借数据和 AI 之力赢得竞争优势
让数据为采用 AI 和多云环境做好准备
什么是 AI?
AI 是当代决定性的变革技术。
AI 并非遵循一套死板的预编程指令,而是让机器能够自主学习,然后根据信息“采取行动”。您的声控电话、语音和图像识别技术、自动驾驶汽车以及家中的智能设备,所有这些进步都是通过 AI 技术得以实现。
AI 还标志着人类在往往十分耗时的关键业务流程方面取得了根本性的进步。它可以显著完善人类决策,提高组织开展预测、自动执行业务实践和优化物流的能力。
下面介绍 AI 如何提高企业的预测、自动化和优化能力:
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预测:企业希望能够从宏观和微观两个层面预测内部即将发生的状况。
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自动化:由于手动执行,许多业务流程占用了员工的大量时间。借助 AI,员工得到解放,能够专注于更高价值的工作。
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优化:从优化路线、物流和市场营销费用到配置云安装,无一遗漏。
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让数据为采用 AI 和多云环境做好准备
采用 AI 面临的挑战
尽管宣传铺天盖地,但现实是 AI 并非魔法。各行各业、各种规模的企业都在努力采用 AI。尽管 AI 的巨大威力和无穷潜力显而易见,但这些公司还是面临了诸多挑战,主要涉及以下三个基本要素:数据、技能和信任。
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数据:数据是 AI 的命脉。企业需要应对数据复杂性,并确保数据合规性。
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技能:由于 AI 技能稀缺,因此需求很高。企业亟需更易于使用的技术,帮助其员工集中精力完成更高价值的工作。
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信任:AI 建议或决策必须可全程追溯,这样企业才可以在自身范围内推广和实现自动化。
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让数据为采用 AI 和多云环境做好准备
为何要面向 AI 实现
数据架构现代化?
绝大多数 AI 失败都不是由于 AI 模型造成的,而是败在数据准备和整理上。成功的 AI 模型首先需要收集和整理数据。简而言之:没有信息架构 (IA) 就没有 AI。借助统一、规范且开放的信息方法,组织可以实现其数据架构现代化,使其数据为 AI 和多云世界做好准备。
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让数据为采用 AI 和多云环境做好准备
AI 阶梯:IBM 如何提供帮助
AI 阶梯可为企业提供一套指导性准则,旨在通过对 AI 的四个关键方面予以指导,帮助企业实现转型,包括如何收集数据、整理数据、分析数据,以及最终如何将 AI 注入其企业当中。
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现代化
在 AI 背景下,“现代化”是指为 AI 构建一种信息架构,这种架构可以为整个组织提供丰富选择和灵活性。为满足当今的需求和未来保持竞争力,企业需要高效且敏捷的数据架构。IBM Cloud Pak for Data 可以为企业提供一种混合多云平台,支持通过容器跨任何云(公有云、私有云和本地)充分利用数据和应用。 -
收集
企业一旦对架构进行了现代化改造,当务之急就是要使其数据变得简单易用。AI 和数据一样重要。IBM Db2 是混合数据管理产品家族,提供一套完整的 AI 增强功能,旨在帮助在本地以及私有云和公有云环境中管理结构化和非结构化数据。 -
整理
AI 的置信度有赖于可靠、完整且一致的数据。必须对数据进行清理、整理、分类和管理,确保只有经过授权的个人才能访问。IBM Watson Knowledge Catalog 是个统一的数据目录,用户可以在此快速查找、整理、分类和共享数据、分析模型以及组织成员之间的关系。 -
分析
在完成数据收集并将其整理到值得信赖的统一视图中后,企业就可以在自身范围内构建和扩展 AI 模型。这样一来,企业就可以从所有数据中收集洞察,而不论数据位于何处,并且与 AI 互动以实现企业转型,从而赢得明确的竞争优势。IBM Watson Studio 以及 Watson Machine Learning 和 Watson OpenScale,是领先的数据科学和机器学习平台,专为 AI 业务而构建。 -
注入
企业可以通过将 AI 应用于多个部门和各个流程(包括薪资、客户服务和市场营销)中,以及利用预测、自动化和优化功能,帮助推进业务议程。
IBM Watson Assistant 让企业能够将对话界面构建到任何应用、设备或渠道中。Watson Assistant 可在任何云上使用,支持企业将 AI 运用到任何地方的数据和应用上。
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如何利用 IBM 专业知识加快
AI 旅程
凭借数十年的经验和在 AI 方面的突破,IBM 通过一系列领先的产品、服务和方法,为各行各业、各种规模的企业带来了丰富的知识和出众的能力。这种体验意味着 IBM 拥有得天独厚的优势,能够成为企业值得信赖的合作伙伴,无论他们处于 AI 旅程的什么阶段。例如,IBM Data Science Elite 团队能够与您的团队协作,利用您的数据为企业提供必要的技能、方法和工具,仅用数周时间即可成功采用 AI。
借数据和 AI 之力赢得竞争优势
让数据为采用 AI 和多云环境做好准备
结束语
很显然,在当今的混合多云环境中,企业必须对其信息架构 (IA) 进行现代化改造,才能成功采用 AI。简而言之,若缺乏现代 IA 的关键组件,您的数据就无法与必要的来源实现连接,也就无法跨团队访问。尽管 AI 并不是我们一直在期待的能够“一劳永逸”的神奇黑匣,但借助适当的工具、业务实践和方法,企业就可以利用 AI 的力量,解决核心业务问题,打造卓越的个性化客户体验。