人工智能项目通常被部署来解决流程中的

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瓶颈，这可能对成本、收入流或资源分配产生重大影响……并最终影响您想要改进的底线。



不同形式的人工智能提供不同的价值。其中，许多企业应用的共同价值观包括：



协助或替代人类执行耗 英国电子邮件列表 时且劳动密集型的活动，例如阅读大量文档以对可操作的项目进行分类。

支持需要深度图像扫描的业务流程和活动。







用于提高效率或增强工作流程的语音分析，例如用于客户支持路由的语音分析。

与人脑非常相似，人工智能技术可以根据数据做出未来趋势，提高预测的准确性，已经应用于保险、金融政府、营销甚至农业等多个行业……。

选择一个任务作为 AI 项目的起点

人工智能通常是面向任务的，而不是从项目开始。需要明确的是，一个人工智能项目通常是为了执行新的增值任务、新的效率而开始的，并且会成为公司的一部分，长期坚持公司的活动，而不是公司的活动。必须部署人工智能只是为了加入一个短暂的项目。因此，对于您公司的第一个人工智能实验，请为人工智能定义数据驱动的高价值任务。



选择一个任务作为 AI 项目的起点

选择一个任务作为 AI 项目的起点



这是人工智能技术在医疗保健中应用的一个例子：识别可能属于“极有可能跌倒”类别的患者的任务。这是一项高价值的任务，因为医疗团队很难24/7全天候跟踪所有患者，以便在患者跌倒时提供及时的紧急护理，从而导致受伤、护理更加复杂，甚至可能产生法律后果。因此，AI项目将研究患者的医疗数据，识别出跌倒高危人群，在这组患者入院时进行标记。因此，医疗团队可以分配资源更多地关注这组患者，增加额外的预防措施，以降低这组患者跌倒的风险。



确定人工智能实施所需的额外数据和系统

在人工智能项目中，人工智能的结果、分析和预测是输出，数据是输入。因此，良好的数据是人工智能项目成功的命脉。



在实施人工智能项目之前，您需要调查、收集、综合和验证与该项目相关的所有数据。数据缺失或不正确都会影响AI的判断，给出错误的结果。相反，良好的数据源是希望人工智能项目成功的首要基础。



确定人工智能实施所需的额外数据和系统

确定人工智能实施所需的额外数据和系统



在数据收集和验证步骤之后，您需要检查该数据的使用是否有任何限制，例如数据格式是否兼容AI读取、隐私规定、数据使用规则（例如仅使用）提供的数据或者可以从任何外部来源获取更多数据……这一步是为了确保AI确实可以读取和分析其中的任务数据区域，而不是被过度分析或信息不足。



一旦确定了人工智能要处理的数据，您需要确保人工智能输出可以与公司现有系统集成以实现您的目标。如果未集成，我是否需要更改或向系统添加任何内容？这一步需要信息技术专家来研究和实施。