在技术生态系统快速增长的众多驱动力中,人工智能 (AI)及其子领域处于最前沿。Gartner将 AI描述为应用“高级分析和基于逻辑的技术”来模拟人类智能,它是一个包罗万象的系统,为各行各业的个人和企业提供众多用例。
正如当今可用的各种解决方案所见,有许多方法可以利用 AI 来支持、自动化和增强人工任务。这些产品承诺以速度和准确性简化复杂的任务,并激发以前不切实际或可能的新应用程序。一些人质疑该技术是否会被善用,或者在某些业务用例中是否会变得比人类更有效,但它的流行和普及是毋庸置疑的。
什么是人工智能 (AI) 软件?人工智能软件可以通过多种方式定义。首先,精益描述会认为它是能够模拟智能人类行为的软件。然而,从更广泛的角度来看,它是一种计算机应用程序,可以学习数据模式和洞察力,以智能地满足特定客户的痛点。
AI 软件市场不仅包括具有内置 AI 流程的技术,还包括允许开发人员从头开始构建 AI 系统的平台。这可以从聊天机器人到 和机器学习软件以及其他具有认知计算能力的平台。
为了了解范围,人工智能包括以下内容:
机器学习(ML):允许计算机收集数据并从中学习以产生见解。 学习(DL):ML 的进一步发展,用于检测大量数据中的模式和趋势并从中学习。神经网络:旨在学习和识别模式的互连单元,很像人脑。自然语言处理(NLP):NLP 支持 AI 阅读、理解和处理人类语言的能力。计算机视觉:教计算机从图像和视频中收集和解释有意义的数据。这些功能被用来为不同的用例构建人工智能软件,其中最重要的是知识管理、虚拟辅助和自动驾驶汽车。随着企业必须梳理大量数据以满足客户需求,对更快、更准确的软件解决方案的需求也在增加。
正如预期的那样,企业级人工智能采用率的上升导致全球人工智能软件市场的市场增长加速。Gartner预计 2022 年的增长将达到 625 亿美元,比 2021 年的价值增长 21.3%。到 2025 年,IDC预计该市场将达到 5499 亿美元。
人工智能解决方案的 4 个关键功能无论是为医疗保健领域的外科机器人提供动力、检测金融交易中的欺诈、加强汽车行业的驾驶员辅助技术还是为学生提供个性化的学习内容,人工智能解决方案的首要目的可以分为四大功能类别,包括:
1、自动化流程AI 应用程序的自动化功能符合 AI 的主要目标,即最大限度地减少执行任务中的人为干预,无论是平凡和重复的,还是复杂和具有挑战性的。通过收集和解释输入其中的大量数据,可以利用人工智能解决方案来确定流程中的下一步并无缝执行。它通过利用 ML 算法的功能来创建结构化和非结构化数据的知识库来做到这一点。
流程自动化仍然是企业最关心的问题,一项调查显示,80% 的公司预计在 2027 年采用智能自动化。
2、数据分析与解释2. 数据分析与解释人工智能解决方案的核心功能,特别是对于企业而言,是创建结构化和非结构化数据的知识库,然后分析和解释这些数据,然后根据其发现做出预测和建议。这称为人工智能分析,它使用机器学习来研究数据和绘制模式。
无论分析工具是预测性的、规范性的、增强的还是描述性的,人工智能都是确定如何准备数据、发现新见解和模式以及预测业务成果的核心。企业也在转向人工智能来
人工智能解决方案的核心功能,特别是对于企业而言,是创建结构化和非结构化数据的知识库,然后分析和解释这些数据,然后根据其发现做出预测和建议。这称为人工智能分析,它使用机器学习来研究数据和绘制模式。
无论分析工具是预测性的、规范性的、增强的还是描述性的,人工智能都是确定如何准备数据、发现新见解和模式以及预测业务成果的核心。企业也在转向人工智能来提高数据质量。
2. 数据分析与解释人工智能解决方案的核心功能,特别是对于企业而言,是创建结构化和非结构化数据的知识库,然后分析和解释这些数据,然后根据其发现做出预测和建议。这称为人工智能分析,它使用机器学习来研究数据和绘制模式。
无论分析工具是预测性的、规范性的、增强的还是描述性的,人工智能都是确定如何准备数据、发现新见解和模式以及预测业务成果的核心。企业也在转向人工智能来3、用户个性化和参与度
建立关系已成为客户获取和保留的圣杯。麦肯锡的一项研究表明,实现这一目标的一个可靠方法是通过个性化和参与。人工智能技术使企业能够为客户提供个性化的服务,并实时预测和解决他们的担忧。此功能体现在会话聊天机器人和从学习的客户行为生成的产品推荐等程序中。
