企業(yè)級(jí)AI的架構(gòu)及應(yīng)用
企業(yè)級(jí)AI的架構(gòu)是一個(gè)多層次、多模塊的系統(tǒng)，涵蓋了從數(shù)據(jù)輸入、處理到?jīng)Q策支持的全過程。核心部分可以類比為“AI大腦”，輔以RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）、IoT（物聯(lián)網(wǎng)）平臺(tái)等技術(shù)組成。
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企業(yè)級(jí)AI（人工智能）是指將先進(jìn)的AI技術(shù)和技術(shù)整合到大型組織中，以增強(qiáng)業(yè)務(wù)功能。涵蓋數(shù)據(jù)收集和分析等常規(guī)任務(wù)，以及自動(dòng)化、客戶服務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)管理等復(fù)雜操作。企業(yè)級(jí)AI的目的是通過利用尖端技術(shù)來提高效率、降低成本，并優(yōu)化決策過程。核心技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺等，這些技術(shù)使組織能夠在各種應(yīng)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)過程自動(dòng)化，簡(jiǎn)化復(fù)雜的業(yè)務(wù)功能，自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)，并利用積累的數(shù)據(jù)。
AI的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)50年代，但企業(yè)級(jí)AI的興起則是在近年來隨著計(jì)算能力的提升、大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及算法的創(chuàng)新而逐漸發(fā)展起來的。以下是企業(yè)級(jí)AI發(fā)展歷程中的一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：
基礎(chǔ)理論奠基：1943年，美國神經(jīng)生理學(xué)家沃倫·麥卡洛克和數(shù)學(xué)家沃爾特·皮茨提出了M-P模型，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究奠定了基礎(chǔ)。1950年，阿蘭·圖靈提出圖靈測(cè)試，為判斷機(jī)器是否具有智能提供了一種方法。
術(shù)語提出與初步研究：1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議標(biāo)志著人工智能作為一個(gè)研究領(lǐng)域正式誕生。此后，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開始致力于研究各種AI技術(shù)，如邏輯推理、搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
早期成果與挫折：在20世紀(jì)50年代至70年代，AI領(lǐng)域取得了一些早期成果，如“邏輯理論家”程序、感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。然而，由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力有限，AI技術(shù)的發(fā)展進(jìn)展緩慢，實(shí)際應(yīng)用效果未達(dá)預(yù)期，AI進(jìn)入低谷期。
專家系統(tǒng)興起：1968年，美國斯坦福大學(xué)教授愛德華·費(fèi)根鮑姆提出首個(gè)專家系統(tǒng)Dendral，此后專家系統(tǒng)在多領(lǐng)域被廣泛使用，推動(dòng)了AI的第二次發(fā)展浪潮。但專家系統(tǒng)性能受限，AI發(fā)展再次陷入低谷。
重要突破與基礎(chǔ)奠定：1997年，IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，標(biāo)志著機(jī)器在某種程度上能超越人類智能。2012年，GeoffreyHinton團(tuán)隊(duì)開發(fā)AlexNet模型，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得重大突破，成為深度學(xué)習(xí)革命的開端。
技術(shù)深化與廣泛應(yīng)用：近年來，AI在圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域取得了突出成就，并開始廣泛應(yīng)用于醫(yī)療保健、金融、教育、交通等眾多行業(yè)，深刻改變了人們的生活和工作方式。企業(yè)級(jí)AI也在此過程中逐漸興起，成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。
