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加速企業AI應用的三個問題和一個解決辦法
發布日期:2020-01-14    來源:北京軟件和信息服務業協會    分享到:

       目前許多企業對AI技術的接納程度還主要是單點切入,試水面并不廣。一方面是礙于AI技術本身發展的成熟度,另一方面是很多企業事實上并沒有為啟用AI布局做好準備。

第三次人工智能浪潮非常重要的一個特點在于,技術與實體的結合更加緊密,這也是技術價值被釋放的前提。比如在金融行業,AI被用于用戶精準分析和反欺詐;在零售行業,AI正在幫助提升消費者的個性化體驗,用于企業精準營銷、實時庫存追蹤、動態定價等場景;在制造行業,AI被應用于設備的運營和維護,提前預測設備故障,合理安排生產進度和資源調配。

無疑,AI將帶來生產力的極大提升。根據麥肯錫對全球2000多名高管的調查顯示,在已經采用了人工智能技術的企業中,有63%表示,其業務(主要是市場營銷和銷售領域)出現了明顯的收入增長,同時,有44%表示,人工智能確實降低了企業的成本,尤其是制造和生產成本。

但是,目前許多企業對AI技術的接納程度還主要是單點切入,試水面并不廣。一方面是礙于AI技術本身發展的成熟度,另一方面是很多企業事實上并沒有為啟用AI布局做好準備。總而言之,阻礙AI應用的因素有很多,比如:

>>> 問題一:并不是每個企業都具有強大的數字化能力,在很多情況下,甚至數據的獲取、訪問、整理和分析都成問題,因此,企業數據很難為AI所用;

>>> 問題二:當下絕大多數AI應用都散落部署在企業不同的業務場景中,并且彼此之間割裂,聯動性差,沒有形成長期的規劃和完整的人工智能布局,這也使得企業很難挖掘出數據的整體價值;

>>> 問題三:AI的落地需要大量的定制,而由于團隊能力不足以支撐,過去復雜的IT運維方式也在拖AI項目的后腿,因此在新應用開發、實施和后期運維過程中,企業也面臨著巨大的挑戰。

也就是說,企業要用好AI,不僅要改變戰略思維、彌補技術短板,還面臨著人才資源匱乏、投入周期長、運維難度大等問題,這些不確定性和風險正在讓許多企業望而卻步。

如何對癥下藥?

IBM打造了一個通往數字化的人工智能階梯,能夠幫助企業為AI之旅做好準備,加速企業數字化。其中的“砝碼”,是IBM Cloud Pak for Data。作為IBM新一代數據及人工智能平臺IBM Cloud Pak for Data將覆蓋企業數據和人工智能應用的全生命周期,一招破解以上三大問題。

首先,IBM Cloud Pak for Data能夠實現從數據收集、組織到分析、AI應用的全打通,無論企業面對數據獲取、清洗、分析還是什么樣的數據難題,都可以從Cloud Pak for Data中找到解決辦法。

同時,IBM Cloud Pak for Data是一個企業級數據與AI平臺,能夠部署在任意云架構上,通過統一平臺實現管理和協同。并且,無論企業數據位于本地、公有云還是私有云,Cloud Pak for Data都可以進行混合數據管理,便于企業從全局出發統一制定數據戰略。

非常重要的是,IBM Cloud Pak for Data在短短4小時內就可以完成部署,并且即插即用。而基于AI Ops,還可以實現智能化運維和自助分析。不僅如此,Cloud Pak for Data還集成了大量數據科學工具和Watson AI服務,能夠幫助技術人員、數據分析人員、業務用戶快速將數據模型部署到生產框架中,更好地理解和分析數據、預測業務成果。

除此之外,IBM Cloud Pak for Data還有很多厲害的功能,1月16日,IBM專家將在線介紹如何快速部署這一數據與AI平臺,并展示IBM Cloud Pak for Data的更多特點和技能。

附注:本文來自中國軟件網

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