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行业前沿 | 到 2023 年人工智能对数字化转型的影响

2022-11-29 09:40:00来源:出新研究 微信号  

“世界正在走向数字化,数字平台提供了对一切事物的无缝访问。


(资料图片)

企业通过实施尖端技术来改善业务流程,从而利用数字化转型的优势。本文深入探讨了到 2023 年数字化转型以及人工智能对数字化转型的影响。

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通过数字化转型实现智能业务解决方案

世界正在发生变化,并且变得更加精通技术,企业变得完全由数据驱动。客户寻找易于访问和使用的东西。为了信守对客户的承诺,每家公司都必须确保舒适、快速和便利,同时最大限度地降低成本。

企业可以通过将信息、产品和服务放在客户的指尖,从数字化转型中受益。但是,需要更智能的解决方案才能使企业变得更智能。这就是人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、物联网 (IoT) 等智能技术派上用场的地方。人工智能对业务发展的需求很高,先进的技术正在使这一过程更加高效。

采用人工智能工具可以使企业能够触发流程并导致范式转变,同时继续专注于主要目标——数字化转型。每个企业都受益于数字化转型,无论是通过 ERP 平台、电子邮件、云计算、远程工作软件、电子商务、视频流、远程医疗还是其他方式。对于流程所需的技能,越来越多的企业选择雇用受过高级人工智能教育的工人。

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2022 年数字化转型趋势

根据Gartner的数据,91%的企业参与了某种形式的数字化计划,87%的高级企业领导者表示数字化是重中之重。到 2022 年,至少有 96% 的受访者打算使用数字孪生等人工智能模拟。这种适应性强的技术使用资产、流程和系统的虚拟副本运行实时模拟。

根据 Statista 的一项研究,首席执行官使用两种主要策略来保持业务在 COVID-19 时代的活力:37% 用于数字化转型项目,其余用于远程工作经验。

全球至少有89%的公司采用了数字优先的业务战略来简化其业务流程。数字技能是当今就业市场中最重要的技能,需要持续的再培训。世界经济论坛建议,到2022年,至少有54%的员工将需要在数字技能发展方面进行再培。

Gartner 调查的另一个有趣发现是,到 2022 年底,智能系统将推动大约 70% 的客户参与。

为什么越来越多的企业转向人工智能认证,以鼓励发展注重质量的人工智能技能?根据Salesforce的数据,59%的招聘经理认为,人工智能日益增长的影响有助于公司所需的数字化转型技能。

尽管如此,根据普华永道的数据,55%的招聘公司担心数字技能,并认为核心技能不足阻碍了创新。

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人工智能在数字化转型中的作用

在更大的范围内,组织使用人工智能工具进行数据分析并预测未来,从而制定有效的决策策略。根据普华永道的一项调查,大约86%的人认为人工智能是主流技术。这是因为人工智能技术已经发展成为一种驱动力,融合了自然语言处理 (NLP)、机器学习 (ML)、预测分析、数据标记等技术创新。

人工智能工具可以帮助任何公司增加收入;例如,它可以帮助企业识别薄弱领域,并利用对市场趋势、前景和竞争对手的准确预测。当人工智能做出决定时,它们远远优于人类做出的决定,并且没有偏见或情绪。

如今的企业需要大量的数据、研究和分析来做出理想的业务决策。根据Forrester的数据,到2030年,数据分析师预计29%的工作岗位将通过自动化消除,为创造13%的就业机会留出空间。

构建用于优化决策的预测模型、自动生成见解以及开发供内部和外部使用的智能应用程序,例如数据质量自动化、机器人流程自动化 (RPA)、用于智能助手的对话式 AI 和聊天机器人,都是如何使用人工智能的示例。

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人工智能在 2023 年数字化转型中的重要性

根据埃森哲的数据,到2035年,人工智能(AI)可以将各个行业的盈利能力平均提高38%,预计同年还将产生14万亿美元的额外收入。

据IDC称,到2025年,人工智能技术将支持约90%的高级企业应用程序的流程和产品。

2022-23 年可能会出现更多人工智能技术,例如机器学习、编程语言、开发技能、聊天机器人、客户行为模式、完美的客户偏好和减少的人力资源参与度。

人工智能正在不断发展,以高速和可靠性自动化每个流程。金融、医疗保健、教育、运输、自动代码生成、自动测试、自动化解决方案开发、增强分析和其他行业都接受了人工智能的融入。

尽管如此,引入该行业的新型基于人工智能的技术,如“分布式云”,通过数字化转型促进了对海量数据(603138)的访问。这说服了 74% 的企业在 2023 年底之前在数据管理方面变得高度先进,高于今天的 37%。

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结论

在创业时采用数字化转型是通过人工智能实现商业成功的最佳方式。因此,了解数字趋势和技术能让企业获得最大的收益。AI 认证可以帮助获得所需的 AI 技能,以全面了解特定于 AI 的工业应用的各个方面。

本文提供的信息仅用于一般指导和信息目的,本文的内容在任何情况下均不应被视为投资、业务、法律或税务建议。

标签: 人工智能 数字化转型

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