在當今動盪的商業環境中，市場條件日趨複雜，而整理和挖掘資料以推動基於分析的決策的措施對於組織來說不再足夠。為了提高競爭力並減輕損失，很多組織正在迅速地將資料實現貨幣化，特別是在人工智慧(ai)的刺激下。事實上，新興的人工智慧正在幫助具有前瞻性的公司實現和維持真正的敏捷性，推動增長，並比以往任何時候都更具競爭性。
人工智慧對於實現這些目標至關重要，而且可以進行恰當的**，這對準備和應對潛在危機方面至關重要，因為目前冠狀病毒疫情仍在全球很多國家和地區蔓延。事實上，調研機構gartner公司最近將「更智慧型、更快、更負責任的人工智慧」列為其第一大趨勢，尤其是那些希望進行必要的投資為疫情結束之後做好準備的組織。除了應對疫情之外，gartner公司還強調了人工智慧將會帶來多大的影響，並**說：「到2023年底，75%的企業將從人工智慧試點轉向運營人工智慧，將推動流資料和分析基礎設施增長5倍。」
gartner公司副總裁兼分析師rita sallam說：「要想在後疫情時代進行創新，資料和分析領導者需要在處理和訪問方面不斷提高分析速度和規模，才能在前所未有的市場變化中取得成功。」
但是，採用機器學習(ml)和自然語言處理(nlp)之類的人工智慧技術來收集見解並進行**，已經不足以完成任務，尤其是對於那些希望在全球範圍內有效競爭的組織來說。如今的組織必須努力建立一種由人工智慧驅動的資料素養的文化，這種文化直接並積極地影響他們的收入和利潤。
cloudsufi公司創始人兼首席執行官i***n khan說，「為了幫助關注資料貨幣化的企業更好地面向未來，確保其業務運營並資產擴大其資料價值鏈，有幾種實現和提公升機器智慧型的關鍵方法，以使其比過去的協議更加智慧型、更快和更具責任感。」cloudsufi公司是一家人工智慧解決方案提供商，致力於構建自動化資料**鏈，推動並實現資料貨幣化。
khan詳細介紹了利用人工智慧資料驅動的見解和技術的五個好處，以創造實際的價值，這種洞察力可以推動新的和不斷發展的業務模型，並使組織能夠增加收入和盈利能力。
1. 展現新的市場機會
如今的機器學習功能使人們能夠以前所未有的速度瀏覽以前無法訪問的資料。當前的技術提供了機會來分析影象、語音或書面輸入，而不僅僅是數字，從而幫助組織更好地在這些不同的資料集中找到聯絡。這可以通過多種方式產生價值並將其最大化。它不僅可以顯著減少支出，而且還可以創造新的市場機會。以冠狀病毒疫情為例，該演算法可快速篩選大量資料，以識別出相似的疾病和可能的**方法，從而使這些方法易於針對冠狀病毒進行測試。
機器學習的進步還幫助組織更好地利用其資料獲利並建立新的收入**。當然，在上面的例子中，患者資訊不會以任何方式共享或**，但是可以收集到其他非常有價值的資料點。這包括確定某種藥物只對特定年齡段的人群有效，這對藥物開發人員和醫生至關重要。
新興的人工智慧資料處理協議比機器學習技術的先前迭代要快得多，由此產生的解決方案、發現和產生利潤的結果也是如此。
2. 調和情感與現實
資料可以產生價值。而在以往，組織很難篩選大量資料並查明關係。雖然存在一些諸如回歸和關聯之類基本的工具，但是現在的分析要求真正了解所提取的資料的真正含義。那麼如何將資料轉換為可以講述的故事?在通常情況下，決策是基於情感基礎做出的。組織領導者可以使用資料來驗證自己的直覺。現在，他們獲得了更快的洞察力，可以果斷地驗證或否定他們的想法，同時也促使他們提出新的問題。因此，從組織的資料中獲取意義提供了巨大的優勢。
khan說：「人類的本性是這樣的，除非能看到它、觸控它、感受它，否則很難理解它。作為資料科學家，人們在簡單地解釋人工智慧驅動的資料技術方面做得還不夠好。用資料講述故事或展示實際結果是真正的力量。」
3. 將人類的決策過程與事實聯絡起來
人們經常將資料與事實分開，並斷言說「這就是事實」。神經網路將「人類決策過程」與這些事實聯絡起來，這是一種幫助人們做出更好決策的模擬實踐。以前，人們將在孤島中檢視諸如人口統計、客戶行為等資料集。但當這些多個資料集連線起來時，很明顯沒有兩個人或兩個客戶完全相同。
