摘要：自从人工智能诞生以来，已经见证了成功与失败的季节，一次次的技术进步也面临着局限和放弃，这些时期分别被称为“人工智能春天”(AISpring)和“人工智能冬天”(AIWinter)。对于人工智能来说，目前是春天。组织致力于技术创新，提高处理更大数据的效率，并添加复杂算法来为企业业务开发基于需求的应用程序。许多行业都在考虑引入人工智能来高效地处理他们的业务。

   自从人工智能诞生以来，已经见证了成功与失败的季节，一次次的技术进步也面临着局限和放弃，这些时期分别被称为“人工智能春天”(AISpring)和“人工智能冬天”(AIWinter)。对于人工智能来说，目前是春天。组织致力于技术创新，提高处理更大数据的效率，并添加复杂算法来为企业业务开发基于需求的应用程序。许多行业都在考虑引入人工智能来高效地处理他们的业务。
　　
　　什么是人工智能?
　　
　　人工智能可以定义为由机器表现出来的人类智能。它由许多不同的技术组成，这些技术协同工作，使机器能够近似、模拟、复制、自动化，并最终改进人类的思维。核心技术的进步对人工智能至关重要。人工智能的基本机制具有以下能力：
　　
　　•感知
　　
　　•理解
　　
　　•学习
　　
　　•解决问题
　　
　　•推理
　　
　　人工智能为什么如此重要?
　　
　　如今，人工智能技术正在有效地增加人类重要的冒险活动。随着各种业务的应用，人工智能在未来几年将成为主导技术。随着现代企业竞争意识的增强，越来越多的组织正在寻找将其实现数字化的方法，现在是他们决定整合人工智能的时候了，因为从长远来看，那些不使用人工智能的企业在竞争可能会落后于人。
　　
　　协助物流公司
　　
　　物流公司的工作依赖于基于物理和数字级别的网络，这些网络需要解决各种挑战，这些挑战包括：
　　
　　•高效率、低利润的高效工作。
　　
　　•多次支付。
　　
　　•遵守时间紧迫的最后期限。
　　
　　为了使流程顺畅，网络的有效安排至关重要。人工智能可以帮助物流行业，使物流行业的工作发生革命性的变化。它可以帮助物流企业在一些主要领域积极采取行动，预测形势，从人工处理向自动化转变，从而提高物流的绩效。
　　
　　云计算数据库
　　
　　存在于庞大的云计算信息库中的信息是徒劳的，除非将其分离并为示例和模式做好准备。组织中的人工智能技术通过快速有效地准备这些数十亿个信息焦点，帮助挖掘这些数据集中包含的特定种类的信息。而人工智能技术并不是静态的，它可以快速学习和调整。
　　
　　数据的干净处理
　　
　　它可以为使用每天生成数据的供应链管理的组织处理大量的结构化和非结构化数据。人工智能中的深度学习就是通过不断学习从世界中获取信息，并根据新的信息调整模型。
　　
　　区块链
　　
　　预计将很快在货运代理行业中成为规范的区块链可在多个节点上工作，这些节点的灵感来自于人脑神经网络的工作。新的数据经过调整和保存，从而提高了透明度，并且不会浪费任何信息。
　　
　　客户支持
　　
　　随着自动化框架对电话、聊天、消息和社交媒体进行了熟练的处理，据评估，在未来一年，几乎85%的客户交互将在无人的情况下得到处理。人工智能通过使用自动语音机器人自动与客户联系，聊天机器人也在进一步改进，使与客户的对话成为可能。
　　
　　客户购物模式
　　
　　如今，人工智能正在以不同方式改变在线商务的本质。它可以快速区分客户的购买方式，过去的信用检查等方面的模式和集群。通过每天剖析大量此类交易，人工智能将在那时帮助集中精力于单个客户的报价，随后为他们提供定制的洞察力。
　　
　　修改和改进客户联系点
　　
　　此外，随着互联网的使用已经成为每个人生活的中心，人工智能也提供了移动计算技术，它可以缩小产品评论和社交媒体聊天的范围，并解释客户的反应。简而言之，人工智能可以修改和改进客户接触点。
