开销攻略》，估计全球人工智能预算将在未来四年翻一番，到2024年将到达1100亿美元。
IDC公司人工智能方案副总裁Ritu Jyoti指出：“越来越多的组织将选用人工智能，并且有必要这样做。人工智能是能够帮忙组织进行事务活络转型、创新和扩展的技能。”
数字事务咨询组织AHEAD公司现场首席技能官Josh Perkins说：“上一年产生的疫情证明了人工智能技能的强壮力气，人们的问题从‘人工智能技能在咱们公司中能做什么？‘转变为‘哪些范畴还不合适人工智能？’”
Perkins表明，当运用智能东西和功用处理特定于工作的问题时，人工智能将供给巨大的价值。医疗、银行、稳妥、零售和制造业的组织中正在呈现发明性的运用程序。Perkins说：“这在很大程度上是由于组织期望更好地将数据财物完成货币化，并运用新的数据流来开掘见地。”
当技能领导者将在实际国际中启用人工智能的数字方案时，了解最大价值地点将会供给帮忙。某些主题在各个工作组织不断呈现。以下研讨一下人工智能范畴中功用最强壮的一些用例：从机器学习（ML）和天然语言处理（NLP）到边际人工智能和AIOps。
将丰厚的客户行为数据、天然语言处理（NLP）和谈天机器人结合起来时会得到什么？一般无需人工干预即可改动客户联络和支撑的潜力。
Perkins说：“对天然语言处理（NLP）的大幅改善使每天的客户体会变得愈加丰厚和活泼。这项技能正在促进机器人与客户之间的对话的深度和天然流畅性。”
当这种办法能够快速拜访后端体系时，增强了客户自助服务，组织期望能够更快地为客户处理问题。Perkins猜测，在未来几年内，客户将更难区分他们是在与机器人攀谈，仍是在与人工客服攀谈。
事实上，依据2020年全球各地组织的开销状况，布置自动化客服是最首要的人工智能用例。Perkins说：“现在有许多用例运用于零售和电子商务笔直范畴，首要会集在客户服务上。例如在医疗保健范畴，会话人工智能被用来帮忙患者支撑和预定组织。”
人工智能从前只运用在数据中心范畴。可是，跟着人工智能运用在网络的边际，它开端为组织处理很多的分布式数据和剖析问题。边际人工智能是在数据来源点嵌入智能功用，无论是物联网终端、智能手机仍是自动驾驶轿车。Red Hat公司首席技能战略家G.Nadhan解说说，“换句话说，边际核算使数据和核算最接近交互点。”
边际处理器制造商Hailo公司首席执行官Orr Danon表明：“直到最近，边际的人工智能根本上仍是理论上的。在2021年，咱们可能会看到，由于技能的前进，边际人工智能的产品将呈现增加，这些技能更简单获得，价格也更低价。边际人工智能关于办理不断增加的数据量和减轻事务网络日益增加的压力至关重要。在边际处理数据而无需将数据传输到云端，使设备更强壮、更通用、更活络、更安全，并有助于合规性。”
一些零售商也将在边际布置人工智能，以最快的速度和最小的推迟在本地处理本地视频，这在某些状况下为非触摸式且无需收银人员的购物打下了根底。商铺能够运用摄像头和边际人工智能来检测远处的物体，并快速处理相关信息。这些数据有助于优化客户等待时间、库存货架和店内体会。
不良行为者现已运用人工智能发起网络垂钓进犯和其他歹意的网络进犯，并运用智能自动化进步网络进犯的速度、数量和品种。调研组织Forrester公司猜测，网络罪犯选用Deepfake技能在2021年将使组织丢失超越2.5亿美元，他们运用人工智能发明令人信服的音频和视频，并在用户的电子邮件走漏进犯中诈骗用户。
传统的网络缓解技能无法与这种杂乱的办法混为一谈。因而，人工智能在网络安全和进犯中的运用是Gartner公司在2020年猜测的九大安全趋势之一，并指出有必要加强人工智能来增强网络安全防护。
在网络安全和要挟情报中有很多的人工智能网络安全运用程序。最常见的用例包含面部和语音辨认、垃圾邮件或网络垂钓辨认以及歹意软件检测。机器学习办法可用于检测电子邮件中的反常，形式辨认技能可辨认需求维护的受监管个人数据，无监督机器学习可对网站进行分类并辨认高风险网站，无监督机器学习可在网络垂钓和垃圾邮件测验中发现近乎重复的网站。TrendMicro公司最近宣布的一篇文章指出，端到端深度学习是检测歹意软件的处理方案。
IT组织需求考虑Ops这个主题。IDC公司指出，IT自动化是2020年人工智能增加最快的用例之一（以及药物研制和人力资源自动化）。正如DevOps研讨所的首席研讨总监Eveline Oehrlich在最近的一篇文章中指出的那样，AIOps能够证明IT组织具有革新性，由于在IT组织中，运营环境所生成的数据太多了，使领导者的决议计划受到了影响。在混合云年代，这是不断增加的IT功用行列。机器学习能够处理很多常常冗余的警报，以愈加实时或自动的办法帮忙办理体系功用，并供给更大的端到端可见性，从而为IT团队节省时间。
为此有充沛的理由将人工智能举动列入2021年十大人工智能趋势的名单。而孤立的监控体系无法跟上当今多样化的环境。Gartner公司以为AIOps有五个首要用例：功用剖析、反常检测、事情相关、剖析，以及IT服务办理。
Perfecto by Perforce公司首席技能官兼产品司理Eran Kinsbruner在最近宣布的一篇文章中写道：“这些东西一起构建了一个全面的出产和运营洞悉力剖析层，能够在大数据和先进的现代软件架构上运转。凭借依据人工智能的操作功用，团队能够专心于确认其运用程序的服务运转状况，并获得对其出产数据的操控和可视性。”
跟着供货商开端供给AIOps渠道处理方案，Forrester公司主张IT领导者寻求那些能够供给跨团队协作功用、端到端数字体会以及无缝集成到整个IT运营办理东西链中的处理方案。
能够猜测忽然改动（供给或需求、医疗保健效果、出售或客户行为）的价值越来越明晰。
在根本层面上，有监督的机器学习（特别是回归）使组织能够树立数学模型，依据一系列猜测变量或输入来猜测未来的成果。Perkins说，“这种办法在各个工作的商业运用十分广泛，其一起点是能够事半功倍。无论是人力资源、清单资源仍是慎重流程，机器学习都使人们能够调查和界说形式以获取曾经无法获得的见地。”
这种技能的用例包含库存优化和从头订货点，能够在特定的轮班或需求期间对职工进行恰当的作业组织，乃至进步出售猜测的准确性。
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