得益於切切實實的資料風暴和強大的分析工具的推動，人工智慧解決方案在企業領域正迅速崛起。人工智慧的創新使得一系列產業的效率大大提高，同時也激發出產業其他大量優點。
在對 235 名企業高管的最新調查中， Narrative Science 深入瞭解了企業使用人工智慧的情況。生成的報告詳細說明了這一情況：人工智慧作為企業核心戰略迅速崛起，有 38% 的機構說他們已經在工作場所採用了人工智慧，而62%的機構說他們將在 2018 年之前使用人工智慧。
研究發現，人工智慧正以不同的形式出現在企業裡，包括深層學習，自然語言生成和推薦引擎。人工智慧解決方案使用的主要領域是預測分析。該分析的專業領域使用資料探勘技術，統計學，建模，機器學習及其他人工智慧工具來對未來進行預測。超過一半的調查物件——58%——將預測科技視為他們最常用的人工智慧解決方案，38%的調查物件說預測與機器、顧客相關的活動或者企業健康狀況的能力是人工智慧解決方案最應該具備的。
該報告和其他研究報告結論一致——比如高德納公司，它預測到 2020 年，預測科技將會吸引公司 40%的最新投資。 Narrative Science 也指出， Dresner 諮詢服務的年度“市場研究高階分析預測”發現 74% 的調查物件相信預測科技對他們的任務來說非常重要，甚至是非常關鍵。
吸引力持續增加的 AI
該報告將可用資料的日益增加視為預測分析蓬勃發展的主要推動力，而且該報告認為人們對該領域的濃厚興趣應該也是根植於多個行業裡預測分析的廣泛吸引力。
作者說：“在醫療保健領域，它被用來預測和防止病人再次入院，成本高而且沒有必要。在加工領域，它能夠通過預測和調整導致延誤的潛在因素，比如惡劣天氣，罷工甚至是地質災害等來提高供給鏈的有效管理。”
很多人工智慧解決方案都與此相同。比如， 洛杉磯兒童醫院，資料科學家大衛·萊德貝特和他的研究團隊,正在利用深層學習，或者是研究大量資訊的能力（比如醫療保健產生的大量資料），通過仔細研究近十年有價值的健康報告來為兒童決定更好的藥物治療方案。
機器學習演算法是另一個頗受調查物件好評的人工智慧應用，它存在於很多縱向市場。 Uber 利用演算法來根據需求決定價格，而亞馬遜和網飛公司利用這一技術來引起消費者的興趣。在很多行業中的這種應用已經幫助證明了這些演算法在大幅度提高公司智力水平方面的價值。這些演算法能夠被用到健康追蹤穿戴裝置上，比如三星智慧手錶，他能在使用者鍛鍊時收集資料並提供實時輔導。
然而……
儘管企業對於人工智慧非常感興趣，但是在採用人工智慧時，企業可能會面臨一些阻礙，比如技術短缺。 Narrative Science 預測到 2018 年，全球對於資料科學家的需求會超出供給達 50% 多。研究報告警告說：“如果沒有訓練有素的人來分析複雜資料，幫助高層迅速做出決策，那麼公司可能很容易失去有價值的資產。”
但是至少現在，很多公司發現他們掌握了使用人工智慧所必須的技術。那些使用大資料技術的調查物件中，基本都認為他們的機構具備使用大資料解決問題的技術，而且幾乎所有認為自己有該領域技術的受訪者（95%）都在使用人工智慧技術。
該報告也強調，公司在人工智慧領域要持續創新，這樣才不至於落伍。該報告指出，“比如說 63%具有創新戰略的調查物件相信他們擅長運用大資料來解決商業問題。而只有 13% 沒有創新戰略的人認為他們可以熟練運用大資料解決問題。同樣，超過 35% 的擁有創新戰略的機構認為他們可以有效利用人工智慧提供的資訊來指導決策的制定，而只有 9% 沒有創新戰略的機構會這樣說。”
很明顯，人工智慧只對那些投資創新的人才有價值。演算法也能用於醫療保健裝置。點選這裡看波士頓兒童醫院如何利用演算法來預測流感病例。
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