?咨詢郵箱：
?咨詢熱線：
提高軟件應用程序的標準_北京軟件開發(fā)公司
發(fā)表日期：2020-10-27 14:01:03 ?? 文章編輯：宜天信達 ?? 瀏覽次數(shù):
人工智能（AI）和機器學習（ML）是AI的關鍵組成部分和驅(qū)動力，在科技界并不是新概念。而且，盡管它們得到了關注，但對于使用這些工具來改善業(yè)務運營和使軟件應用程序更加智能的最佳方法仍未達成明確共識。實現(xiàn)改進的應用程序智能的最佳方法是將AI和ML嵌入軟件應用程序中，這有助于現(xiàn)有應用程序更高效地運行，并更好地告知行為和業(yè)務決策。當組織看到自動化對運營效率和改善的客戶體驗的積極影響時，組織便采用了這種方法。
通過AI進行改進利用
ML進行AI滲透和改進軟件應用程序的三種方法包括簡化服務，合并實時更新以及與云的一致兼容性。
簡化服務
當將AI和ML合并到組織中的新軟件或現(xiàn)有軟件應用程序中時，企業(yè)可以立即開始看到收益，特別是簡化先前分離的服務。人工智能協(xié)助使組織可以組合服務和功能，這為實施這些技術的營銷團隊創(chuàng)造了積極的成果。例如，在實施AI技術之前，愛普生報告了跟進潛在客戶時客戶的響應率很低。根據(jù)《哈佛商業(yè)評論》 2017年發(fā)布的布拉德·鮑爾（Brad Power）的《人工智能如何精簡營銷與銷售》，在部署了AI助手后，該公司的響應率提高了51％，比之前建立的基線提高了240％。研究他們圍繞銷售組合所做的事情，轉(zhuǎn)化和客戶見解。AI不僅可以協(xié)助簡化來自多個來源的數(shù)據(jù)，而且還具有過濾掉不相關信息的能力，從而使員工可以專注于最新和可行的數(shù)據(jù)。
盡管AI在管理物流方面很關鍵，但它也可以擴展到內(nèi)容創(chuàng)建。通過使用軟件，員工可以簡化職責并騰出時間專注于客戶的需求和體驗，而不用創(chuàng)建和維護數(shù)千個內(nèi)容。隨著更多的認知技能（如語音，視覺和自然語言（NLP））被添加到AI中，其知識和搜索功能將得到增強。
整合實時更新
隨著業(yè)務和機會的發(fā)展，人工智能也將不斷發(fā)展。通過連續(xù)，實時的更新，人工智能可以確保內(nèi)容和營銷抵押品以客戶為中心的方式準確地滿足客戶的特定需求。這意味著員工不再承擔監(jiān)視更新的額外負擔。這對每個人來說都是個好消息，因為當員工有更多時間專注于手頭的任務時，他們可以做得更好。一致的維護可以實時更新軟件，從而減少和消除與過時或不兼容的軟件及其數(shù)據(jù)相關的麻煩和壓力。這使公司領先于游戲，并提高了競爭對手的門檻。
人工智能還可以提供對產(chǎn)品生命周期和開發(fā)階段的實時見解。這包括使客戶能夠跟蹤從制造到創(chuàng)建再到最終交付的產(chǎn)品組件的能力。根據(jù)AI Business網(wǎng)站西門子首席執(zhí)行官的一篇文章，它可以洞悉錯誤或滯后，并確定需要改進的方面，以改善客戶體驗，西門子首席執(zhí)行官：彌合AI與IIoT之間的鴻溝是英國工業(yè)未來的關鍵。
與云
的一致兼容性毫無疑問，云無處不在。實際上，在路易斯·哥倫布（Louis Columbus）在2019年1月發(fā)布的《福布斯》網(wǎng)站上，預計到2020年，將有83％的企業(yè)工作負載在云中。根據(jù)Gartner的調(diào)查，到2019年，有37％的CIO計劃部署或已經(jīng)部署部署了AI，證實了AI和云很快將成為同義詞的必然性。實際上，哥倫布注意到最近的一項調(diào)查，預測AI和ML將成為推動2020年云計算采用率提高的主要催化劑。投資AI和ML是對企業(yè)未來的投資，并且將在過渡期間繼續(xù)提供收益到云變得更加普遍。
