人工智能驅動的數據參與：它是什麼以及它如何使企業受益

人工智能和數據分析正在為各行業的組織提供改變遊戲規則的見解

作者塞巴斯蒂安·讓 | 2023 年 5 月 22 日 | 全部, 企業

隨著企業不斷進行數字化轉型，他們很快意識到不斷擴大的數據量以及存儲多年的數據具有令人難以置信的潛力和價值。實際上，麥肯錫報導稱，約三分之二的決策者表示，機器學習、計算機視覺和自然語言處理等人工智能應用現在正在幫助他們增加利潤並實現目標。

得益於先進的數據分析以及人工智能 (AI) 和機器學習等其他技術，數據是當今組織可以擁有的最寶貴的資產之一。使用人工智能和數據分析，組織可以處理數據並獲得對運營、流程、服務等的深入、關鍵的洞察。這些見解基於各種組織信息之間的聯繫和相關性，例如銷售記錄、客戶的社交媒體帖子、辦公室內通信、營銷活動等。人工智能驅動的系統能夠識別人類看不到的數據集之間的模式和關係。

通過深入了解整個生態系統，組織幾乎可以在業務的各個方面做出更好的決策，從員工激勵到季節性廣告活動，到銷售流程，再到後台運營和政策。人工智能和數據分析是強大的工具，可以讓組織在當今不斷發展的市場中保持競爭力。

讓我們仔細看看一些組織如何充分利用他們的數據。

在醫療保健領域做出更準確的預測

美國國家科學基金會新資助的項目旨在利用人工智能來預測性地研究縱向健康數據。 NSF 科學家通過訪問在例行健康檢查和其他醫療檢查和設備期間定期收集的健康數據，正在開發算法來縱向和匯總研究這些數據，以便根據可識別的模式做出預測。

科學家相信，他們可以利用人工智能為縱向數據開發更靈活的建模技術，從而在具有大量變量的海量數據中產生更準確的複雜相關性。研究人員相信，正在開發的技術將適用於經濟、社會科學、教育、生命科學等其他領域。該團隊打算公開分享結果以及軟件和數據集，以便其他研究人員可以為他們的工作找到多樣化的用例。

改善教育決策

內布拉斯加州教育部開發了一個全州縱向數據系統，以理解從該州每所學校收集的詳盡數據。該系統近乎實時地研究數據，從數百個數據源中生成可操作的情報，以幫助教育工作者和管理人員做出更好的數據驅動決策。

Covid-19 加速了這一努力。教育工作者迫切需要了解如何在封鎖期間更好地滿足學生的需求，並了解他們如何參與遠程學習以及教育在哪裡進行。

雲技術為教育工作者提供了更好的數據收集實踐和可見性，並且隨著數據網絡變得越來越複雜，對人工智能在教育中的創新使用的支持也越來越強。聯合國教育組織教科文組織支持關於在教育中道德使用人工智能的全球協議，並成立了全球教育聯盟來研究和推進人工智能和數據分析的使用，以促進全球教育平等和最佳實踐。

推動工業化農業的更大價值

擁有 186 年曆史的農業和工業解決方案提供商約翰迪爾 (John Deere) 的價值僅在過去三年就增長了一倍多。人工智能和機器人技術方面的專業知識水平是公司廣泛產品組合的基礎和驅動價值。約翰迪爾 (John Deere) 在 90 年代投資了 GPS 技術，當時普通人剛剛發現他們可以打印 Mapquest 結果。該公司很早就意識到，為其農業產品配備地理空間數據功能可以顯著提高效率並減少田間浪費。

此後的幾十年裡，該公司繼續利用全球農業設施網絡收集的數據，改進技術並在精準、數據驅動的物流領域進行創新。物理世界的持續數字化進一步推進了大規模農業的發展。

2023 年 CES約翰迪爾討論了該公司為提高農作物產量而引入的非凡創新和效率，同時顯著減少食物浪費、二氧化碳排放以及與供水徑流相關的環境問題。