商业中的人工智能（AI）

技术领域的人工智能（AI）是指使机器能够执行以前由人类智能完成的任务的能力。计算机科学在人工智能领域拥有广阔的前景，它通过机器学习和深度学习进行开发和编程。

这些是我们在日常工作中利用 AI 使生活更简化的事物。人工智能（AI）广泛应用的领域之一是商业世界。AI 可以自动化业务流程，帮助您从数据分析中获得见解，并与客户和员工互动，任何企业都可以从中受益。

市场上的不同公司竞争激烈，每家公司都希望处于领先地位。自动化、大数据分析和自然语言处理等 AI 的功能是成功的跨国公司用来快速洞察业务并使其更高效、与客户群体更相关的武器。无论您的公司规模大小，使用 AI 取得卓越成就都是必不可少的。

AI 在商业中的应用

让我们来看看人工智能在商业中的主要应用。

1. 招聘

就业竞争激烈，每天有数百名候选人申请同一家公司的一个职位。然而，正因如此，当公司的人力资源团队不得不筛选每一份简历中的合适候选人时，几乎会不堪重负。

为了简化工作，公司采用人工智能和自然语言处理（NLP）来筛选简历，并筛选出最符合其需求的候选人。为了做到这一点，它会分析诸如地点、技能、教育程度等特征。同时，它还会推荐候选人可能符合的其他职位。

这样，候选人的选择就变得实际且公平，为人力资源团队节省了时间和人力。

2. 网络安全

互联网使得任何业务中的存储和管理都非常方便。但随之而来的是数据泄露和丢失的风险。网络安全对所有公司来说都是必需品，也是 AI 最重要的应用之一。每家企业都需要在线安全，因为它们所有的重要数据库，包括财务数据、策略、私人信息等，都存储在线。

借助人工智能，网络安全专家可以理解和移除他们可能检测到的不必要噪音或数据。它有助于他们意识到任何异常活动或恶意软件，并为任何攻击做好准备。它还分析大量数据并相应地开发系统以减少网络威胁。

3. 市场预测

股票市场因其动态性而成为最受欢迎且不可预测的市场之一。许多人投资股票市场，因为它们也被证明非常有利可图。

但人工智能也使之变得容易。通过诸如支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）等技术，这些都是 机器学习的一种，可以学习和预测模式。这种技术分析对于预测金融市场和提供成功结果非常重要。

此预测使用了三种算法：Begg-Marquardt、Scaled Conjugate Gradient 和 Bayesian Regularization。它们结合使用，使用逐笔数据可达到约 99% 的准确率。

4. 客户分析

企业为客户而存在，客户可以成就或摧毁任何品牌。因此，公司需要分析其客户群体，并制定策略以获得更大的参与度和在任何其他领域的改进。早些时候，公司很难获得有关其绩效的信息。