许多组织仍在跟上该技术的步伐。Gartner报告称,63% 的数字营销人员难以最大限度地利用个性化技术。他们对 350 名营销主管的调查显示,尽管 83% 的人相信其效力,但只有 17% 的人正在积极使用 AI 和 ML 解决方案。
4、业务效能除了提高传统流程的自动化程度,人工智能还支持以前不可行的新服务和功能。从无人驾驶汽车和面向消费者的自然语言服务到以前只能想象的医学突破,人工智能正在成为新产品和市场的基础,并将继续展开。
2022年十大人工智能(AI)软件解决方案Google Cloud AI谷歌占主导地位的云产品包括支持开发人员、数据科学和基础设施用例的各种工具。多种语音和语言翻译工具、视觉、音频和视频工具以及 和机器盈利能力为熟练的技术从业者和大众消费市场带来了人工智能功能。谷歌在 2022 年 Gartner 云人工智能开发者服务魔力象限中被评为领导者。
IBM Watson Studio与谷歌一样,IBM提供了一个用于构建和训练人工智能软件的平台。IBM Watson Studio为开发人员、数据科学家和分析师提供了一个多云架构,以协作“构建、运行和管理”人工智能模型。凭借从 AutoAI 到可解释的 AI、DL、模型漂移、模型操作和模型风险管理等各种功能,该工作室为主题专家提供了收集和准备数据或创建和训练 AI 模型所需的工具。
它还允许这些专业人员灵活地在公共或私有云(IBM Cloud Pak、Microsoft Azure、Google Cloud 或 Amazon Web Services)和本地部署 AI 模型。IT 团队可以在使用自然语言分类器等嵌入式 Waston 工具构建模型时开源这些模型。它的混合环境还可以为开发人员提供更多的数据访问和敏捷性。
Salesforce EinsteinSalesforce 连续 13 次被评为 Gartner CRM 客户参与中心魔力象限的领导者,并连续八年被国际数据公司(IDC) 评为排名第一的 CRM 解决方案,Salesforce 提供了一套先进的销售、营销和客户体验工具套件。Salesforce Einstein是一种人工智能产品,可帮助公司识别客户数据中的模式。
该平台内置了一套支持爱因斯坦机器人、预测生成器、预测、商业云爱因斯坦、服务云爱因斯坦、营销云爱因斯坦等功能的人工智能技术。新的和现有的云应用程序的用户和开发人员还可以将平台的预测和建议功能部署到他们的模型中。例如,在 2016 年 Salesforce Einstein 的发布会上,Einstein 的总经理 John Ball 透露,通过创建 Einstein,该公司“通过预测性潜在客户评分和自动数据捕获将潜在客户转化为机会和机会进入交易。”
OculeusOculus提供特定于行业的解决方案。对于需要保护和防御其通信基础设施免受网络威胁的电信行业的服务提供商、网络运营商和企业,Oculeus 提供了一系列基于软件的解决方案,可以帮助他们更好地管理网络运营。根据创始人兼首席执行官 Arnd Baranowski 的说法,Oculeus 使用人工智能和自动化“来了解企业的常规通信流量并持续监控它是否存在预期通信活动基线的异常情况。凭借其人工智能驱动的技术,可以在几毫秒内识别、调查和阻止可疑流量。这是在对企业造成任何重大财务损失之前完成的,并保护电信服务提供商的品牌声誉。”
通信欺诈控制协会 (CFCA) 2021 年国际电信欺诈损失调查发现,损失总额超过 398.9 亿美元,比上一年增加 28%。同样,网络安全和运营商正在经历更多的欺诈威胁和攻击。
除其他外,这些洞察力放大了企业转向主动防御方法以胜过对手的需求,而这正是 Oculeus 声称通过其人工智能驱动的电信欺诈保护解决方案提供的。用 Baranowski 的话来说,Oculeus 的 AI 驱动的电信欺诈保护方法不仅“......在造成任何重大财务损失之前阻止欺诈性电信流量”,而且还包括广泛的自动化工具,可以彻底清除威胁。
EdsomaEdsoma代表了另一个狭窄的用例。其基于人工智能的阅读应用软件具有实时、独家的语音识别和识别技术,旨在揭示儿童阅读的优势和劣势。这种后续技术可以识别用户的口语和语速,以确定他们是否正确地说出这些词。如果他们发音错误,纠正程序可以帮助他们回到正轨。
