如今，大多数人都认识到成为数据驱动型企业的重要性，能够在需要时即时感知和响应业务事件。数据分析工具和平台为捕获事件并采取行动铺平了道路，但正如过去一年爆发的供应链问题所告诉我们的那样，还有很长的路要走。现在，人工智能有望填补这一空白。
R. “Ray” Wang.在他的最新著作《人人都想统治世界》中，他称下一波企业智能将由“人工智能智能服务”提供支持，该服务旨在“将信号智能转变为决策或行动的过程自动化”。他写道，人工智能智能服务现在将今天的成功案例与落后者区分开来。例如，AI智能服务可以迅速筛选可用数据”来确定如何快速支付费用——基于公司现在拥有多少现金、货币汇率、客户状态和特殊的合同术语做出决定等支付，是在30天后还是90天后。”
实时需要数据驱动的结果
人工智能服务“可以带来不同的结果，”Wang补充道。“他们可以自动执行简单的流程，例如跟踪库存，也可以自动化复杂的流程，例如跟踪库存并在系统检测到客户对某件商品表现出特殊或异常兴趣时自动订购新库存。 ” 他概述了采用 AI 智能服务的数据驱动型企业可以预期的七项成果：
感知
“人工智能服务描述了现在正在发生的事情，”Wang说。“它提供了人工编程的环境的基本描述。例如，一个零售系统会告诉你，后面的房间里有30条蓝色裤子，更衣室里有5条，收银员那里有两条，还有一条顾客还没离开商店。”
通知
AI智能服务“告诉你你想知道什么。它通过警报、提醒和其他信号提供通知，这些信号有助于通过手动输入和学习来提供附加信息。例如，随着零售系统的改进，可以创建通知以在需求量大的库存留在更衣室时提醒员工。工作人员现在知道将衣服放回货架上，这样商店就不会错过出售它们的机会。 AI 智能服务可以观察店员对通知的反应方式和时间，以便了解未来建议采取哪些行动。”
建议
数据驱动的人工智能智能服务推荐行动。“他们根据过去的行为提供建议，并根据加权属性、决策管理和机器学习随着时间的推移进行修改。在零售业中，系统可能会建议员工在发现更衣室里有热门物品（例如 6 号紧身牛仔裤）时检查更衣区。根据该商品过去的销售数据、一年中的时间、一周中的哪一天，甚至班次，系统建议在 20 分钟或更短的时间内将该商品重新上架。”
自动化
AI 智能服务重复您一直想要的。 “随着系统随着时间的推移不断学习，它会微调和自动化通知和行动建议。在零售案例中，当只展示两双同码时，工作人员会自动收到通知，提醒他们更衣室里有多少条紧身牛仔裤，以及建议他们有多少时间把它们放在显示器上。”
预测
人工智能智能服务告知决策者期望什么。 “预测建立在深度学习的基础上，以预测和测试行为。例如，根据超过 1,000 次互动，零售店经理将在当天商店开业时收到预测，预测他们将在下午 2 点之前卖完 6 号紧身牛仔裤。然后经理将自动收到一个提示，询问她是否愿意订购更多库存，以便在中午之前到达。如果商店经理总是说是，系统将学习始终检查库存并相应地建议经理订购库存。5000个订单后，店长可能只给系统全权委托，自动完成库存。”
预防
AI 智能服务有助于避免不良结果。 “他们应用认知计算或其积累的知识来识别潜在威胁。就零售商而言，人工智能智能服务可能有助于在有人购买之前识别潜在的信用卡欺诈。在产品或服务因缺陷而被退回的情况下，好处可能会更加强大。在这种情况下，专注于预防的人工智能智能服务都是为了降低风险。”
态势感知
数据驱动的人工智能智能服务告诉决策者他们现在需要知道什么。 “态势感知——知道在那个特定的时间和地点发生了什么以及在那种情况下该做什么——接近于模仿人类的决策。 实现全面的态势感知是人工智能智能服务最理想的结果，也是能够提供最高水平决策速度的结果。”
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