大多数交易都是当面进行的，并且是通过销售或情感方面手动预测的。

如今，人工智能使公司能够进行调查，提供比历史数据分析更深入的客户反馈。

它提供准确的数据，并通过提供更好的客户体验来帮助制定策略，以促进更好的参与和销售。因此，AI 有助于使企业更以客户为中心，这最终使公司受益。

5. 账单和发票

所有企业都有财务责任。可以想象，公司可能会频繁地交换账单、工资单和发票等。如果手动处理，这些会计和财务流程可能会变得非常繁琐。

此外，可能存在计算错误，这可能导致可怕的损失。人工智能通过自动化流程，使财务管理变得轻松准确。

市场上有很多会计和发票软件。对于手动纸质发票，这些软件提供数据提取和分类等功能，一旦扫描并上传，就可以从纸质发票中提取数据并进行存储。

电子发票更容易处理，因为它们会自动进行分析和存储。AI 驱动的会计工具非常精确和系统化，使财务管理成为一项非常简单的任务。

6. 提案审查

人工智能在提案审查方面被证明非常有益。提案经常在商业世界中交换，如果不经过适当的审查和分析，可能会将公司引向错误的客户。

现在，AI 可以借助机器学习轻松分析公司收到的任何提案。公司可以自动掌握范围定价并跟踪提案来源的任何历史记录。

AI 提案管理软件在合格机会方面非常高效。它会审查提案并确定最佳结果。它既节省时间，又能提供准确的预测。提案管理软件还为公司提供了一个可以发展的战略计划。

7. 虚拟助手和对话式界面

每家公司都有自己的一套需要向大众解释的服务，以扩大其客户群并促进销售。所有业主不可能单独解释和清除每个人的疑虑。

借助人工智能，企业正在其网站和应用程序中引入虚拟助手和聊天机器人，它们可以回答用户关于公司的任何问题，并提供 24/7 的客户服务。

通常，聊天机器人具有预先编程的应答系统，并在回答问题时遵循特定的模式。随着神经网络和深度学习的改进，这些功能越来越先进。

8. 定向营销

如今，所有企业都在利用互联网来获得越来越多的知名度。定向营销或定向广告是一种在线广告方法，通过 NLP 和 AI 的帮助进行，仅向特定受众展示广告。

他们的在线活动决定了受众，如果他们最近在网上搜索过类似的产品/服务，他们就会开始看到广告。

这是一种非常有效且有利可图的营销方法，因为它为企业节省了大量资金。它是通过关键词匹配完成的。

9. 漏洞利用预测

多年来披露的漏洞数量巨大。与人类相比，与机器的合作数量非常少。这使得 AI 容易被人类利用，并可能毁掉任何业务。

人工智能是解决此问题的唯一方法。它保护公司免受欺诈和重大损失。公司可以通过 AI 预测可能利用系统的任何不当行为，从而挽救业务。AI 还可以帮助实时识别信用欺诈和保险索赔欺诈。

10. 社交媒体洞察

社交媒体已成为品牌推广业务的最强大平台之一。它为他们提供了展示服务的不同类型的用户。如果一家公司能够正确利用其社交媒体平台，它就可以轻松吸引许多客户。

由于用户众多，没有企业能够手动获取客户反馈。借助人工智能，品牌可以了解其市场地位并获取有关其客户群的信息。

这将帮助品牌制定策略并改进其社交媒体营销！

AI 满足特定行业需求

虽然许多 AI 应用分布在各个行业领域，但其他用例则针对个体行业的特定需求。

以下是一些示例

• 医疗保健行业正在使用人工智能和机器学习产品来分析近几十年来收集的海量数据，以发现人类无法自行发现的模式和见解。诊断工具中的算法正在帮助临床医生在疾病进展的早期做出更准确的诊断。其他智能工具还帮助临床医生制定个性化的治疗计划，以最大限度地提高每个独特患者的疗效。
• 金融服务行业使用 AI 和机器学习进行欺诈检测以及数字和数据安全，分析历史和实时数据，对个人交易的合法性做出即时决策。金融服务公司还使用 AI 进行更专业的应用，例如财富管理、贷款审批和商业决策。
• 工业领域使用 AI 来预测机器维护，利用 AI 来确定设备最可能需要服务的时机并优化维护工作的调度。AI 还用于提高工厂的效率。
• AI 使日益壮大的自动驾驶汽车车队在获得导航经验的同时变得更加智能。AI 也被用于改善交通管理运营和运输物流。

企业如何使用 AI？

以下是一些实际的示例，展示了公司如何利用 AI 来满足其需求以及各种行业，从银行业到制造业，应有尽有。

医疗保健

辉瑞公司在药物发现中使用 AI 来访问和分析大型数据集，并加速新药的发现。例如，其 AI 驱动的平台比传统方法更快地识别出潜在的可行药物候选物，以便我们能够更快地对抗疾病。

银行业

巴克莱银行正在使用先进的 AI 算法，通过利用交易模式和寻找异常情况来实时检测和阻止欺诈。这已经导致少得多的金融损失，并获得了客户更多的信任。

邮政服务

一个例子是美国邮政服务使用 AI，具体来说是光学字符识别，来更有效地扫描和路由邮件。这提高了送达时间和运营准确性。

制造业

通用电气使用 AI 驱动的预测性维护来评估设备的健康状况，并避免生产线昂贵的停产。他们的 AI 解决方案分析传感器数据，预测何时以及是否会发生设备故障，以及何时是安排维护的最佳时机。

零售

亚马逊主要利用 AI 来优化库存管理，根据客户的购买模式进行产品推荐，并提高其仓库的履行效率。

待客之道

希尔顿酒店通过其机器人礼宾员“Connie”个性化体验，该礼宾员负责为您指引最近的餐厅或最近的酒店商店。它们提供即时信息以增强宾客体验，并且是根据宾客量身定制的。

技术

苹果最近推出了 Apple Intelligence，这是一项将 生成式 AI 模型与个人情境相结合的服务，让您可以创建自己的写作工具，优先处理您的电子邮件，并使用 AI 来发现您收藏中的特定照片。苹果公司则坚持其直言不讳的隐私立场；所有 AI 驱动的任务都在设备上进行，通过远程和私有云计算。

教育

我们使用 AI 来创造沉浸式和个性化的教育。用户可以使用视频通话功能与 AI 驱动的角色进行自然、互动的交流，以实时练习语言。

社交媒体

AutoMod 利用 AI 根据社区管理员设定的规则自动过滤 Discord 中的冒犯性语言、垃圾信息和有害内容。该工具跨越数百万个用户托管的服务器，有助于促进更安全、更具吸引力的互动。

物流和供应链

DHL 使用 AI 来改进路线规划、仓库管理和包裹递送。该公司的 AI 解决方案可预测需求，最大限度地降低运营成本并更准确地递送。

在商业中使用 AI 的好处

以下是企业可以从 AI 中受益的一些优势列表。

更好的客户参与度和体验

另一个正在改变人们互动方式的工具是客户服务实例；聊天机器人 AI 驱动的助手正在简化客户服务，并成为人们与企业互动的新媒介。

数据分析和洞察

拥有大量当前和历史数据，它们可以快速处理这些数据，并且可以将结论转化为洞察，并预测未来趋势或行为。然后，企业可以使用这些信息来就客户、产品、行动方案和公司的未来增长做出更好的决策。