正如 Edsoma 创始人兼首席执行官 Kyle Wallgren 解释的那样,一旦“……阅读电子书,自动语音识别 (ASR) 系统会实时转录孩子的声音并提供即时结果,包括发音评估、语音、计时和其他方面。编制这些指标是为了帮助教师和家长做出明智的决定。”
这项技术旨在提高儿童的口语阅读流利能力,并为他们灌输健康的阅读文化提供必要的支持。Edsoma 寻求在 1270 亿美元的全球教育科技市场中占有一席之地。通过利用实时数据提供实时读写能力,Edsoma 希望提供由 AI 驱动的面向未来的学习。
Appen作为人工智能产品整个开发生命周期所需数据的来源,Appen一直是早期的领导者之一。该平台提供并改进了图像和视频数据、语言处理、文本甚至字母数字数据。
它遵循四个步骤为 AI 处理准备数据:第一步是数据源,它提供对 250 多个预先标记的数据集的自动访问 - 然后是数据准备,它提供数据注释、数据标记和知识图谱以及本体映射。
第三阶段在亚马逊网络服务、微软、英伟达和谷歌云人工智能等合作伙伴的帮助下支持模型构建和开发需求。最后一步结合了人工评估和人工智能系统基准测试,让开发人员了解他们的模式是如何工作的。
澳鹏拥有超过 180 种语言的语言数据库和超过 100 万人才的全球技能力量。在其众多功能中,其人工智能辅助数据标注平台是最受欢迎的。
CognigyCognigy是一个低代码对话式人工智能和自动化平台,最近在 Gartner 的 2022 年企业对话式人工智能平台魔力象限中被评为领导者。随着对更卓越的客户体验 (CX) 的需求日益增加,越来越多的企业依赖对话式分析解决方案,深入挖掘客户的文本和语音数据,发现洞察力,为更明智的决策和流程自动化提供信息。
这就是为什么 Cognigy 通过多模式渠道和 100 多种语言实现员工和客户之间自然交流的自动化。此外,它的技术允许企业建立人工智能驱动的语音和聊天机器人,可以像人类一样准确地解决客户的担忧。
Cognigy 还有一个分析功能——Cognigy Insights——它为企业提供数据驱动的洞察力,以最佳方式优化他们的虚拟座席和联络中心。此外,该平台允许用户在云端或本地部署该技术。该平台因其客户参考、灵活性和可持续性而受到 Gartner 的特别赞扬,可帮助企业为客户创造新的服务体验。
SynthesisSynthesis AI的解决方案生成合成数据,允许开发人员创建更有能力和道德的 AI 模型。在此平台上部署模型时,工程师可以获取多个标记良好、逼真的图像和视频。这些图像和视频完美地标有 图、表面法线、分割图甚至 2D/3D 地标等标签。
虚拟产品原型设计和利用扩展数据集构建更符合道德的人工智能的机会,这些数据集解释了相同的身份、外观和表示,这也是其产品的一部分。组织可以在 API 文档、电话会议、数字人类、身份验证和驾驶员监控用例中部署这项技术。
TealiumTealium的数据编排平台被定位为一个通用数据中心,供寻求强大的客户数据平台 (CDP) 进行营销参与的企业使用。这家 CDP 提供商在其客户数据集成系统中提供了一系列解决方案,使企业能够更好地与客户建立联系。Tealium 的产品包括用于跟踪和统一其数字营销部署的标签管理系统 (Tealium iQ)、促进企业互连的 API 中心、基于机器学习的数据平台 (Tealium AudienceStream) 和数据管理解决方案。
该公司最近赞助了Forrester的一项综合经济影响研究,计算参考客户的投资回报率。
CoroCoro为中型市场和中小型企业提供整体网络安全解决方案。该平台利用人工智能来识别和修复所有端点的恶意软件、勒索软件、网络钓鱼和机器人安全威胁,同时减少对专门 IT 团队的需求。此外,它建立在无中断安全原则之上,使其能够为安全预算和专业知识有限的组织提供安全解决方案。
这家网络安全即服务 (CaaS) 供应商展示了 AI 如何支持为较低级别业务市场层带来的更高级别服务。
人工智能创新浪潮随着人工智能技术的不断进步和越来越多的组织采用它们,IT 领导者必须确定自己选择的解决方案如何适合他们的业务目标。有这么多供应商在人工智能创新的浪潮中前进,买家必须仔细选择他们的解决方案。
IDC 预测,人工智能平台和人工智能应用开发和部署将继续成为人工智能市场增长最快的领域。此列表为组织评估最适合其需求的方法和解决方案提供了一个起点。
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