人工智能将如何改变企业的决策？

近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。

简而言之，人工智能产业正试图让计算机模仿人类的智能，而它们借助神经网络已经取得了很大的发展。在神经网络中，他们试图使晶体管的行为像人脑的神经元一样。机器学习涉及到使用人工神经网络(ANS)来促进多层学习。深度学习是另一个学习模型(它是机器学习的一部分)，它是基于数据的表示，而不是基于任务的算法。

虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决定，但现在已经在影响人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论人工智能改变企业决策的一些有趣方法。

人工智能与商业决策

在AI首次亮相之前，企业不得不依赖不一致的数据。因此，决策过程并不十分精确。现在，通过人工智能，企业可以转向基于数据的模型和模拟。更新的人工智能系统从零开始，通过机器学习，最终提供可用于精确决策的复杂数据模型。以下是基于AI的决策制定的一些示例。

金融业

在金融业发生重大变化的推动下，机器人顾问正获得更多的支持。机器人顾问随着时间的推移而发展。最初，它们是独立的，以一种自我引导的方式帮助消费者进行汇总和交易执行。进化的第二阶段产生了“综合机器人顾问”。集成的机器人顾问模型帮助了供应商和消费者。这些顾问提供辅助建议和预测模型。这种模式在零售和机构产品中尤其流行。然后，出现了具有经济和市场前景的终极认知机器人顾问模型。与其前身一样，该模型帮助供应商和消费者做出基于金融的决策。它充分利用了机器学习和基于代理的建模概念，以提供增强和整体的建议。

普华永道(PwC)是全球最大的专业服务公司之一，它从美国金融数据、美国人口普查局(US Putin Bureau)和其他获得公共许可的来源收集了大量信息，以建立一种规模庞大的模拟模型，可以让3.2亿美国消费者做出财务决策。这个模型是为了帮助金融服务部门(Fss)的公司绘制买方角色图，预测客户行为，模拟市场趋势和公司未来，$ecure使这些fss公司能够在几秒钟内做出实时的商业决策。

汽车工业

从汽车设计到销售决策支持，汽车行业开发了一整套人工智能应用程序。人工智能是智能无人驾驶汽车设计的核心原因。汽车配备多个传感器，可以了解环境和识别模式。这些数据可用作附加的安全驱动功能，警告驾驶员发生碰撞和车道偏离。与FSS一样，AI也用于开发汽车生态系统模型。在这里，你可以使用智能机器人来映射汽车运营商（包括买家，制造商和运输服务提供商）在各个层面做出的决策。这一人工智能决策帮助汽车制造商预测了未来采用无人驾驶汽车的方式。除了设计和制造，AI还帮助公司做出更好的营销和广告决策。

营销业

在制定营销决策时，存在许多复杂性。人们必须认识到客户的需求和期望，并相应地将产品与这些需求保持一致。此外，对改变消费者行为模式有很好的洞察力是至关重要的。市场趋势在不断变化，对动态的预测可以帮助作出良好的营销决策。

基于AI的建模和数据模拟技术使您可以获得对买方角色的可靠洞察。这些技术使营销人员能够预测各种情况下的消费者行为。通过一个基于人工智能的决策支持系统，可以根据实时和最新的数据收集来获得决策支持。这些系统还可以帮助您进行市场预测和行业趋势分析。以下列出了由AI提供支持的一些常见营销系统：

客户关系管理

CRM系统中的人工智能实现了大量功能的自动化，如联系管理、数据记录、数据分析、领导排名等。AI的买家角色模型还可以为企业提供每一个客户生命价值的预测。销售团队可以更有效地使用这些功能。

推荐系统

推荐系统首先部署在具有音乐内容的站点上。这些系统设法进入不同的行业。AI系统学习用户的内容选择和首选项，并最终推出适合这些首选项的推荐内容。这是一个降低反弹率的好方法。此外，企业可以利用机器学习获得的信息来定制有针对性的内容。

专家系统

多年来，人工智能一直试图通过专家系统来模仿专家的知识和推理能力。专家系统是一种解决问题的软件应用。营销专家系统(例如MARKEX)应用专家思维过程算法为每个问题提供评估和建议。

社会计算

社会计算帮助营销人员了解社会动态和目标市场的行为。通过人工智能，营销人员可以对客户行为进行分析、模拟和预测。人工智能软件应用程序也可以用来对社交媒体网络进行数据挖掘。

意见挖掘

意见挖掘是一种数据挖掘过程，它在Web上浏览客户的意见、反应和感受。这是营销专业人员了解他们的产品如何被目标受众感知的一个很好的方式。一般来说，手工数据挖掘分析是繁琐的，需要大量时间才能完成。人工智能以其先进的搜索和分析功能，最大限度地减少了时间消耗。

这种类型的AI主要由搜索引擎使用。使用AI，搜索引擎定期对某些网站的人们的兴趣进行排名。在所有其他评分系统中，这些AI机器人使用各种算法来达到目标的HITS和Page Rank。这里，采用基于超链接的人工智能，机器人寻找链接页面的集群。人工智能系统通常将这些来源视为一个共享共同利益的群体。

基于人工智能的企业决策的未来

可以说，那些认为人工智能会使员工过时的人的观点只能被认为是一个玩笑话。人们实际上不会因为机器而失去工作，而是会提高他们的工作质量。人工智能将帮助员工更有效地工作。同样的事情也适用于决策。与科幻电影向我们展示的不同，人工智能不会让我们的决定有害，而只会给我们一个更好的推理，最终让我们做出更好的决定。当企业高管和决策者通过基于人工智能的决策系统进行可靠的数据分析、跟踪和建议时，他们将做出更好的选择。这样，企业就可以提高每个团队成员的工作效率。人工智能还将提高企业的竞争力。

结语

据Gartner称，到2020年底，今天的数据将增加到800％。尽管如此，企业仍有80%的数据是非结构化的。这些数据由图像、音频、电子邮件等组成。据IBM称，这些数据是IT世界中最丰富，最复杂的原材料。在这种情况下，人力不足以完成所有数据并做出最佳决策。这就是为什么大多数行业倾向于将人工智能纳入决策的原因所在。

原文标题《How AI Will Change Decision-Making For Businesses》，

作者:Mohamed Sathik Ali

译者：lemon

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