人工智能和机器学习已经在改变我们所知道的世界

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

从电视和牙刷到与人类互动的实时数字头像，最近的CES展示了AI在日常生活中的普及。

商界也可以说，Gartner的最新研究显示，37%的组织已经实现了某种形式的AI或机器学习。

到目前为止，这些技术已经被大型组织采用和实施，这些组织有足够的资源和专业知识将它们无缝地集成到他们的业务中。然而，随着近年来技术的快速发展，SaaS(软件即服务)提供商提供的集成技术和AI也能满足中小企业的需求和预算。

以下是AI和机器学习的一些发展趋势，2020年及以后各种规模的企业都可以使用。

单一供应商战略

企业软件市场正在迅速扩大。越来越多的供应商进入市场，常用解决方案的范围越来越广，给这项技术的早期采用者带来了困惑。即使对于大型企业来说，集成来自不同供应商的新技术也是一项挑战。

因此，在2020年及以后，充分利用AI和机器学习的业务将成为实施单一供应商技术平台的业务。使用分散的数据使用不同的数据模型来处理不同应用程序中的分散数据是一个挑战，但是将所有数据集成到一个集成平台中的组织会发现将其输入到机器学习算法中要容易得多。

毕竟，可用的数据越多，你的AI和机器学习模型就会越强大。通过使用集成软件平台提供的大量数据，高级业务应用程序将能够回答我们的问题或帮助我们浏览界面。如果你是一个企业主，并计划在2020年将AI和机器学习用于你的企业，那么单一供应商战略是你最好的选择。

超级个性化

技术发展如此之快，企业不再需要为了适应技术而妥协。这种类型的超级个性化可以提高商业软件用户的生产力，将继续是2020年企业的主要关注点。

例如，在过去几年里，我们看到了算法社交媒体时间表的兴起。对于营销人员来说，人工智能和机器学习意味着个性化变得越来越复杂，这使得企业能够加强和更加关注客户。能够获得洞察力以创造个性化客户体验并加速销售的公司可能会在2020年获胜。

数据清理

有了AI和机器学习，一天中的每一秒都会处理大量的数据。2020年，实施人工智能和机器学习的公司面临的主要挑战之一是数据清理——从数据集中检测、纠正或删除损坏或不准确记录的过程。

较小的组织可能会开始期望在日常软件(如电子表格)中使用人工智能功能，以便可以从地址中解析信息或消除不一致。同时，大型组织将从人工智能中受益，人工智能可以确保他们的数据更容易用于分析或为从一个应用程序迁移到另一个应用程序做准备。

创新营销

企业可以通过适当的内容和战略性创新营销蓬勃发展。考虑使用自动标记，这可能很快就会成为常态。智能手机可以识别和标记照片中的对象，这使得照片库更容易搜索。我们将开始看到业务应用程序自动标记信息，使其更容易访问。

有了人工智能，客户关系管理系统将继续成为企业向客户营销的一个奇妙的、不断发展的渠道。如今，企业可以通过运行报表，按收入或销售额排序，在CRM系统中找到自己的主要客户。未来几年，企业将能够搜索“顶级客户”，他们的CRM系统将知道他们在寻找什么。

随着行业趋势和需求的变化，所有企业使用最新技术对其运营产生积极影响是非常重要的。在2020年及以后，人工智能和机器学习将通过帮助企业减少人工劳动和提高生产率来支持企业。

虽然有些企业(尤其是小企业)可能会担心AI，但对于那些准备向技术驱动的未来迈出一大步的企业来说，这是一个变化，肯定会带来范式的转变。

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