人工智能将改变商业决策

近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。

人工智能和商业决策

在人工智能问世之前，企业不得不依赖于不一致的数据。因此，决策过程不是很精确。就在那时，人工智能来拯救世界。现在，有了人工智能，企业可以转向基于数据的模型和模拟。更新后的人工智能系统从零开始，以大数据的常规饮食喂养自己。这是行动中的智慧，最终提供了可以用于精确决策的复杂数据模型。下面是一些基于人工智能的决策的例子。

金融行业

在金融行业发生的重大变化的推动下，机器人顾问正获得越来越多的关注。机器人顾问随着时间的推移而进化。最初，它们以一种独立的方式帮助消费者进行聚合和交易执行。进化的第二阶段诞生了“集成机器人顾问”。集成的机器人顾问模型对提供者和消费者都有帮助。这些顾问提供了辅助建议和预测模型。这种模式在零售和机构产品中尤其流行。然后出现了具有经济和市场前景的终极认知机器人顾问模型。与之前的模型一样，该模型帮助供应商和消费者做出基于财务的决策。它充分利用了机器学习和基于代理的建模概念，以提供增强的和整体的建议。

普华永道(PwC)是全球最大的专业服务公司之一，它从美国金融数据、美国人口普查局(US Census Bureau)和其他获得公共许可的来源那里收集了大量信息，以打造价值10亿美元的资产。$ecure是一个大型的模拟模型，它可以让3.2亿美国消费者做出财务决策。该模型旨在帮助金融服务部门(FSS)的公司绘制买家角色图，预测客户行为，模拟市场趋势和公司的未来。$ecure使FSS公司能够在几秒钟内做出实时的业务决策。

汽车行业

从汽车设计到销售决策支持，汽车工业已经开发了一套人工智能应用程序。人工智能是智能无人驾驶汽车设计背后的核心原因。配备了多个传感器，汽车可以学习环境，环境和识别模式。这些数据被用作附加的安全驱动功能，提醒司机注意碰撞和车道偏离。和FSS一样，人工智能也被用于开发汽车生态系统模型。在这里，您有一个智能机器人，它可以映射汽车玩家(包括买家、制造商和运输服务提供商)在各个级别所做的决定。这种人工智能的决策帮助汽车制造商预测了未来无人驾驶汽车的流行趋势。除了设计和制造之外，人工智能还帮助企业做出更好的营销和广告决策。

市场营销行业

在做营销决策时，有很多复杂的问题。一个人必须认识到客户的需求和期望，并相应地使产品符合这些需求。此外，对改变消费者行为模式有良好的洞察力是至关重要的。市场趋势在不断地变化，对时尚动态的预测是做出好的营销决策不可避免的。

基于人工智能的建模和数据模拟技术使您能够深入了解您的买家角色。这些技术使营销人员能够预测不同情况下的消费者行为。通过一个人工智能的决策支持系统，通过实时和最新的数据收集可以得到决策支持。这些系统还可以帮助你进行市场预测和行业趋势分析。以下是一些由人工智能驱动的常见营销系统:

客户关系管理

CRM系统中的人工智能实现了许多功能的自动化，如联系人管理、数据记录、数据分析、领先排名等。AI的买方角色模型还可以为企业提供每个客户的终生价值预测。销售团队可以使用这些特性更有效地工作。

推荐系统

推荐系统首先部署在有音乐内容的网站上。这些系统设法进入了不同的行业。人工智能系统了解用户的内容选择和偏好，并最终推送符合这些偏好的推荐内容。这是降低反弹率的好方法。此外，企业可以利用通过机器学习获得的信息来制作量身定制的目标内容。

专家系统

多年来，人工智能一直试图通过专家系统模拟专家的知识和推理能力。专家系统是一种解决问题的软件应用程序。市场营销专家系统(例如MARKEX)应用专家思维过程算法为每个问题提供评估和建议。

社会计算

社交计算帮助营销人员深入了解社会动态和目标市场的行为。通过人工智能营销人员可以分析、模拟和预测客户的行为。人工智能软件应用程序还可以用于数据挖掘社交媒体网络。

意见挖掘

意见挖掘是一种数据挖掘过程，通过浏览web获取客户的意见、反应和感受。对于营销专业人士来说，这是了解他们的产品如何被目标受众感知的一个很好的方式。一般来说，手工数据挖掘分析是乏味的，并且需要很长时间才能完成。人工智能以其先进的搜索和分析功能使时间消耗最小化。

这种类型的人工智能主要用于搜索引擎。使用人工智能，搜索引擎会定期对人们在某些网站上的兴趣进行排名。这些人工智能机器人使用各种算法来获取目标的命中和页面排名，以及所有其他评分系统。在这里，使用了基于超链接的人工智能，机器人寻找链接页面的集群。人工智能系统通常将这些资源视为一个共享利益的群体。

基于人工智能的未来商业决策

可以说，那些认为人工智能会让员工过时的人的观点只能被认为是一个神话。人们实际上不会因为机器而失去工作，但会提高他们的工作质量。人工智能将帮助员工更有效地工作。同样的事情也适用于决策。与科幻电影所展示的不同，人工智能不会让我们做出有害的决定，但只会给我们一个更好的理由，最终让我们做出更好的决定。当业务主管和决策者通过基于人工智能的决策系统进行可靠的数据分析、跟踪和建议时，他们会做出更好的选择。通过这种方式，企业可以提高每个团队成员的工作效率。人工智能还将提高企业的竞争力。

结论

根据Gartner的数据，到2020年底，今天的数据将翻倍至800%。话虽如此，企业获得了80%的非结构化数据。这些数据由图像、音频、电子邮件等组成。根据IBM的说法，这些数据是IT世界中最丰富和最复杂的原材料。在这种情况下，人的能力不足以遍历所有数据并做出最佳决策。难怪大多数行业都倾向于让人工智能参与决策