中盈网:AI通过大数据实现业务效益
中盈网">中盈网讯 人工智能（AI）和机器学习可能不是新技术，但他们只是刚刚开始展示他们在商业上的潜力。中盈网从相关专家的见解了解到，大数据可能是解开如何获利谜题所缺失的部分。
全球分析业务咨询总监亚历克·加德纳表示，AI和机器学习在短时间内呈指数增长。“这些技术的商业价值在于，通常可以将人工智能的业务流程自动化。将深度学习和人工智能工具应用于数据是另一回事。这是另一个意义重大的结果，可以对业务产生真正的影响。”他还解释说，“要做到这一点需要大量的数据，这有助于AI系统更好地了解如何做出正确的决策，以提供最佳的结果。AI和ML不仅对规定的情况应用一套固定的规则；随着新信息进行不断调整和学习。因此，这些系统的信息越多，所作出的决策就越准确。”
人工智能和机器学习在预防性维护、银行反欺诈应用、客户服务机器人和电子商务推荐中都有实际应用。然而，这些解决方案需要处理正确的数据，以便为企业带来发展和竞争优势。
中盈网">中盈网根据分析了解，以下是数据对AI和机器学习的成功至关重要的三个主要原因：
1）AI是通过大数据启用。过去，人工智能由于样本量有限，无法快速处理大量数据以使其有用。现在，人工智能可以利用较大的数据库和足够快的数据处理，以提供有意义的学习和结果。这使得它在实际情况下更为有用，因为准确、快速的决策至关重要。
2）机器学习依赖于测试数据。测试数据是机器将从中学习的初始数据集。测试数据有输入和预先回答的输出，所以ML模型可以在任何给定的输出中寻找模式。例如，输入可能是客户支持客户和客户支持代表（CSR）之间的电子邮件线程的客户支持票。输出可以从一个到五个分类标签，根据公司的特定类别的定义。数据量和细节越多，机器就越能有效地学习。
3）学习是持续的。机器学习的关键特征，在于它学习而不是简单地应用固定规则。因此，在挖掘新数据时，机器学习应用程序会调整其规则。这使得机器学习更为重要的是拥有丰富的数据来学习，以便将复杂的'思想'流程应用于决策。
中盈网根据加德纳的总结了解到，“人工智能和机器学习已经形成了自己的大数据。寻求从人工智能和机器学习中获得最大价值的企业，必须确保它们将这些技术与大数据相耦合。”