IBM 数据和人工智能.pdf

### IBM 数据和人工智能知识点概述 #### 一、数字化转型与数据的重要性 - **数字化转型**：随着技术的进步，越来越多的企业意识到数字化转型对于保持竞争力的重要性。IBM指出，数据是这一过程中的核心驱动力。 - **数据利用率提升**：尽管数据被视为宝贵的资源，但目前仅有15%的企业能够充分利用数据创造价值。因此，提高数据利用率成为许多企业的首要任务。 - **洞察系统的构建**：为了成为数据驱动型企业，企业需要构建能够帮助其理解和利用数据的洞察系统。据IBM报告，90%的企业计划或正在构建这样的系统。 #### 二、人工智能的战略地位 - **战略重点**：大部分企业已经认识到，通往人工智能的道路不仅是技术上的进步，更是企业战略的关键部分。71%的企业表示，发展人工智能能力是其战略重点之一。 - **新业务模式转型**：人工智能不仅能够帮助企业降低成本，还能创造新的收入来源。约28%的企业希望通过人工智能实现成本节约，而72%的企业则希望通过它来增加收入。 - **价值实现**：85%的客户认为人工智能是重大的战略机遇。通过人工智能可以重塑业务流程，改善客户体验，以及实现业务模式的创新。 #### 三、人工智能的应用案例 - **认知型汽车使用手册**：使用人工智能技术，可以通过自然语言处理等方式为客户提供关于复杂汽车型号的信息，使得用户能够更好地了解和使用产品。 - **虚拟服务人员**：通过人工智能技术，可以实现呼叫中心的部分自动化，减少人工干预的需求，提高效率。例如，梅赛德斯-奔驰通过使用虚拟服务人员，达到了40%的呼叫改向率。 - **医疗领域应用**：IBM提到，人工智能可以帮助更准确地预测脓毒症患者的治疗效果，这对于提高医疗质量和患者生存率有着重要意义。 #### 四、数据挑战与解决方案 - **数据问题**：虽然人工智能算法本身相对成熟，但缺乏适当的数据架构仍然是许多企业面临的主要障碍。81%的客户表示不理解所需数据的性质和范围，而94%的客户表示他们正努力在多云环境中使用人工智能。 - **数据管理**： - **收集**：确保数据的可访问性、可靠性和可用性。 - **整理**：建立坚实的基础，以便于进一步分析。 - **分析**：利用无处不在的人工智能扩展洞察力。 - **IBM解决方案**：IBM提供了一系列解决方案来帮助企业管理数据，包括混合数据管理、数据监管与整合等服务。这些服务旨在帮助企业克服数据管理和人工智能实施过程中的挑战。 #### 五、人工智能生命周期管理 - **Watson Studio**：提供了一个集成开发环境(IDE)，用于设计、构建和训练人工智能模型。 - **Watson Machine Learning**：支持模型的部署和管理，包括再训练和优化。 - **Watson OpenScale**：专注于管理和优化模型结果，提高人工智能系统的透明度和可解释性。 - **多云数据和人工智能平台**：IBM Cloud Private for Data是一个全面的平台，支持企业在任何云环境中部署和管理人工智能应用程序和服务。 #### 六、结论 IBM在其数据和人工智能报告中强调了数据和人工智能对于企业数字化转型的重要性。通过利用先进的技术和解决方案，企业不仅能够提高效率、降低成本，还能够创造新的业务机会和发展路径。然而，要实现这一目标，企业还需要解决数据管理和人工智能实施过程中的一系列挑战。IBM提供的综合服务和解决方案为企业提供了实现这些目标所需的工具和支持。