组织如何充分利用机器学习

组织今天使用机器学习有三种主要方式，我们希望将它们分组到自动化，会话和智能领域。如果您考虑自动化，那么工厂机器人就会浮现在脑海中，而机器人在工厂中自动执行的重复任务也相同，软件自动化技术可以在桌面环境中实现自动化。此类软件称为机器人过程自动化。SAP本周正在推出名为SAP Intelligent RPA的机器人过程自动化解决方案。我们使用户能够超越系统中重复点击和操作的界限，以便专注于使用IRPA的更高价值的任务。、

第二大类是谈话。不是你和我在这里的对话，而是围绕客户服务，围绕采购查询，零件或订单查询的重复大规模对话，其中少数域占据了大量的会话量。通过加入聊天框和会话代理，我们可以让人们专注于对话的挑战性，难以服务或增值部分，并让机器人处理常规元素和重复性任务。SAP为这个应用程序提供了一款名为SAP Conversational AI的优秀产品，它已经在SAP上进行了免费试用，已经拥有超过60,000名活跃开发人员。

最后但同样重要的是，人们正在使用AI将实际情报带入业务流程。这是关于培训与数据接口的小机器学习模块，与决策接口，并在业务流程中不断学习。这种模式在决策受到威胁时以及何时需要决定从哪个横幅广告投放，以及是否向该客户提供信用额度时都会带来最大价值。你想要最好的模型，这可以帮助补充人类在AI过程中所做的决定。

我会说人工智能组织是这些技术在零件或口袋中的候选者。我想解释一下，他们的业务领域最适合使用当今的技术，哪些领域最有利于使用当今的技术。问自己这样的问题，我有数据吗?如果我没有数据，那么很难从任何东西中学习，因为你缺乏这个历史记录。

如果您的部分业务部门已经说出，客户互动，客户服务，客户服务质量数据，您可以立即开始向他们学习，以便将来更好。如果你需要收集这一点，那么，当它选择加入时，你将会落后曲线半年到一年。那么，我有数据是第一个也是最大的问题。

第二个问题是，价值在哪里?如果您在产品质量方面存在很大问题，如果您在客户服务质量方面存在很大问题，那么您就有很好的机会更好地预测销售机会。或者风险和某些类型的客户参与的巨大缺点，那么在此基础上使用AI技术可能会带来巨大的好处。

如果你将两者结合起来，准备就绪和数据，以及服务的商机，那么你就能够做好今天人工智能部署的正确决策。