教育新闻网组织正在寻求AI模型来实现业务数字化转型。但是，了解哪种模型最适合业务需求至关重要。
随着企业发现人工智能(AI)的好处，他们意识到通往AI的旅程漫长而坎bump。许多CIO(首席信息官)希望AI能够快速转变其业务，而又不会确定哪些流程可以更好地利用AI。在理想的世界中，人们可以选择任何流程，将其注入AI，然后在旅途中发现自己的优缺点。最好的学习方法是在项目上，而不是通过理论案例研究进行研究。
但是疯狂必须要有秩序。我们能否概括一些可以使企业所有者轻松应用AI的模式?让我们讨论一些可扩展的，与企业相关的AI模式。
发现新流程：
这是关于寻找AI提供的新机会。考虑机器缺陷的示例，该缺陷会随着时间的推移而退化。有经验的机械工程师可以从产生的声音中推断出机器的状态。如果存在机械工程师记录他“听到”的内容以及他如何维护机器的过程，该怎么办?在这里可以创建声学AI模型，该模型可以分析机器的声音样本以预测故障。对于工程师来说，常识是，嘈杂的机器是机械故障的第一个迹象。难道这些重要数据不能被利用吗?
想象一下，在高速公路上行驶时，仪表板上会弹出警报，提示“可能少用润滑油”。它证实了驾驶员的直觉，认为汽车出了点问题。
如今，大多数声学模型都使用人工对输入到模型中的数据进行分类。随着时间的流逝，模型将学习自己进行分类。例如，我们需要收集至少10,000个故障和正常滚珠轴承的声音片段，以对异常声音进行分类并检测出问题。这不是一件容易的事，但它可以极大地帮助预测矿井，地下地铁，核电站和人类无法接近的高度关键地点的故障。
重振旧流程：
此模式通过引入AI改进了现有流程。例如，几乎每个组织都从员工的徽章中收集数据，从而提供有关访问控制和员工流动的信息。通过添加占用传感器然后添加AI来重新激活此过程，将有助于获得更深入的见解，例如每层楼的人数。可以将这些数据输入AI模型中，以预测占用率，并帮助组织降低与每个办公桌相关的成本，并决定应租赁或腾出多少办公空间。预测客户流失，机器故障，能耗等的能力都是如何使用新的AI模型重新激发旧流程的示例。
解锁数据：
组织可以通过应用AI从其数据中获取价值。例如，机器学习算法可用于检测金融交易中的欺诈行为，甚至是资产缺陷，否则人类将不会注意到这些欺诈行为。可以向一种机器学习模型提供时间序列数据以发现异常模式，而向另一种机器学习模型提供资产手册以查找故障的上下文文本。将AI应用于企业的广泛使用的示例之一是处理文本，视频和推文形式的非结构化数据。跨行业的多个组织已从这种模式中受益，包括拥有数百万个通话记录的电信公司，具有贷款记录的银行，具有工作单的制造单位等。
开辟新渠道：
这是我们看到数家企业成功应用AI的另一个领域。这实质上意味着使用具有自然语言处理技术的基于AI的虚拟助手，开始与客户或员工互动的新渠道。与过时的IVR系统不同，这个新渠道正在帮助组织接触其客户并以独特的方式为其提供服务。