除了實現(xiàn)AI的這三個核心優(yōu)勢外，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡和使用基于多層模式的ML的預測分析將把AI推向新的高度。模擬人類行為會產(chǎn)生深度學習的演變。邊緣計算將AI / ML功能推向連接的（即IoT）設備和分布式系統(tǒng)，而ML提供了在生成數(shù)據(jù)時處理數(shù)據(jù)的功能。
AI和ML可以成功提供個性化的智能應用程序，以近乎實時地滿足單個業(yè)務需求。通過使用相同的知識和偏好，自動化現(xiàn)在可以成為開發(fā)過程的一部分。不可避免地，此過程將基于反饋和不斷變化的人類行為而不斷發(fā)展。這將為軟件提供商提供主動而不是被動的機會。此外，使他們能夠在客戶知道他們需要它之前就知道該解決方案。
由于該過程是自動化的，因此可以縮短產(chǎn)品上市時間，并使團隊有更多時間專注于對時間更敏感的緊急情況，例如故障排除或其他特殊情況。隨著時間的流逝，該過程將變得標準化。這些組合將減少對無用功能的浪費，減少垃圾郵件和泛濫，因為該產(chǎn)品已經(jīng)發(fā)展成為個性化和匹配的產(chǎn)品。應用程序需要利用可用數(shù)據(jù)來基于預測模型觸發(fā)任務。與反應性任務相比，這進一步增強了主動性的概念，并提高了效率和有效性。找到能夠識別數(shù)據(jù)輸入的系統(tǒng)的能力最終將導致直接采取行動的情報，盲點的檢測以及在可能的情況下自動進行更正的能力。
最大程度地發(fā)揮潛力
將AI和ML引入業(yè)務流程中已成為過去已成為現(xiàn)實，而被困在流程或管理工作中（這在很大程度上是未被注意到的）。通過擁抱這些應用程序簡化服務，提供實時更新并增加與云的兼容性的能力，企業(yè)可以準備并最大程度地利用軟件的潛力，以應對未來的不斷發(fā)展。
通過AI進行改進利用
ML進行AI滲透和改進軟件應用程序的三種方法包括簡化服務，合并實時更新以及與云的一致兼容性。
簡化服務
當將AI和ML合并到組織中的新軟件或現(xiàn)有軟件應用程序中時，企業(yè)可以立即開始看到收益，特別是簡化先前分離的服務。人工智能協(xié)助使組織可以組合服務和功能，這為實施這些技術的營銷團隊創(chuàng)造了積極的成果。例如，在實施AI技術之前，愛普生報告了跟進潛在客戶時客戶的響應率很低。根據(jù)《哈佛商業(yè)評論》 2017年發(fā)布的布拉德·鮑爾（Brad Power）的《人工智能如何精簡營銷與銷售》，在部署了AI助手后，該公司的響應率提高了51％，比之前建立的基線提高了240％。研究他們圍繞銷售組合所做的事情，轉(zhuǎn)化和客戶見解。AI不僅可以協(xié)助簡化來自多個來源的數(shù)據(jù)，而且還具有過濾掉不相關信息的能力，從而使員工可以專注于最新和可行的數(shù)據(jù)。
盡管AI在管理物流方面很關鍵，但它也可以擴展到內(nèi)容創(chuàng)建。通過使用軟件，員工可以簡化職責并騰出時間專注于客戶的需求和體驗，而不用創(chuàng)建和維護數(shù)千個內(nèi)容。隨著更多的認知技能（如語音，視覺和自然語言（NLP））被添加到AI中，其知識和搜索功能將得到增強。
整合實時更新
