什么是人工智能软件？你需要它吗？
对于人工智能的增长，根据美国银行美林（BofA Merrill Lynch）的说法，到2020年，AI（Artificial Intelligence，人工智能）的市场将达到700亿美元。到2035年，AI可能使年度经济增长率翻一番。，提高生产率近40%。Accenture人工智能报告预测。
什么是人工智能？
好的，先做的第一件事，让我们回顾一下什么是人工智能。像任何一个新兴技术，聪明的人（主要是书呆子）不同意。Playfair Capital的技术投资者Nathan Benaich 写道： “对近来有意义的人工智能（AI）的普遍接受的定义已经成为一个复兴的话题。“AI不是一种技术。事实上，这是一个广泛的领域，由机器人学到机器学习的许多学科组成。“
但总的来说，人工智能是一个非技术性计算的术语，也就是现在人类唯一能做的东西。今天，在大多数情况下， 计算机按照他们的程序去做，不多也不少，人工智能计算机做的比他们的人类编程要多。在AI内有几个有些重叠的子类别。它们包括机器学习、深度学习和神经网络。
现在人工智能的主要活动集中在机器学习上。器学习是计算机算法本身的改进。
一个算法是一个复杂的公式。输入和输出。机器学习算法需要输入,提供了一个输出,然后调整自己基于准确的输出。如果你曾经回应过Facebook照片上的标签建议，你就已经和机器学习算法互动了。
如果你接受了这个建议，你拍拍算法的回来。但如果您在列表中选择了第二或第三个选项，则该算法会根据您的反馈进行调整。您提出的算法更准确一点。
人工智能软件是什么?
人工智能软件主要有两种：“纯”和“应用”。
纯人工智能软件基本上是算法本身。它是由你来决定哪些数据集应用以及如何训练它。
应用人工智能软件使用人工智能 自动化现有工作和做新的工作,目前盈利通过更便宜和更强大的人工智能。
自然语言处理（NLP）使人工智能能够适当地响应人类言语。Siri，Cortana和Alexa是由NPL AI提供的chatbots。当这些助手根据您的行为调整自己的算法时，机器学习就会出现。如果你说“谢谢”或者什么都没有，没有任何改变。但是，如果您重复自己，或尝试使用不同的单词，他们会稍微调整其设置以在下次更好地响应。
在B2B世界中，应用NPL通常采用由机器学习算法驱动的聊天室或自动（非菜单驱动）电话服务员的形式。这些机器会将您的用户引导到正确的数据或团队中的人员。承诺是自动呼叫/电子邮件路由，随着时间的推移越来越好（大部分）。
在CES 2017上，“语音控制的智能助手是无处不在，”MIT技术评论作家Jamie Condliffe说。
但也有其他聊天机器人的商业应用程序。Facebook在2016年4月推出了信使平台，在那里，品牌可以为用户构建NPL-powered机器人。到了十一月，CIO杂志报导说，信使供电至少33000个聊天机器人，包括万事达卡的机器人“卡伊”。
甚至CRM软件都是人为的智能化。Salesforce的爱因斯坦使用电子邮件，日历和社交数据来预测您的潜在客户在统计时最有可能打开您的电子邮件，并积极响应，并建议20分钟的时间段发送您的潜在客户后续电子邮件。
下一个人工智能软件是什么?
根据Condliffe，2017年将会将NLP AI添加到尽可能多的硬件中。
加特纳预测，2019，创业公司将在人造智能软件市场上主宰亚马逊，Google，IBM和微软，提供行业定制的聊天室，擅长于利基任务。对于IT客户服务，超过10%的雇员将花费大部分时间为机器人编写脚本。大约三分之一的领先公司将会看到AI蚕食他们的收入。
到2020年底，通过将人为因素将最佳实践纳入人工智能项目，组织将能够成功地提高四倍的成功机会。此外，五分之一的公司将有全职工作的员工监测和指导神经网络。
企业的人工智能清单
这里有一些事情要做，以准备无处不在的人工智能软件：
在你的企业周围寻找机会使用人工智能来降低成本或为客户提供更多的价值。问自己是否可以成本有效地减少你的BOT的平均时间分辨率或帮助销售客户。
亚马逊的“问问”上的回波特征是提高基于客户数据的一个例子。Alexa根据用户的购买历史、送货地址、发货和付款偏好为用户提供日常促销和特殊优惠。客户服务专家Richard Shapiro称之为“游戏改变者”，人工智能可以替代人身保险评估吗？它能帮助营销产生更多的线索或销售更多的交易吗？
在您提出了AI的一些潜在用例后，将特定项目的RFP发送给较小的AI供应商。
当招聘时，你需要的技能集中在创建、更新、测试、培训和再培训神经网络。寻找想学习BOT脚本和 开发的候选人，并展示内部沟通和过程表达的才能。在人工智能项目中培训你的员工进行算法测试、内容获取和数据雇佣。同时，寻找人类因素工程资质。
所以，你需要人工智能软件？当然，这取决于你的业务的哪些部分可以自动化，自动化的成本是多少，自动化能带来多少额外收益。
这是肯定的。机器人每天都在学习如何自主处理更多的业务。而且每年人工智能软件越来越便宜，也越来越普及。现在是时候开始四处寻找自动化的东西，从供应商那里获得建议，以及培养团队中的人才。
您想让您的业务那部分先自动化呢？可以在评论中告诉我。
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