疫情如何影响了技术的发展？
根据凯捷(Capgemini)三年前发布的一项研究数据显示，有 21% 的消费者每天都进行 AI 交互。而截至 2020 年 7 月，由于人们更频繁的使用聊天机器人、数字助理、语音和面部识别以及生物识别扫描仪来代替人与人之间的交互，这一比例上升至54%。消费者对 AI 驱动的交互的信任度也从 2018 年的 30% 上升到 2020 年的 46%。从零售、杂货和餐厅的非接触式订购到远程医疗交互(取代了就诊医生的访问)，消费者对这些非接触式设备的采用交易一直是关键且一致的变化。并且大家也逐渐意识到，哪怕疫情结束，这些变化也不会消失。 二、打破历史进行预测建模那些不断变化的消费者行为，为数据科学团队创造了一个摆到面前的现实：预测性 AI 和机器学习(ML)模型及其所衍生的数据几乎刚输出便过时了，并且在许多情况下都变得无关紧要。过去，这些模型基本来源于过去几年来行为模式的历史数据。但是，在支出趋紧、购买选择受限、需求模式变化以及与客户互动受限的世界中，历史数据已经不再适用。为了解决这个问题，在公司无法提供不准确的预测或收入损失的时候，AI 团队转向了实时变化的预测等解决方案。 三、在数字化转型中，人工智能等于投资回报率迫于压力，去年的春天很多公司都面临着做出一个艰难的选择。是暂停项目和计划并等待疫情消退，还是在这些充满挑战的时期借助 AI 进行转型?许多人将后者视为最佳选择，因为可以利用先进的技术功能更好地预测未来，而不是通过总结历史规律、”看后视镜“开展业务。但是，因为在经济不确定性的情况下，这也伴随着业务预算被收紧、严格管控。不过当技术转型涉及 AI 部署时，组织将有巨大的机会获得业务优势，同时获得很高的 ROI。通过选择适当的用例并正确执行，人工智能驱动的项目可以在部署的头六个月内收回成本 —— 并在整个项目或程序生命周期内带来 ROI 的倍数。在数据转换(以实现 AI)等领域进行的前期投资似乎非常艰巨。但是，最佳实践案例研究已经证明，实际上已经出现很多自筹资金的业务案例。 人工智能只是可用来帮助企业度过疫情时期的众多技术功能之一。但是，随着我们进入第二年，许多借助 AI 力量的商业模式已经显示出它们的长期价 （编辑：济源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