企業(yè)級(jí)AI在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下是一些具體的應(yīng)用案例：
電子商務(wù)：
阿里巴巴：利用自然語言處理技術(shù)自動(dòng)為網(wǎng)站生成產(chǎn)品描述，并通過“城市大腦”項(xiàng)目利用人工智能算法監(jiān)控城市交通，緩解交通擁堵。此外，阿里巴巴還通過其云計(jì)算部門阿里云，借助人工智能幫助農(nóng)民監(jiān)測(cè)農(nóng)作物，以提高產(chǎn)量并降低成本。
自動(dòng)駕駛：
Waymo：谷歌母公司Alphabet旗下的自動(dòng)駕駛技術(shù)部門，希望將自動(dòng)駕駛技術(shù)推向全球，不僅用于搭載乘客出行，還旨在減少交通事故的發(fā)生。其自動(dòng)駕駛車輛已經(jīng)在加利福尼亞州作為自動(dòng)駕駛出租車搭載乘客穿梭往來。
智能語音助手：
亞馬遜Alexa：亞馬遜的數(shù)字語音助手，能夠執(zhí)行各種任務(wù)，如播放音樂、設(shè)置提醒、控制智能家居設(shè)備等。
蘋果Siri：蘋果在iPhone等產(chǎn)品中運(yùn)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了智能語音助手Siri功能，用戶可以通過語音指令完成各種操作。
個(gè)性化推薦：
亞馬遜：收集大量關(guān)于每個(gè)人購買習(xí)慣的數(shù)據(jù)，通過預(yù)測(cè)分析在客戶有需求之前就預(yù)測(cè)出他們需要什么，并推薦相關(guān)商品。
Spotify：推薦新的藝術(shù)家和歌曲給用戶，根據(jù)用戶的聽歌習(xí)慣和喜好進(jìn)行個(gè)性化推薦。
客戶服務(wù)：
聯(lián)合利華：利用GPTAPI創(chuàng)建人工智能工具，以盡可能減少食物浪費(fèi)并自動(dòng)生成產(chǎn)品清單。同時(shí)，還利用此API創(chuàng)建了一個(gè)平臺(tái)，用于過濾向客戶服務(wù)發(fā)送的電子郵件，從合法消息中篩選出垃圾郵件，并擴(kuò)展到客戶服務(wù)代理，進(jìn)一步提升了客戶服務(wù)的效率。
預(yù)測(cè)性維護(hù)：
GE（美國通用電氣）：定期使用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，通過直接分析飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)據(jù)來識(shí)別潛在問題、進(jìn)行必要維護(hù)并確保飛機(jī)的整體安全。
哥倫比亞特區(qū)供水和污水管理局（DCWater）：利用預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)來識(shí)別潛在的總水管破裂風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)監(jiān)控收集系統(tǒng)的性能。還開發(fā)了一款名為PipeSleuth的人工智能工具，該工具能夠查看下水道管道的閉路電視錄像，實(shí)時(shí)評(píng)估維護(hù)需求。
財(cái)務(wù)報(bào)告和會(huì)計(jì)實(shí)踐：
Intuit：每年實(shí)現(xiàn)超過7.3億次AI驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)者互動(dòng)，并每天生成580億次機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)。通過使用其生成式AI操作系統(tǒng)（GenOS），Intuit能夠構(gòu)建專注于稅務(wù)、會(huì)計(jì)和現(xiàn)金流等領(lǐng)域的金融大語言模型，有助于減輕員工重復(fù)性工作負(fù)擔(dān)的同時(shí)也降低了數(shù)據(jù)輸入、交易分類和發(fā)票處理方面的錯(cuò)誤。
普華永道：運(yùn)用AI技術(shù)，如自然語言處理、ML、深度學(xué)習(xí)、模型操作、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生、AIGC、以及負(fù)責(zé)任的人工智能，以更有效地為咨詢業(yè)務(wù)提供信息。
招聘流程優(yōu)化：
亞馬遜：利用AI優(yōu)化招聘流程，包括篩選簡(jiǎn)歷、將候選人與適宜的職位相匹配、執(zhí)行在線初步評(píng)估，并將相關(guān)數(shù)據(jù)傳遞給招聘人員以便與候選人取得聯(lián)系。
聯(lián)合利華：與Pymetrics合作開發(fā)了一個(gè)在線平臺(tái)，該平臺(tái)可以通過視頻軟件對(duì)候選人進(jìn)行評(píng)估。在面試的第二階段，候選人需要回答問題30分鐘，期間，AI軟件會(huì)使用自然語言處理和肢體語言分析技術(shù)，對(duì)候選人的肢體語言、面部表情和詞語選擇進(jìn)行深度解析。
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