根據《財富商業洞察》的資料，預計到 2027 年，全球人工智慧市場（AI）價值將佔 2670 億美元。 越來越多的企業正在採用人工智慧來削減營運成本、提高效率、增加收入和改善客戶體驗。
本報導討論了商業中最重要的人工智慧趨勢，如影像監控中的人工智慧和無程式人工智慧平台。
商業中的人工智慧趨勢
商業和技術是相互交織的。 這種相互聯絡越來越緊密。 讓我們以人工智慧為例。 它正在發展，在我們的日常生活中變得更加普遍。 例如，許多人感到亞馬遜的虛擬助手 Alexa 在家裡。
鑑於商業世界不斷髮展，公司需要跟隨現代技術趨勢，以跟上各自領域的競爭。 根據全球管理諮詢公司麥肯錫公司 2021 年 12 月的調查，56% 的組織中至少有一項功能已經使用人工智慧。 這個數字比 2020 年的 50% 有所增加。
那麼，人工智慧在商業中是如何使用的呢？
影像監控中的人工智慧
影像監控中的人工智慧專注於異常行為模式，以檢測可疑活動。 因此，組織可以透過辨識潛在的威脅，來創造更安全的公共和私人空間。 例如，物流、零售和製造領域的企業，通常依賴這種型別的人工智慧驅動的影像解決方案。
美國 勞工統計局報告稱，該國監控攝影機安裝數量，從 2015 年的 4700 萬個，增加到 2021 年的 8500 萬個，成長了 80%。
語音辨識中的人工智慧
語音辨識相關技術決定了一個人的身份。 例如，沃爾瑪的客戶可以透過谷歌助理使用語音訂購線上雜貨。 智慧助手記住客戶喜歡哪些產品，並根據他們的沃爾瑪購物歷史，建立客製化的商品推薦。
根據 Statista 的資料，2020 年全球語音辨識技術市場約為 100 億美元，預計到 2026 將達到近 300 億美元。
生物辨識人臉辨識中的人工智慧
使用生物辨識人臉辨識的技術，收集每個人獨特的生物辨識資料，如人的臉和臉部表情。 這些資料用於辨識、驗證或驗證一個人。
例如，世界各地的許多執法機構轉向生物辨識軟體來掃描閉路電視（CCTV）鏡頭中的面孔。 閉路電視在某些公共場所（如市中心、道路、機場和公共交通工具）記錄人們的影像。 閉路電視錄影有助於公司預防犯罪並降低安全成本。
根據 Statista 的資料，2021 年臉部辨識市場約佔 50 億美元，預計到 2028 年將達到 126.7 億美元。
即時影片處理中的人工智慧
人工智慧也用於即時影片處理工具，這些工具在全球範圍內的需求越來越大。 原因是隨著遠端工作的上升，視訊會議越來越受歡迎。 在這種情況下，人工智慧有助於消除即時遇到的問題，如影像品質差和曝光不當。
GlobeNewswire 報導，到 2026 年，全球視訊會議市場預計，將從 2021 年的 92 億美元達到 225 億美元。
聊天機器人中的人工智慧
人工智慧正在改變公司與客戶聯絡和互動的方式。 具體來說，公司利用人工智慧驅動的聊天機器人或聊天機器人，透過自動化管理任務和減少手工工作量來改善客戶關係。
聊天機器人是一種軟體應用程式公司，用於透過文字或文字到語音進行線上聊天對話，以與現場人類代理直接聯絡。
例如，在醫療保健空間，聊天機器人幫助組織預約，並向患者傳送有關他們服用藥物的提醒。 此外，它們有助於提供有針對性的資訊和個性化優惠。
Statista 報告稱，全球聊天機器人市場預計在 2027 年將達到 4.548 億美元，高於 2018 年的 4,090 萬美元。
內容建立中的人工智慧
許多公司已經使用基於人工智慧的軟體來建立內容。 具體來說，此類軟體建立部落格文章、社交媒體內容、電子書、登陸頁面、電子郵件和產品描述。 此外，還轉向了音訊和影片內容。 Copy.ai 和 Jasper 是兩個流行的內容建立人工智慧工具。
正如 Salesforce Research 的最新營銷狀況研究顯示的那樣，行銷人員對人工智慧的使用率從 2018 年的 29%，增加到 2020 年的 84%。 也就是說，70% 的頂級行銷人員已經實施了人工智慧內容策略。
品質保證（QA）和檢查中的人工智慧
品質保證是指確定產品或服務，是否符合特定要求的系統過程。 檢查是關於仔細評估的，目的在滿足客戶要求，並防止有缺陷的產品被分發。
