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[導(dǎo)讀] (文章來源:百家號(hào)) 人工智能和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是雙向的??梢钥隙ǖ氖牵喝斯ぶ悄艿某晒艽蟪潭壬先Q于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),同時(shí),管理大數(shù)據(jù)并從中獲取價(jià)值越來越多地依靠(諸如機(jī)器學(xué)習(xí)或自然語言處

(文章來源:百家號(hào))

人工智能和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是雙向的??梢钥隙ǖ氖牵喝斯ぶ悄艿某晒艽蟪潭壬先Q于高質(zhì)量的數(shù)據(jù),同時(shí),管理大數(shù)據(jù)并從中獲取價(jià)值越來越多地依靠(諸如機(jī)器學(xué)習(xí)或自然語言處理等)人工智能技術(shù)來解決對(duì)人類而言難以負(fù)擔(dān)的問題。

正如Anexinet公司高級(jí)數(shù)字策略師Glenn Gruber所述,這是一個(gè)“良性循環(huán)”。大數(shù)據(jù)中的“大”曾經(jīng)被視為一種挑戰(zhàn)而不是機(jī)遇,但隨著企業(yè)開始推廣機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能學(xué)科的應(yīng)用,這種情況正在發(fā)生變化。Gruber解釋說,“如今,我們想要盡可能多的數(shù)據(jù),這不僅是為了更好地洞察我們?cè)噲D解決的業(yè)務(wù)問題,而且因?yàn)槲覀兺ㄟ^機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入的數(shù)據(jù)越多,它們得到的結(jié)果就越好。”

大數(shù)據(jù)面臨很多的挑戰(zhàn),例如以一種可用的、具有成本效益的方式存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)。當(dāng)涉及到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí),其“可用”部分尤其棘手,根據(jù)研究機(jī)構(gòu)的一些估計(jì),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占企業(yè)數(shù)據(jù)的大部分份額(70%或更多)。當(dāng)人們談?wù)摯髷?shù)據(jù)將不可避免地繼續(xù)增長(zhǎng)時(shí),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是這種增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)換為可用格式對(duì)人類來說是一項(xiàng)極其繁瑣的工作,特別是在重復(fù)(但完全必要)的后臺(tái)操作中。

Golombek說,“如何將人工智能應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的一個(gè)例子是訓(xùn)練一個(gè)模型,該模型從掃描的發(fā)票和提取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí):發(fā)票ID、到期日、收件人等。這一信息通常必須由工作人員來解釋,因?yàn)槊繌埌l(fā)票看起來都有些不同,具有不同的名稱或語言。但是,如果企業(yè)使用數(shù)千張發(fā)票的歷史數(shù)據(jù),則可以創(chuàng)建一個(gè)模型,通過掃描新發(fā)票即可自動(dòng)為其提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?!?/p>

使用人工智能從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源自動(dòng)提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這一相同原則可以廣泛應(yīng)用,不僅適用于財(cái)務(wù)或人力資源等運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域,還適用于企業(yè)內(nèi)容管理的廣泛(通常是無意義的)類別。這對(duì)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人過程自動(dòng)化(RPA)和其他形式的自動(dòng)化以及其他目的都是一個(gè)潛在的好處。

ABBYY公司首席創(chuàng)新官Anthony Macciola說,“組織正在使用人工智能改變其最有價(jià)值的資產(chǎn)——內(nèi)容。表示,高達(dá)90%的企業(yè)內(nèi)容都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),并且以每年高達(dá)65%的速度增長(zhǎng)。大多數(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法分析,從而導(dǎo)致有價(jià)值的信息丟失和無法使用。借助人工智能,組織將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可在智能自動(dòng)化系統(tǒng)中使用的可行信息。這使業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者可以更快地做出更好的業(yè)務(wù)決策?!?/p>

在采用大數(shù)據(jù)的場(chǎng)合,就會(huì)有復(fù)雜性和官僚主義。例如醫(yī)療、保險(xiǎn)和金融服務(wù)等領(lǐng)域,因此,這些行業(yè)正在越來越多地嘗試采用潛在的方式來使用人工智能技術(shù)來減少繁文縟節(jié),并在圍繞法規(guī)遵從性和其他問題的復(fù)雜需求中改進(jìn)流程和結(jié)果的潛在方法。

當(dāng)想到在各種組織中可以產(chǎn)生固有的“大”數(shù)據(jù)的媒體格式時(shí),通常會(huì)想到語音和視頻。兩者都提供了人工智能如何應(yīng)用于改善企業(yè)如何管理和從現(xiàn)有媒體資產(chǎn)中獲取價(jià)值的實(shí)例,或者如何改善未來使用這些格式和其他格式的示例。Anexinet公司高級(jí)分析總監(jiān)Brian Atkiss指出,像自然語言處理(NLP)這樣的人工智能學(xué)科在企業(yè)如何使用他們的語音數(shù)據(jù)、從語音分析到語音到文本轉(zhuǎn)錄方面創(chuàng)造了相當(dāng)多的新改進(jìn)。

此外,人工智能可以解決與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)。例如,可能為了質(zhì)量保證和培訓(xùn)而錄制視頻或音頻,實(shí)際上就是在使大數(shù)據(jù)變得更大。人工智能驅(qū)動(dòng)的新分析機(jī)會(huì)也徹底改變了與通話記錄和其他語音數(shù)據(jù)相關(guān)的存儲(chǔ)挑戰(zhàn)。視頻文件的處理可以帶來類似的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。人工智能現(xiàn)在使企業(yè)能夠更好地管理和發(fā)現(xiàn)企業(yè)視頻資產(chǎn)的價(jià)值。

IBM Watson企業(yè)視頻產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān)Chris Zaloumis說:“人工智能技術(shù)使企業(yè)能夠通過高級(jí)元數(shù)據(jù)豐富功能和以前未開發(fā)的見解來理解和優(yōu)化視頻內(nèi)容庫。從提高參與度和增加可發(fā)現(xiàn)性到自動(dòng)化隱藏式字幕和進(jìn)一步提高包容性,人工智能為企業(yè)提供了必要的工具,使其能夠在真正的全球、始終在線的環(huán)境中運(yùn)營(yíng)?!?/p>

語音對(duì)文本技術(shù)在提高視頻應(yīng)用程序的可訪問性和包容性方面,包括在實(shí)時(shí)訂閱源中,可以起到巨大的作用。Zaloumis說,“像人工智能驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)和按需自動(dòng)字幕顯示,這樣的實(shí)用應(yīng)用程序?yàn)槁犃φ系K員工和聾啞人彌合通信的鴻溝提供幫助?!?br /> ? ? ?

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