人工知能 (AI) 業界はデジタル経済の重要な部分を占めています。デジタル変革の初期段階では、企業はデータ クエリに基づく管理サポートやプロセス サポートなどの基本的なデータ アプリケーションにより注意を払います。そしてデータ分析。
#多くのデジタル実務者は、データ自体が製品であると信じています。データ ガバナンスを完了すると、データを明確に識別し、その真のビジネス上の重要性を理解できるようになることは、非常に大きな成果となります。
デジタル変革の将来のトレンドは、主に人工知能テクノロジーの応用から恩恵を受けるでしょう。近年では大型モデルの台頭によりその傾向はさらに進んでいます。
人工知能テクノロジーがデジタル化 2.0 の中核であることに気づき始めている企業が増えています。
デジタル化はデジタル インテリジェンスに進化しました。これは、ソフトウェア企業が新たな課題に直面することを意味します。従来の SaaS および ERP ロジックはプロセス設計と IT 実装を中心に展開することが多く、これらのロジックを再考する必要がある場合があります。
インテリジェンスの流れの下、甲もソフトウェアメーカーもデータの実際の価値に注目し、プロセス指向からデータ要素指向へ変革する必要があります。
データの値は、明示的な値と暗黙的な値に分けられます。明示的な価値は、データが統合され、スムーズに使用されるときにすでに反映されていますが、暗黙的な価値は、高度なアルゴリズム技術の助けを借りて処理して発見する必要があります。
データを成分と比較するのは合理的です。データの品質は非常に重要ですが、データを処理するテクノロジーと手段も同様に重要であり、優れたシェフであることと同等です。クラウド コンピューティング機能の普及と「ローコード」MaaS プラットフォームの開発により、人工知能テクノロジーの敷居は徐々に低くなり、より多くの人が AI テクノロジーにアクセスして適用できるようになりました。
企業が AI テクノロジーを簡単に入手できるようになったら、次の重要なステップは、AI アプリケーションに特化したデータ ガバナンス プロセスを確立することであり、これがデータ ガバナンス開発の新しい方向性となります。
AIデータガバナンス活動では、基礎的なデータ品質改善作業を継続的に改善することに加え、高品質なAIデータセットを構築する必要があります。
たとえば、特定の戦略に基づいて、モデルの改善に非常に価値のある代表的なデータ サンプルを選択するか、手動または半自動の方法を使用してトレーニング プロセス パラダイムに準拠した正規化されたデータ セットを構築します。
それでは、AI に基づくデジタル アプリケーションの具体的な実装の方向性は何でしょうか?
実際、それは非常に簡単です。AI の本質は自動化であり、人工知能自体は自動化も重要な技術分野です。
1 つ目は知覚アプリケーションです。マルチモーダル データ (写真、テキスト、ビデオ、オーディオなど) から貴重なビジネス情報を自動的に抽出し、今の疑問に答えます。どうしたの。
たとえば、インテリジェントなテキスト分析、音声特徴認識、リアルタイム画像モニタリングなどです。
2 つ目はコグニティブ アプリケーションです。上記の情報を使用して、未知のシナリオ (現在未知のシナリオまたは将来の状況) を予測し、どのような未来に関する質問に答えます。
例: 財務指標の予測、自然災害の警報、設備のリスク評価など。
3 つ目は、意思決定 (生成) アプリケーションです。現在のことと将来のことに対する答えに基づいて、人や機械に何をすべきかを指示し、どのように質問に答えます。
たとえば、コンテンツの自動推奨、インテリジェントなドキュメント生成、動的なリソースのスケジューリング、保守計画の策定などです。
AI テクノロジーのインテリジェントな属性は、データ リソース自体に含まれるビジネス知識と専門家の経験から生まれます。
AI モデルの形式でデータ要素を構築および展開すると、ビジネス能力を迅速に複製し、効率性の高い知識ベースのインテリジェントな組織を構築できます!
以上がAI テクノロジーの開発はデジタル経済にどのような役割を果たしますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