　　
　　持续的航空行业援助
　　
　　全球航空行业致力于保持对物流和客户关系的了解，因为它们在不断变化的市场和在线媒体中始终与众多客户保持合作。这是人工智能可以提供极大帮助的地方。具有成本效益的框架和聊天机器人可用于与客户进行交互，以通过发出单独的警告来建议和更新有关航班计划的信息。
　　
　　自动化
　　
　　人工智能框架处理所有单调乏味的日常任务。这对中小型企业来说是一个明显的优势，因为它们通常拥有有限的资产。像在客户关系管理(CRM)中学习新问题和记录笔记这样的工作可以实现计算机化，这样工作人员可以专注于增加价值的事情。因此，在组织中使用人工智能是一项突破性的举措。
　　
　　自动驾驶汽车
　　
　　尽管关于使交通运输自动化的争论仍在继续，但人工智能一直在致力于自动化交通的发展，以使他们能够感知、分析和预测交通。
　　
　　此外，最近推出的“卡车编队”技术可以使一辆卡车引导一组卡车行驶。它实现了机器之间的通信，并且由人员来控制卡车行驶。
　　
　　仓库自动化
　　
　　人工智能可以实现仓储管理自动化。尽管机器人已经在仓储中的应用出现了很长一段时间了，但新的进展正在努力使它帮助组装、储存等产品。
　　
　　智能机器人分类
　　
　　这项技术有助于对信件和包裹进行分类。物流公司必须处理数以百万计的信件和包裹，而货运和人工智能有助于这些东西的分类，节省时间、精力和成本。
　　
　　预测机制
　　
　　人工智能不再依赖防御机制，而是帮助组织预测机制，在这种机制中，通过预测来接近主动措施，从而使工业运营更有效率。
　　
　　人工智能框架适合于捕捉信号，而销售人员通常会忽略这些信号，而销售人员会特别注意当前客户信息中的关系。例如，如果人工智能协同的客户服务设备预测客户的观点依赖于他们的持续合作，那么在这一点上，组织可以利用这些数据来构建更稳固的客户关系。另外，当组织了解到客户并没有什么喜好倾向时，可以采取迅速主动的措施来改变这种认识。因此，通过预测结果，组织将实现零投入，这是人工智能技术为组织提供的重要帮助。
　　
　　明智的决策
　　
　　人工智能框架可以迅速地从庞大的数据集中提取有价值的经验，这是一项乏味的工作。通过协调他们的客户关系管理(CRM)和人工智能，组织可以拥有全部的客户信息，并有一些有用的知识来决定如何选择理想的商业决策。如今，利用人工智能做出了一些商业选择，例如“哪些客户可以参与其中”和“理想的报价”。此外，在业务中实现人工智能同样有助于区分可能的线索和空缺。
　　
　　认知契约
　　
　　人工智能技术有助于对合同的条款和条件、签名和政策部分进行分类。在人类的协助下，这项技术可以在更短的时间内审查这些发现。
　　
　　发现财务异常
　　
　　大型组织通常依靠许多第三方来协助主要业务，而且它们通常会在发票和账单方面面临一些问题。人工智能帮助组织处理涉及账单和付款的关键信息。
　　
　　结论
　　
　　尽管很难说明人工智能在未来几年里的利用率有多高，以及在未来十年里所有的应用都将是实用的，但是人工智能和机器学习仍然用来取代重复的日常工作。切换得越快越好，因为人工推理的商业优势是多种多样的。尽管如此，假设组织计划将人工智能创新融入到其业务中。在这种情况下，第一步是在获得回报之前，先梳理机会并区分长期和短期的业务方法。因此，技术含量高、以人为本、以业务为中心的方法论将帮助组织充分整合智能框架，使活动更加顺畅，并获得新的发展机会。
　　
　　人工智能一直面临着挑战，这是由于人们对技术的普遍认知和对技术制胜的恐惧。正因为如此，他们才有了人工智能的概念，一些行业领先的人工智能专家(例如埃隆·马斯克)认为，超级智能(SI)可能会给人类带来危机。
　　
　　编辑：Harris