如今，大多數人都認識到成為數據驅動型企業（yè）的重要性，能夠在需要時即時感知和響應（yīng）業務事件。數據分析工具和平台為捕獲事（shì）件並采取行動鋪平了道路，但（dàn）正如過去一年爆發（fā）的供應鏈（liàn）問題所告訴（sù）丝瓜视频黄瓜视频秋葵视频草莓视频的那樣，還有很長的路要（yào）走。現在，人工智能有望填補這一空白。

R. “Ray” Wang.在他的最新著作《人人都想統治世界》中，他稱下一（yī）波企業智能將由“人工智能智能服務”提供支持，該服務（wù）旨（zhǐ）在“將信號智能轉變為決策或行動的（de）過程自動化”。他寫道，人工智能智能服務現在將今天的成（chéng）功案（àn）例與（yǔ）落後者區分開來。例如，AI智能服務可以迅速篩選可用數據”來確定如何（hé）快速支付費用（yòng）——基於公司現在擁有多少現金、貨幣匯率、客戶狀態和特殊的合同術語做出決定等支付，是在30天後還是90天後。”

實時需要（yào）數據驅動的結（jié）果

人工智能服務“可以（yǐ）帶來不同的結果，”Wang補充道。“他們可以自動執行簡單的（de）流程，例如跟蹤庫存，也可以自動化複雜（zá）的流程，例如跟蹤庫存（cún）並在（zài）係統（tǒng）檢測（cè）到客戶對某件商品表現出特殊（shū）或（huò）異常興（xìng）趣時自（zì）動訂購新庫存。 ” 他概述了采用 AI 智能服務（wù）的數據驅動型企業可以（yǐ）預期的七項（xiàng）成（chéng）果：

感知

“人工（gōng）智能服（fú）務（wù）描述了現在正在發生的事情，”Wang說。“它提供了（le）人工編程的環（huán）境的基本描述。例如，一個零售係統會告訴你，後麵的（de）房間裏有30條藍色（sè）褲子，更衣室裏有（yǒu）5條（tiáo），收銀員那裏有兩條，還有一條顧客還沒離開商店。”

通知

AI智能服務“告訴你你想知道什麽。它通過（guò）警報、提醒和其他信號提供通知，這些（xiē）信號有助於通（tōng）過手動（dòng）輸入和學習（xí）來提供附加（jiā）信息。例如，隨著（zhe）零售係統的改（gǎi）進，可以創建（jiàn）通知以在需求量大的庫存留在更衣室時（shí）提醒（xǐng）員工。工作人（rén）員（yuán）現在知道將衣服（fú）放回（huí）貨架上，這樣（yàng）商店就不會錯過出售它們的（de）機會。 AI 智能服務可以觀察店員對通知的反應方式和時間，以便了解未來建議采取哪（nǎ）些行動。”

建議

數據驅動（dòng）的人（rén）工智能智能服務（wù）推薦行動。“他們根（gēn）據過去（qù）的行為（wéi）提供建議，並根據加權屬性、決策管理和（hé）機器學習隨著時間的推移進（jìn）行修改。在零售業中，係統可能（néng）會建議（yì）員（yuán）工（gōng）在（zài）發現更衣室裏有熱門（mén）物品（例如（rú） 6 號緊身牛仔褲）時檢查更衣區。根據該商品過去的銷售數據、一年中的時間、一周中的哪（nǎ）一天，甚至班次，係統建議在 20 分鍾或更短（duǎn）的（de）時間內將該商品重新（xīn）上架。”

自動化（huà）

AI 智能服務重複（fù）您一直想要的。 “隨著係統隨著（zhe）時間的推移不斷學習，它會微調和自動化通知和行動建議。在零售案例中，當隻（zhī）展示兩雙（shuāng）同碼時，工作人員會自動收到通知，提醒他們更衣室裏有多少條緊（jǐn）身（shēn）牛仔褲，以及建議他們（men）有多少（shǎo）時間（jiān）把它們放在顯示器上（shàng）。”

預測

人（rén）工智能智（zhì）能服務告知決策者期望什麽。 “預測建立在深度學習的基礎（chǔ）上，以預測和測試行為。例如，根據超過 1,000 次互動，零售店經理將在當天商店開業時收到預測，預測他（tā）們將在下午 2 點之前賣完 6 號緊身牛仔褲。然後經理將自動（dòng）收到（dào）一個（gè）提示，詢問她是否願意訂購更（gèng）多（duō）庫存，以便在（zài）中午之前到（dào）達。如（rú）果（guǒ）商店（diàn）經理總是說是，係統（tǒng）將學習始終檢查庫存並相（xiàng）應地建議經理（lǐ）訂購庫存。5000個訂單後，店長可能隻給係統全權委托，自動完成庫存。”

預防

AI 智（zhì）能服務有助於避免不良結果。 “他（tā）們應用（yòng）認（rèn）知計算或其積累的知識（shí）來識別潛（qián）在威脅。就零售商（shāng）而言，人工智能智能服務可能有助於（yú）在有人購（gòu）買之前識別潛在的信用卡欺詐。在產品或服務因缺陷而被退回的（de）情況（kuàng）下，好處（chù）可能會更加（jiā）強大。在這種情況下，專注於預防的人工（gōng）智能智能服（fú）務都是為了降低（dī）風險。”

態勢感知

數據驅動（dòng）的人工智能智能服務告訴決策者他們現（xiàn）在需要知道什麽。 “態勢感知——知道在那個特定（dìng）的時間（jiān）和地點發生了什麽以及在那種情況（kuàng）下該做什麽——接近於模仿人類的決策（cè）。 實現全（quán）麵的（de）態勢感知是人工智能智能服（fú）務最理想的結果，也是能夠提（tí）供最（zuì）高水平決策速度的結果。”