具體來說，QA 中的人工智慧有助於檢測產品缺陷，辨識機械和車身零組件件的缺陷，實現行李檢查和飛機維護，並檢查核電站。 因此，人工智慧在新產品開發中發揮著獨特的作用。
根據 Statista 的資料，製造業最近 59% 的調查受訪者表示，品質控制是人工智慧的一個基本用例。
客戶關係管理（CRM）中的人工智慧
透過客戶關係管理工具，企業組織、自動化和同步與客戶互動的各個方面。 基於人工智慧的客戶關係管理解決方案，使客戶資料庫能夠自我更新、自動化流程，並將聯絡人新增到正確的列表中。 因此，並改進他們的服務或產品。
據 Statista 稱，美國客戶關係管理活動中，採用人工智慧預計將在未來五年內，為該行業帶來 3940 億美元。
資料組織的人工智慧
資料是新石油。 公司收集大量資料，人工智慧幫助他們對其進行排序和細分。 此外，它對資料來源的可信度進行了評級。 因此，公司進一步深入瞭解其客戶、競爭對手和行業，以便在人工智慧的幫助下做出更明智、更有教育、更資料驅動的決策。
據 GlobeNewswire 報導，61% 專注於創新的企業高管，正在使用人工智慧來享受，更多原本不可能的資料機會。
供應鏈中的人工智慧和成本降低
供應倉庫中的庫存無人機和無人駕駛機器曾經是一個概念，今天它們已經成為現實。 公司利用它們來改善時機和效率，並削減成本。
具體來說，公司利用人工智慧實現供應鏈和運輸流程的自動化，從而提高敏捷性和準確性。 手動流程無法觀察到這一點。 因此，人工智慧正在改變供應鏈管理的面貌。
據《福布斯》報導，到 2023 年，物流和供應鏈市場的人工智慧預計將達到 65 億美元，從 2017 年到 2023 年，複合年成長率（CAGR）為 42.9%。
人力中的人工智慧
越來越多的企業轉向人工智慧來處理簡單而重複的任務，將更復雜的工作留給人力。 例如，由於人工智慧的實施，人力資源（HR）和招聘部門預計將發生巨大變化。
根據 Statista 的資料，2019 年一項調查中約 74% 的參與者表示，採用智慧自動化（IA）將生動地影響他們組織中 11% 至 50% 的當前員工。
無程式人工智慧平台
無程式人工智慧是一種無程式技術，使非人工智慧專家能夠在沒有人工智慧專家幫助的情況下，實施他們的想法並進行測試。 Google Cloud Auto ML、Google ML Kit 和 SuperAnnotate 是當今頂級無程式人工智慧平台中的三個。
這些平台簡化了任務。 具體來說，它們提供了快速實施、較低的成本開發和易用性。 據 Gartner 稱，企業開發的新應用程式中有 70% 預計將使用低程式或無程式技術。
小型企業的人工智慧工具
由人工智慧解決方案驅動的現代技術，正在取得巨大進步。 人工智慧的倡導者透過自動駕駛汽車、機器人、預測分析軟體、媒體報導的自然語言處理（NLP）、虛擬教育導師、人工智慧助理和聊天機器人來促進未來。
對於企業繼續創新人工智慧來說，資料對於使人工智慧有效學習非常重要。 這就是為什麼公司越來越依賴數據，來進行有效的業務分析和改進決策。 例如，公司使用自動機器學習（AutoML）來簡化人工智慧驅動的決策。
自動化機器學習是應用機器學習，解決與業務相關的問題時的任務自動化過程。 機器學習是一種人工智慧，允許軟體應用程式在預測結果方面變得更加準確。
具體來說，你可以使用人工智慧工具，從多個來源的數據中獲得見解，以提高你的業務分析。 例如，你可以依靠即時決策工具，該工具無需編碼經驗即可快速提供結果和決策。
使用此工具，你可以享受實時模型、基於上傳資料的結果估計，以及與當前系統的無縫整合。
總結一下
人工智慧在商業世界中的作用正在成長。 因此，跟上商業中的人工智慧趨勢非常重要。 一些最熱門的趨勢包括影像監控中的人工智慧、生物辨識人臉辨識和無程式人工智慧平台。 考慮使用人工智慧驅動的工具，來改進你的業務分析。
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