隨著業(yè)務和機會的發(fā)展，人工智能也將不斷發(fā)展。通過連續(xù)，實時的更新，人工智能可以確保內(nèi)容和營銷抵押品以客戶為中心的方式準確地滿足客戶的特定需求。這意味著員工不再承擔監(jiān)視更新的額外負擔。這對每個人來說都是個好消息，因為當員工有更多時間專注于手頭的任務時，他們可以做得更好。一致的維護可以實時更新軟件，從而減少和消除與過時或不兼容的軟件及其數(shù)據(jù)相關的麻煩和壓力。這使公司領先于游戲，并提高了競爭對手的門檻。
人工智能還可以提供對產(chǎn)品生命周期和開發(fā)階段的實時見解。這包括使客戶能夠跟蹤從制造到創(chuàng)建再到最終交付的產(chǎn)品組件的能力。根據(jù)AI Business網(wǎng)站西門子首席執(zhí)行官的一篇文章，它可以洞悉錯誤或滯后，并確定需要改進的方面，以改善客戶體驗，西門子首席執(zhí)行官：彌合AI與IIoT之間的鴻溝是英國工業(yè)未來的關鍵。
與云
的一致兼容性毫無疑問，云無處不在。實際上，在路易斯·哥倫布（Louis Columbus）在2019年1月發(fā)布的《福布斯》網(wǎng)站上，預計到2020年，將有83％的企業(yè)工作負載在云中。根據(jù)Gartner的調(diào)查，到2019年，有37％的CIO計劃部署或已經(jīng)部署部署了AI，證實了AI和云很快將成為同義詞的必然性。實際上，哥倫布注意到最近的一項調(diào)查，預測AI和ML將成為推動2020年云計算采用率提高的主要催化劑。投資AI和ML是對企業(yè)未來的投資，并且將在過渡期間繼續(xù)提供收益到云變得更加普遍。
除了實現(xiàn)AI的這三個核心優(yōu)勢外，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡和使用基于多層模式的ML的預測分析將把AI推向新的高度。模擬人類行為會產(chǎn)生深度學習的演變。邊緣計算將AI / ML功能推向連接的（即IoT）設備和分布式系統(tǒng)，而ML提供了在生成數(shù)據(jù)時處理數(shù)據(jù)的功能。
AI和ML可以成功提供個性化的智能應用程序，以近乎實時地滿足單個業(yè)務需求。通過使用相同的知識和偏好，自動化現(xiàn)在可以成為開發(fā)過程的一部分。不可避免地，此過程將基于反饋和不斷變化的人類行為而不斷發(fā)展。這將為軟件提供商提供主動而不是被動的機會。此外，使他們能夠在客戶知道他們需要它之前就知道該解決方案。
由于該過程是自動化的，因此可以縮短產(chǎn)品上市時間，并使團隊有更多時間專注于對時間更敏感的緊急情況，例如故障排除或其他特殊情況。隨著時間的流逝，該過程將變得標準化。這些組合將減少對無用功能的浪費，減少垃圾郵件和泛濫，因為該產(chǎn)品已經(jīng)發(fā)展成為個性化和匹配的產(chǎn)品。應用程序需要利用可用數(shù)據(jù)來基于預測模型觸發(fā)任務。與反應性任務相比，這進一步增強了主動性的概念，并提高了效率和有效性。找到能夠識別數(shù)據(jù)輸入的系統(tǒng)的能力最終將導致直接采取行動的情報，盲點的檢測以及在可能的情況下自動進行更正的能力。
最大程度地發(fā)揮潛力
將AI和ML引入業(yè)務流程中已成為過去已成為現(xiàn)實，而被困在流程或管理工作中（這在很大程度上是未被注意到的）。通過擁抱這些應用程序簡化服務，提供實時更新并增加與云的兼容性的能力，企業(yè)可以準備并最大程度地利用軟件的潛力，以應對未來的不斷發(fā)展。