|
Post by bipul12 on Jan 7, 2024 19:30:35 GMT -8
五个关键 成交销售通过 关闭没有评论4 分钟阅读 Facebook 推特 兴趣 在业务价值链中实施人工智能的五个关键 在业务价值链中实施人工智能的五个关键 分享 “人工智能自诞生以来已经彻底改变了世界。目前,从研究角度来看,这一领域已经取得了很大进展,但很少有公司将人工智能纳入其整个价值链。的文章,我们是我们将分解告诉您在业务价值链中实施人工智能的五个关键,我们将在下面复制这些关键。 将人工智能融入公司DNA “最重要的阶段和第一步是向高管展示人工智能的使用如何帮助公司的每个业务部门。必须明白,人工智能“跨”到组织的所有领域,它可以支持专家决策,提供高达 10 倍的效率提升,同时将生产力提高高达 40%。如今,领先公司的趋势是创建人工智能部门,以显着提高生产力,从而提高收入和/或利润。” 质量数据 “公司内部可以使用最好的技术来管理大量数据,但如果数据缺乏质量,则创建有效的人工智能模型将不可行。 数据的质量必须由业务、架构和数据科学家共同管理,其中主导声音必须由业务团队作为数据和待解决问题的最优秀专家来承担。模型从所教的内容中学习,如果数据质量低,人工智能模型也会如此。” 开发方法论 “创建人工智能部门最重要的阶段之一是拥有可靠的人工智能模型开发方法。此阶段必须包括由业务人员、数据工程师、技术架构 Whatsapp 号码列表 师和数据科学家组成的多学科团队;同时他们通过“商务翻译”进行协调。后者是从业务角度理解问题并将其转化为人工智能技术团队语言的基石。此外,“业务翻译者”必须了解所创建模型的结果,并将其转化为公司的 KPI。” 人工智能平台 “如今,我们需要人工智能平台来帮助我们有效且高效地简化、管理和自动化模型。 所选平台必须能够将人工智能民主化到公司没有数据科学家的领域。该平台必须提供低代码功能,以便业务专家只需在数据科学家的监督下即可创建自己的人工智能模型。这可能会导致整个企业创建两到三倍的人工智能模型。这种民主化背后的理念还在于,通过应用这些新技术,新的文化渗透到组织中,从而在竞争中产生深刻的差异化。” 解释性人工智能 “创建人工智能模型的一个基本部分是了解模型做了什么以及它如何做出决策。此外,了解模型在非典型情况下提供的决策有助于业务专家和数据科学家在进行预测时了解模型的准确性。目前,多个行业(例如金融行业)正在颁布法规,仅使用那些能够解释预测的模型。因此,必须从用例的概念开始就创建解释模型。” “人工智能优先的公司必须将人工智能的适用性纳入其 DNA,拥有高质量的数据、有效的开发方法、高效的平台并生成解释性模型执行经理兼机器学习主管Octavio Loyola解释道。
|
|