® 至强® 处理器上的开箱即用开源 Torch* 或 TensorFlow* 相比,这有助于实现高性能,增强深度学习性能。

观看:人工智能(AI)正在转变企业使用自然语言处理的方式,从而改善客户体验。

首席财务官:使管理风险、打击欺诈、自动执行业务成为常态

安永(EY)近期的一份调查发现,69% 的首席财务官认为,自动化和先进技术将从根本上改变他们的角色,并且有 65% 的首席财务官表示,实现流程标准化和自动化将成为财务职能部门的头等大事3。3

安永举例说,人工智能可以转变财务流程日常事务的处理方式,比如系统有权“声明某事不合规定或以特定方式响应异常”。人工智能系统可以识别“提示欺诈或其他问题的大数据集模式”,从而改善风险管理4。4

与人相比,人工智能系统能够访问和分析更大的数据集。以某保险公司为例,基于英特尔的人工智能平台筛查了超过十万起索赔,识破涉及数十起索赔、牵连多人的诈骗团伙。在部署后数小时之内,平台就发现了另一个诈骗团伙,该团伙每年骗取数百万美元的保险金5。5有了人工智能,财务主管可以在业务部门负责的所有交易中撒下一张可靠的自动化网,捕捉任何潜在欺诈交易。

69% 的首席财务官认为自动化和先进技术将从根本上改变了他们角色。6

在您熟悉和信任的英特尔® 架构上获得所需的人工智能

您现有的英特尔® 至强® 处理器将为您提供一个绝佳的机会,可在稳健的投资回报率下灵活地证明人工智能的价值。这是因为英特尔已对许多广受欢迎的人工智能框架 (英文) 进行了优化,利用基于英特尔® 至强® 处理器的平台的高内存带宽进行深度学习训练和推理。

但成功部署人工智能不仅需要正确的技术。7
要确保人工智能从新鲜事物发展成关键业务分析功能,首先要了解关键业务部门利益相关方处在人工智能之旅的哪个阶段。

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了解您如何评估组织的机器学习和深度学习就绪。

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