現在，採用新技術使人們能夠從事實層面理解趨勢，然後對外擴充套件。在健康領域，一些公司正在利用這一關鍵知識來**某人是否可能遭受某種病痛的折磨。它還允許更有效的「如果這樣將會發生什麼?」的場景。如果糖尿病患者注射胰島素，那麼他們的飲食和**方案就會改變，這使得高度個性化的醫療成為可能。但同樣的過程、原則和益處在非健康類別以及所有行業中都適用。
4. 面向未來的強大資料**鏈
從資料聯結器到管道、從資料湖到統計模型、從人工智慧到量子計算、從視覺化故事板到資料驅動的自動化、從機器學習到自然語言處理再到神經網路等等，組織都有非常有效的方法來驗證資料價值鏈。資料**鏈相當複雜，要使其經得起未來的考驗並更加強大，就需要從建立到消耗可操作見解的整個過程進行周密的處理。
它從資料採集開始，從許多內部和外部**收集各種各樣的大量資料，這些資料是以毫秒為單位生成的。一旦資料被識別和吸收，就需要把它帶到乙個中心點，在那裡可以對它進行探索、清理、轉換、擴充和豐富，最後建模以用於某個目的。然後是統計和啟發式建模。這些模型可以是不同型別的，並使用不同的演算法在不同的場景中產生不同的精度水平。然後需要對模型進行調整，並提供乙個持續反饋、學習和監控的環境。最後是結果的視覺化，通過繪製因果關係來突出顯示影響最大的地方，從而進行解釋。這得出了關於如何解決一系列問題或發現機會的結論。
khan指出，「大多數組織都有一些資料，並利用這些資料推動不同級別的業務流程改進和戰略決策。然而，很少有人充分利用資料。正確的資料估值和貨幣化方法可以發現無限的可能性，其中包括以客戶為中心、運營效率、競爭優勢、戰略合作夥伴關係、高效運營、提高盈利能力和新的收入**。」
5. 採用多**技術獲利
到現在為止，很多組織已經能夠編寫演算法，生成大量數值或書面資料並加以利用。但是，有大量的資料以影象或語音的形式出現，直到最近的技術發展，才易於處理和管理。視覺和聽覺輸入處理的應用是無止境的。零售和金融行業早先採用了這項技術，這是有充分理由的。這些行業組織看到成本下降，參與度上公升，銷售增加，並從其獲利點中受益。
甚至教育領域也在利用人工智慧驅動的資料。這項技術將會追蹤人們的眼睛運動情況，以辨別學生是否參與了由疫情而帶來的遠端學習模式。他們正在探索如何測量眼睛運動，以確定孩子是否真的在上課。
khan指出：「在以往，使用傳統系統和解決方案將付出高昂的成本。如今，跨混合多雲環境整合多個流程使資料處理和分析變得更加易於訪問和外包。這消除了組織購買成本過高的伺服器和其他機器硬體的需要。」
作為全球領先的**鏈透明度專家，khan在多種環境中推動業務轉型和以客戶為中心的周轉增長戰略而聞名。除了與麻省理工學院的工程合作夥伴關係之外，khan還成功地領導了美洲、歐洲、中東和亞洲市場的組織變革和流程改進。
khan說：「新的人工智慧解決方案和趨勢將消除資料及其解釋迷失甚至是更未被發現的拼湊過程。下一代平台正在通過執行建立和管理人工智慧產品所需的所有功能來解決這些問題，這些功能是單源系統，能夠以因果透明的方式提取資料、轉換、建模、調整和建議操作。」
對於一些公司來說，當今領先的人工智慧技術也為垂直行業的專業化提供了合適的條件。khan指出，「新興的解決方案支援通用的資料模型、法規遵從性和互操作性要求，這些要求反過來又加快了特定行業或市場的模型驗證、細化和實施。所有這些最終推動了對以前未解決問題的洞察力，這揭示了未開發的機會，並實現了工作流整合的認知解決方案的自動化。」
他繼續說：「總的來說，人工智慧正迎來乙個新的、更複雜的資料素養時代。這是一種建立在自動化、綜合性和整體性資料發現基礎上的新模式，它正在培養更高的認知洞察力和可操作的策略，從而對收入和利潤產生積極影響。也許人工智慧未來的任務不僅應該集中在變得比以前更聰明、更快、更負責任，而且還應該在人類直覺和資料支援決策之間架起一座橋梁。這樣做無疑會提高組織以最大程度信任進行交易的能力。」
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