大数据和人工智能：3个真实天下的用例

 大数据和人工智可以或许辅佐企业以新的方法改进客户体验。

人工智能和大数据之间的相关是双向的。可以必定的是：人工智能的乐成很洪流平上取决于高质量的数据，同时，打点大数据并从中获取代价越来越多地依赖(诸如呆板进修或天然说话处理赏罚等)人工智能技能来办理对人类而言难以承担的题目。

正如Anexinet公司高级数字计策师Glenn Gruber所述，这是一个“良性轮回”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑衅而不是机会，但跟着企业开始推广呆板进修和其他人工智能学科的应用，这种环境正在产生变革。

Gruber表明说，“现在，我们想要尽也许多的数据，这不只是为了更好地洞察我们试图办理的营业题目，并且由于我们通过呆板进修模子输入的数据越多，它们获得的功效就越好。”

当大数据碰着人工智能：跨行业的用例

以下深入地相识这个更普及的轮回中的一个部门：怎样将人工智能看成处理赏罚大数据的强盛杠杆的示例，无论是用于说明、改造的客户体验、新的服从照旧其他目标。人们必要思量以下人工智能和大数据应用的三个重要身分：

1.从非尺度化来历网络布局化数据

大数据面对许多的挑衅，譬喻以一种可用的、具有本钱效益的方法存储大数据。当涉及到非布局化数据时，其“可用”部门尤其棘手，按照研究机构的一些预计，非布局化数据占企业数据的大部门份额(70%或更多)。当人们评论大数据将不行停止地继承增添时，非布局化数据是这种增添的首要驱动力。

将非布局化信息转换为可用名目对人类来说是一项极其繁琐的事变，出格是在一再(但完全须要)的靠山操纵中。

Exasol公司首席技能官Mathias Golombek指出，发票处理赏罚是一个特定的示例，它阐发了行使人工智能从非布局化(或非尺度)名目中自动提取布局化数据的普及也许性。

Golombek说，“怎样将人工智能应用于大数据的一个例子是实习一个模子，该模子从扫描的发票和提取的布局化数据的汗青数据中进修：发票ID、到期日、收件人等。这一信息凡是必需由事恋职员来表明，由于每张发票看起来都有些差异，具有差异的名称或说话。可是，假如企业行使数千张发票的汗青数据，则可以建设一个模子，通过扫描新发票即可自动为其提供布局化数据。”

行使人工智能从非布局化数据源自动提取布局化数据的这一沟通原则可以普及应用，不只合用于财政某人力资源等运营规模，还合用于企业内容打点的普及(凡是是有时义的)种别。这对数据说明、呆板人进程自动化(RPA)和其他情势的自动化以及其他目标都是一个隐藏的甜头。

ABBYY公司首席创新官Anthony Macciola说，“组织正在行使人工智能改变其最有代价的资产——内容。暗示，高达90%的企业内容都长短布局化的数据，而且以每年高达65%的速率增添。大大都非布局化数据都无法说明，从而导致有代价的信息丢失和无法行使。借助人工智能，组织将非布局化数据转换为可在智能自动化体系中行使的可行信息。这使营业率领者可以更快地做出更好的营业决定。”

2.简化伟大的权要措施

在回收大数据的场所，就会有伟大性和权要主义。譬喻医疗、保险和金融处事等规模，因此，这些行颐魅正在越来越多地实行回收隐藏的方法来行使人工智能技能来镌汰繁文缛节，并在环绕礼貌遵从性和其他题目的伟大需求中改造流程和功效的隐藏要领。

以下例举金融规模的一个更深条理的例子：

Persistent Systems公司数据、说明和人工智能/呆板进修总司理Sameer Dixit说：“金融科技美满地声名白人工智能/呆板进修怎样改变银行机构向斲丧者提供金融处事的方法。银行的靠山操纵涉及复杂而伟大的数据集，这些数据集必要大量人力。假如由呆板人流程自动化(与人工智能/呆板进修团结行使)举办处理赏罚，则可以在执行相识客户、验证客户身份和地点等使命时节减大量时刻和本钱。贷款自己也是劳动麋集型的事变。借助人工智能/呆板进修，低落本钱，并以更具吸引力的利率向那些名誉记录有限的人提供贷款，正在扩大一个早年处事不敷的市场。”

AI Foundry公司产物打点总监Arvind Jagannath指出，抵押贷款行业是今朝正在实行人工智能的金融行业的特定子集。

Jagannath说，“人工智能正在以多种方法改进抵押贷款行业中的数据说明。”他罗列了三个方面的例子，声名白人工智能可以在哪些方面为贷款人和客户带来甜头：

• 吞吐量：Jagannath说，“今朝业内均匀完成抵押贷款的时刻约为3至4周。行使人工智能来自动化‘要害路径流程’，只需几天就可以完成抵押贷款的处理赏罚。这种吞吐量的增进使购房者的购房体验更快、压力更小，并辅佐银行和其他贷款人更快地处理赏罚更多贷款。”
• 说明速率：从某种意义上说，贷款处理赏罚是信息处理赏罚的另一种表达方法。人工智能可以加速速率，到达及时处理赏罚的水平。Jagannath说：“人工智能越来越多地被用于贩卖点，以提供更多的贷款人自助处事。”
• 处理赏罚和功效的精确性：Jagannath说，“行使人工智能和自动化，可以或许以高精确率处理赏罚抵押贷款。人类会感想疲惫，这种疲惫会导致呈现错误，而人工智能技能可以全天候事变，而不会疲惫且精度很高。”

虽然，金融、医疗和其他公司在减少繁文缛节的同时，将不得不与人工智能成见作斗争。

3. 更好地操作视频和语音资源

当想到在各类组织中可以发生固有的“大”数据的媒体名目时，凡是会想到语音和视频。两者都提供了人工智能怎样应用于改进企业怎样打点和从现有媒体资产中获取代价的实例，可能怎样改进将来行使这些名目和其他名目标示例。

Anexinet公司高级说明总监Brian Atkiss指出，像天然说话处理赏罚(NLP)这样的人工智能学科在企业怎样行使他们的语音数据、从语音说明到语音到文本转录方面缔造了相等多的新改造。

另外，人工智能可以办理与基本数据相干的挑衅。譬喻，也许为了质量担保和培训而录制视频或音频，现实上就是在使大数据变得更大。

（编辑：河北网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!