如何为人工智能准备业务数据

在最近十年中，只有少数技术能像人工智能 (AI) 一样吸引我们的注意力。这种兴趣是有道理的，因为该技术有望彻底改变当前的商业格局。

例如，最近对财富 500 强 CEO 的一项调查发现，其中 81% 的人认为人工智能/机器学习技术对他们来说“很重要”。

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正如你所看到的，人工智能对 CEO 来说比虚拟现实、远程传感器、纳米技术、3D 打印和先进的机器人技术更重要。越来越多的人意识到人工智能不是科幻小说，并且已经被广泛使用。

你准备好拥抱人工智能提供的无限可能了吗？

在本文中，我们将回顾您需要考虑的事项以确保成功实施以及您需要实施的四项准备操作，以便为 AI 准备业务数据。

人工智能实施注意事项

要为成功集成 AI 奠定基础，您需要考虑以下事项。

• 熟悉 AI 以及它可以为您的业务数据做什么。作为企业主，你不能不了解人工智能的能力，因为你可能会失去很多很好的机会。因此，为了确保您知道它可以做什么，请参加在线课程并更新您的知识。不错的选择包括Udacity的人工智能介绍和哥伦比亚商学院的人工智能商业。
• 确定人工智能可以使您的业务受益的最重要领域。在没有明确行动计划的情况下使用人工智能并不是一个好的举措，因为在这种情况下，你基本上是在潜入未知领域。在讨论您的企业如何从人工智能中受益时，请务必确定特定领域并优先考虑其中一些领域。业务数据当然应该在那里。
• 确保您的 IT 基础架构能够应对变化。企业必须拥有可靠的 IT 基础架构来处理 AI，而其中许多企业都缺乏这一点。例如，Belatrix 最近的一项研究发现，29% 的受访者将“难以管理和分析数据”视为开始使用 AI 的前五个问题之一。

现在，让我们看看如何为 AI 准备业务数据。

1. 确保您的业务数据有标签以帮助 AI 理解它

人工智能和机器学习 (ML) 分析没有标签的数据的能力有限。尽管 ML 中的无监督学习可以对此类数据进行探索性分析，但它无法产生有洞察力的信息。因此，不建议企业在没有正确标记数据的情况下过渡到 AI 和 ML 。

例如，假设一家企业有大量的客户支持电子邮件和根据问题类别（交付问题、退款请求等）标记的工单。通过开发一个自动标记传入的客户支持聊天、电子邮件和电话的系统，企业将确保人工智能产生的洞察力将是有意义的。

2.所有背景都必须来自你

你知道哪些信息可以提供给 AI 算法吗？确实，这是不应该掉以轻心的事情，因为思考要提供哪些信息并不像听起来那么容易。例如，大多数 AI 和 ML 算法都擅长确定相关性，但它们不了解数据周围的信息。

因此，他们无法确定信息是否使其相关或不相关。以下是“上下文”如何破坏 AI 和 ML 开发良好解决方案的能力的示例：

在线商店的推荐工具过度推荐特定产品。为了发现问题，专家进行了调查，发现该产品在六个月前进行了大力推广，因此历史数据显示现有客户的销售额大幅增长；此外，促销是基于“折扣”而不是对客户的实际有用性。

为避免出现类似问题，您应该为 AI 提供数据和上下文。在这种情况下，它将了解围绕数据的事实并确保其产生的解决方案是相关的。

3. 评估现有流程

您应该彻底评估组织内的所有部门以及每个部门的所有流程。在某些情况下，您可能必须自动化某些任务，以确保您的人员专注于提供更多价值的任务。

要确定有巨大机会的领域并消除耗时费力的责任，请向您的员工询问以下问题：

• 可以删除的工作的低价值方面是什么？
• 哪些可重复的任务需要花费大量时间？

4. 确保员工有机会接受人工智能教育

投资于员工对 AI 及其对数据的影响的知识是所有企业的必要条件。除了增加成功采用新技术的机会外，它还将成为长期竞争优势的保证。

许多企业已经在对员工教育进行投资，甚至更多企业计划在未来几年内参与其中。根据 Genpact 的“您的企业 AI 准备好了吗”报告，82% 的公司计划在未来三年内实施 AI，38% 的公司表示他们目前为员工提供重新技能培训的机会。

人工智能不会自己做所有事情。请记住，作为雇主，鼓励员工继续接受教育是您的责任。它可以通过多种方式完成：

• 支付在线人工智能课程
• 在现场组织研讨会
• 组织培训

通过对员工进行投资，您还可以提高数据的准备程度，因为他们将提高他们对数据集成的了解。

根据 Genpact 的上述研究，以下是 AI 领导者支持变革的员工教育领域。

还有一件事：确保所有培训和学习课程都适合贵公司的需求。例如，在咨询教育专家选择课程时，考虑您的行业、公司规模和数据需求。

底线

人工智能越来越被认为是创造独特竞争优势和释放企业积累数据价值的关键。虽然集成人工智能并不是一件容易的事，但它也不是任何创新组织都可以长期搁置的事情。

为人工智能准备数据是确保积累的数据转化为增值现实的关键组成部分，但它也需要一些认真的准备和监控。希望以上提示将确保您的准备工作完美无缺，并为 AI 集成奠定坚实的基础。