利用AI技术改善数字化转型项目的九种方法

当AI和ML技术成为人们的话题时，数字化转型的定义和商业价值又向前跃进了一步。

一个典型的数字化转型项目可以产生几十甚至上百个重要的交付成果。与项目管理方面的交付成果不同，许多技术上的交付成果都可以通过使用AI/ML技术得以提升。

以下是利用AI/ML技术可以提升的一些主要数字化转型项目交付成果。在规划数字化转型项目时，请考虑将这些概念纳入其中。

数据质量的改善

数字化转型计划是否成功很大程度上取决于高质量的数据。遗憾的是，许多应用程序数据库中的数据质量并不高。人工分析和纠正数据错误是一项昂贵、耗时和繁琐的工作。

工程师可以利用AI/ML技术来快速识别错误，并以极高的准确度提出修改建议。这种能力可以在提高数据质量的同时缩短工作时间，降低成本，从而可提高数字化转型计划的成功率。

提高数据质量带来的好处包括：

数据分析给出的建议具有更高的可信度。

更好地了解运营绩效。

上报的 KPI 准确性具有更高的可信度。

非结构化数据到结构化数据的转换

由于许多企业的数据存储在非结构化文档中，而非结构化数据库中，因此，从数字化转型项目中收获价值几乎总是受阻。

工程师可以利用AI/ML技术快速处理大量非结构化文档，以找出搜索词和元数据，然后将其存储为结构化数据。特定行业的业务规则库可用作初始训练数据，以开发出必要的模型。

这种转换带来的显著好处包括：

在许多企业中首次通过搜索词和元数据从非结构化数据中收获业务价值。这一好处在过去的企业中是无法实现的。

简化对(从非结构化数据转换为)结构化数据进行查询所需的数据分析软件。

显著提高对之前非结构化数据的查询效率。

软件开发速度加快

几乎每个数字化转型项目都会开发一些定制软件，通常用于执行数据集成工作。

工程师可以利用AIGC来编写软件代码草稿。这些草稿仍需经过软件开发人员的仔细审核和测试。不过，使用AIGC来开发定制软件可以减少工作量，从而可以降低成本，提前完成任务。

利用AI/ML技术实现自动化升级

许多企业至少已对部分业务流程实施了自动化，并从中获益。然而，大多数自动化过程非常僵化，缺乏灵活性或适应性。

利用AI/ML技术升级自动化过程，可提升自动化的以下优势：

产品质量的一致性。

提高资本和劳动的生产率。

降低成本。

减少人工操作。

减少计划外停机时间。

减少人为错误。

提高生产安全性。

数据分析能力的提升

企业往往是因为现有的数据分析能力无法实现足够的价值而开展数字化转型项目。通常，通过更大范围整合应用程序来获取更多可用数据，从而有机会提升数据分析能力。

工程师可以利用AI/ML技术来提升数据分析能力，获得以下好处：

减少处理大型查询所需的时间。

找出使用传统数据分析方法难以发现的趋势和模式。

生成具有更高可信度的预测。

使用复杂的算法。

自动执行各种数据分析任务，以减少相关的人工劳动。

必要时支持实时洞察。

工业物联网的自动化升级

许多企业已实施了一些应用程序，从而可以利用其 SCADA 系统生成的工业物联网 (IIoT) 数据。

工程师可以利用AI/ML技术，通过实时协调以下系统的业务流程来提高整体效率：

过程控制系统 (PCS)。

制造执行系统 (MES)。

企业资源规划 (ERP)。

其好处是：

降低单位成本。

降低废品率。

更容易对需求变化或供应链问题做出反应。

数据扩充

通常，现有的公司数据不足以训练ML模型。如果训练数据缺乏足够的多样性，则这些模型就会表现很差。数据扩充是通过增加训练数据集中的示例数量，使模型能够看到和学习到更多样化的数据，从而可以推进数字化转型项目。

如果您的数字化转型项目涉及到为ML技术生成高质量的训练数据集，那么将公司数据扩充形成新的数据集，可以为您带来更多价值。

网络安全防御

有时，数字化转型项目会将网络安全视为工作范围之外的事情，或无意中破坏现有的网络安全防御。这些情况都会增加企业的网络安全风险。

相反，工程师可以利用AI/ML技术来加强网络安全防御。AI技术可以通过以下方式加强网络安全防御：

更好地识别网络钓鱼邮件。

通过学习来发现一些未知威胁。

识别那些不同于正常网络行为的情况。

扫描日志文件，查找与入侵相关的网络活动，这是一项耗时且不适合人工完成的工作。

持续处理单调重复的安全工作。

寻找外部数据源

当企业将外部数据源与内部数据源整合在一起时，数字化转型项目往往会变得更有价值。

工程师可以利用AIGC来找出一些企业应考虑使用的外部免费、开源和付费的数据源。

AI/ML技术可以为工程师开辟新的途径，以提升数字化转型项目为企业带来的业务价值。