AI /自动化

AI在数据驱动的企业中

数字企业的特征与一个不完全不同。在传统组织主要在其运作核心内用技术的情况下，数字人将其带到其外部边界，主要是创造消费者喜悦的主要目标。它通过发现利用新的机会，隐藏的风险，新兴的客户预期和竞争动作来实现这一目标。这些洞察力随着敏捷性和轻松而且在上下文中聚集，从而使企业能够快速和目标响应。由于数字组织越来越受数据驱动，因此其决定和行动也是如此。

如果数据是数字企业的生命线，人工智能（AI）技术是其泵送的心。AI，尤其是其子集包括机器学习，深度学习和高级分析，可以自动化数据驱动企业中的大部分洞察收集和决策，并在多次上放大数据的值。

但仅仅在最新的AI解决方案上拆除了数据驱动的企业。大多数现任者需要采取几项措施，然后再进行转型。不幸的是，他们面临着许多障碍，包括但不限于陷入遗产技术，过时的过程和数字技能短缺中的不灵活的核心。

但是，鉴于正确的方法和合作伙伴，成功的转型在每个组织的掌握范围内。Infosys帮助许多客户使用以下策略来遍历这一旅程：

目的是将客户端转换远离传统用例或点解决方案 - LED方法，使其能够在工业化规模上批准数据，我们首先绘制通过数据创建值的机会蓝图。从那里，我们描绘了一种用于建立实现蓝图中列出的机会所需的能力的路线图。广泛地，路线图要求：

• 现代化企业的遗产系统核心，因此可以接受数字转型雷竞技足球
• 建立智能，认知系统，发现隐藏或未知信号和数据中的相关性
• 采用人工智能技术创建一个学习，适应性的组织，这会非常迅速发展

这是对每个的快速解释：

现代化企业核心：在组织的遗留核心内有丰富的数据和洞察力，必须释放，必须释放为灵活的基础服务套件。该基础可以分为几个组件，动态组织，并自动化以违反不断发展的背景。但要这样做，企业核心的遗留系统必须首先现代化或剥夺。这是我们在零售抵押贷款银行所做的，使他们能够为前景生成信用评分，并实时地处理应用程序。具体而言，我们重新登记了银行的信用收购决策引擎，并将其传统大型机转变为建立敏捷性，之后他们可以在50毫秒以下的申请人信用评分之后。

建立智能，认知系统：一旦数据从传统核心释放出来，它就符合对认知解释的数据供应链和在整个组织中进行数据驱动的决策。我们帮助许多零售业务感受到与消费者行动有关的巨大结构化和非结构化数据，市场反应对广告系列，客户要求，定价考虑等等。在这里，机器学习模型是不断推广推荐逻辑的关键，以实时推广产品。

雇用AI技术：此步骤涉及利用许多AI模型，几乎完全自动化业务问题。这允许持续学习和持续改进，以应对验证和新模型。金融服务客户在现实生活中遇到这一点。该组织使用AI技术来检测数据值和交易卷中的不一致性和其他问题，这些问题可能是可疑活动的指示，并在需要时提醒决策者。它还研究了这些数据模式来预测和防止不利事件。

上述方法帮助组织组织一个关键的数据结构，它通知和驱动决策，并为企业的所有部分提供信息访问。只要有了正确的数据，员工就有能力在需要的时候取得前所未有的成果。数据可以让他们看到迄今为止看不见的见解，发现新的问题，建立创新的解决方案，并把他们固有的创造力带到新的高度。