业务流程的自动化和效率

AI 赋能可以增强现有的软件工具功能、软件工具和流程，自动化诸如数据录入、会议记录撰写以及常规内容的生成和编辑等常见任务。

在商业世界中利用 AI 的挑战

例如，面部识别已准确地将女性和肤色较深的人识别为不如男性和肤色较浅的人。建模更公平的 AI 需要公司使用偏见缓解工具，如 AI Fairness 360，以及修改数据集。

隐私顾虑

由于 AI 在很大程度上依赖于大量数据，因此仍然存在隐私问题，因为敏感数据被暴露或滥用。例如，像苹果这样的公司通过以隐私为中心的方法来解决这个问题，例如其私有云计算，它在设备上或在加密环境中安全地处理数据。

劳动力中断

AI 自动化工具可能会取代工作——尤其是在存在手动流程的情况下。公司现在正在通过再培训工人来解决这个问题。以亚马逊为例，该公司已承诺投入数十亿美元来再培训员工，使其能够胜任专注于人机协作的 AI 角色。

透明度和问责制

不透明的 AI“黑箱”系统会抑制信任，并使医疗保健和金融等公司陷入合规困境。在后台，企业可以使用 Microsoft 的 InterpretML 等工具来“解释”数据科学，理解并验证 AI 驱动的决策。

安全与错误信息

对抗性攻击和滥用是我们对深度伪造等 AI 系统所承担的风险。AI 被像 Darktrace 这样的公司用来确定和阻止网络安全骚乱，并监控和清除 Discord 和 Reddit 等平台上的虚假或不安全内容。

商业 AI 的职业道路

AI 不仅在改变各行各业，还在为具备适当技能和专业知识的专业人士创造巨大的职业机会。从食品到金融等各个行业的公司都在大力争取 AI 人才，以在竞争中脱颖而出，并找出如何利用他们的人才和资源来推动创新、精简运营并最终开发新的增长领域。

美国劳工统计局预计，从 2023 年到 2033 年，计算机和信息技术职业的就业增长将远远快于所有职业的平均水平（预计每年新增约 356,700 个新职位）。下面列出了最受欢迎的 AI 工作和职业道路及其全国平均工资。

AI 工程师

AI 工程师负责设计、开发和部署这些 AI 模型，旨在解决业务问题。他们结合算法、数据管道和机器学习框架，创建智能解决方案。

平均年薪： 204,274 美元/年

数据科学家

数据科学家使用统计和 机器学习工具，从复杂数据中提取见解，并帮助企业做出更好的决策。

平均年薪： 163,215 美元/年。

机器学习工程师

机器学习工程师致力于设计和调整算法，使机器能够在无需特定编程知识的情况下进行学习和适应，这些应用（如个性化、欺诈检测等）的蓬勃发展需要这些知识。

平均年薪： 157,969 美元/年。

人工智能产品经理

AI 产品经理负责监督 AI 产品的构建、增长和发布，这些任务介于技术团队和业务团队之间。

平均年薪： 251,095 美元/年

自然语言处理（NLP）专家

NLP 专家通过聊天机器人、语音助手和语言翻译工具等应用程序，帮助组织变得更加敏捷，从信息资产中获得更多价值，并提高客户参与度和运营效率。

平均年薪： 119,103 美元/年

伦理 AI 专家

这些专业人士确保任何类型的 AI 系统都能以正确的方式完成，我们关注偏见和透明度的问题，并确保个人隐私得到充分保护。随着企业面临伦理挑战，他们的作用至关重要。

平均年薪为： 137,000 美元/年

机器人工程师

机器人工程师通过将 AI 与物理机器集成，构建可在制造业、医疗保健和物流等工业领域使用的自主系统。

平均年薪为： 151,861 美元/年

人工智能研究科学家

全方位的 AI 能力正在研究科学领域蓬勃发展，以帮助构建机器学习、计算机视觉和神经网络的未来。

平均年薪： 每年 173,998 美元。

人工智能训练师

在训练 AI 模型（尤其是 NLP 和图像识别）时，AI 训练师会对数据进行标记和策划，以确保这些 AI 模型准确有效。

平均年薪： 94,974 美元/年。

结论

人工智能（AI）正在改变商业的游戏规则，有助于提高效率、数据驱动的决策和例行工作。AI 带来从个性化客户体验到预测分析以及在快速变化的市场中保持竞争力的能力。它提高了生产力，降低了运营成本，并刺激了各行各业的创新。

然而，这样一个目标必须是战略规划的结果，同时要考虑到伦理问题和劳动力的适应。随着 AI 的发展，那些利用其可能性并管理其挑战的企业将取得成功。事实是，AI 不是工具；AI 是商业运营和战略的未来。