對於人工智慧的增長， 根據美國銀行美林（BofA Merrill Lynch）的說法， 到2020年， AI（Artificial Intelligence， 人工智慧）的市場將達到700億美元。 到2035年， AI可能使年度經濟增長率翻一番。 ， 提高生產率近40%。 Accenture人工智慧報告預測。
什麼是人工智慧？
好的， 先做的第一件事， 讓我們回顧一下什麼是人工智慧。 像任何一個新興技術， 聰明的人（主要是書呆子）不同意。 Playfair Capital的技術投資者Nathan Benaich 寫道： “對近來有意義的人工智慧（AI）的普遍接受的定義已經成為一個復興的話題。 “AI不是一種技術。 事實上， 這是一個廣泛的領域， 由機器人學到機器學習的許多學科組成。 “
但總的來說， 人工智慧是一個非技術性計算的術語， 也就是現在人類唯一能做的東西。 今天， 在大多數情況下， 電腦按照他們的程式去做， 不多也不少， 人工智慧電腦做的比他們的人類程式設計要多。 在AI內有幾個有些重疊的子類別。 它們包括機器學習、深度學習和神經網路。
現在人工智慧的主要活動集中在機器學習上。
一個演算法是一個複雜的公式。 輸入和輸出。 機器學習演算法需要輸入,提供了一個輸出,然後調整自己基於準確的輸出。 如果你曾經回應過Facebook照片上的標籤建議， 你就已經和機器學習演算法互動了。
如果你接受了這個建議， 你拍拍演算法的回來。 但如果您在列表中選擇了第二或第三個選項， 則該演算法會根據您的回饋進行調整。 您提出的演算法更準確一點。
人工智慧軟體是什麼?
人工智慧軟體主要有兩種：“純”和“應用”。
純人工智慧軟體基本上是演算法本身。 它是由你來決定哪些資料集應用以及如何訓練它。
應用人工智慧軟體使用人工智慧自動化現有工作和做新的工作,目前盈利通過更便宜和更強大的人工智慧。
自然語言處理（NLP）使人工智慧能夠適當地回應人類言語。 Siri， Cortana和Alexa是由NPL AI提供的chatbots。 當這些助手根據您的行為調整自己的演算法時， 機器學習就會出現。 如果你說“謝謝”或者什麼都沒有， 沒有任何改變。 但是， 如果您重複自己， 或嘗試使用不同的單詞， 他們會稍微調整其設置以在下次更好地響應。
在B2B世界中， 應用NPL通常採用由機器學習演算法驅動的聊天室或自動（非功能表驅動）電話服務員的形式。 這些機器會將您的使用者引導到正確的資料或團隊中的人員。 承諾是自動呼叫/電子郵件路由， 隨著時間的推移越來越好（大部分）。
在CES 2017上， “語音控制的智慧助手是無處不在，
但也有其他聊天機器人的商業應用程式。 Facebook在2016年4月推出了信使平臺， 在那裡， 品牌可以為用戶構建NPL-powered機器人。 到了十一月， CIO雜誌報導說， 信使供電至少33000個聊天機器人， 包括萬事達卡的機器人“卡伊”。
甚至CRM軟體都是人為的智慧化。 Salesforce的愛因斯坦使用電子郵件， 日曆和社交資料來預測您的潛在客戶在統計時最有可能打開您的電子郵件， 並積極回應， 並建議20分鐘的時間段發送您的潛在客戶後續電子郵件。
下一個人工智慧軟體是什麼?
根據Condliffe， 2017年將會將NLP AI添加到盡可能多的硬體中。
加特納預測， 2019， 創業公司將在人造智慧軟體市場上主宰亞馬遜， Google， IBM和微軟， 提供行業定制的聊天室， 擅長於利基任務。 對於IT客戶服務，
到2020年底， 通過將人為因素將最佳實踐納入人工智慧專案， 組織將能夠成功地提高四倍的成功機會。 此外， 五分之一的公司將有全職工作的員工監測和指導神經網路。
企業的人工智慧清單
這裡有一些事情要做， 以準備無處不在的人工智慧軟體：
在你的企業周圍尋找機會使用人工智慧來降低成本或為客戶提供更多的價值。 問自己是否可以成本有效地減少你的BOT的平均時間解析度或説明銷售客戶。
在您提出了AI的一些潛在用例後， 將特定項目的RFP發送給較小的AI供應商。
當招聘時， 你需要的技能集中在創建、更新、測試、培訓和再培訓神經網路。 尋找想學習BOT腳本和開發的候選人，並展示內部溝通和過程表達的才能。在人工智慧專案中培訓你的員工進行演算法測試、內容獲取和資料雇傭。同時，尋找人類因素工程資質。
所以，你需要人工智慧軟體？當然，這取決於你的業務的哪些部分可以自動化，自動化的成本是多少，自動化能帶來多少額外收益。
這是肯定的。機器人每天都在學習如何自主處理更多的業務。而且每年人工智慧軟體越來越便宜，也越來越普及。現在是時候開始四處尋找自動化的東西，從供應商那裡獲得建議，以及培養團隊中的人才。
您想讓您的業務那部分先自動化呢？可以在評論中告訴我。
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