人工智能技术对企业软件的开发有何影响？

人工智能的应用如今可能在人们意想不到的地方出现。如果企业在市场上购买各种人工智能软件，那么肯定会遇到声称其产品具有人工智能（AI）功能的供应商。当然，其中一些说法不过是一种营销措施。然而在许多情况下，软件制造商确实在整合分析、视觉、自然语言或其他值得贴上人工智能标签的相关领域的新功能。

调研机构IDC公司市场研究人员甚至声称人工智能是人们工作和生活中不可或缺的技术。该公司表示，到2025年，至少90%的新企业应用程序将嵌入人工智能功能。

同样，Omdia和Tractica公司也预测，全球人工智能软件收入将从2018年的101亿美元上升到2025年的1260亿美元，这在很大程度上是由深度学习技术的进步推动的。并声称，全球市场已经进入了一个新时代，而在这个时代中，人工智能被视为推动质量、效率和速度改进的关键技术。

IDC公司的Frank Gens在调查报告中更强烈地表达了同样的想法。他说：“人工智能技术对于企业在未来几十年内创造新产品和服务、新的客户体验、新的经营方式的重要性和影响怎么说都不为过。到2025年，我们希望看到企业使用人工智能和人工智能主导的应用程序，通过缩短响应时间、在产品创新方面取得更大成功，以及提高客户满意度来获得竞争优势。”

对人工智能重要性的认识促使许多企业软件购买者寻找具有人工智能的应用程序。当然，供应商也很快提供这样的产品和服务。

在某些情况下，供应商已将基于机器学习的功能整合到现有软件中。在其他情况下，初创公司则采用“人工智能优先”的方法，开发采用人工智能技术的全新软件。在这两种情况下，人工智能功能都使企业能够以新的方式做新的事情。

以下重点介绍了人工智能当前正在转变企业软件的10种方式，并指出了企业使用人工智能的下一步发展方向。

1.简化数据准备

人工智能和分析项目都有一个共同点：对获得更多数据的欲望。为了处理和清理这些数据，以便它能够为这些分析和人工智能系统提供信息，这是一项巨大的工作——人工智能正在使这项工作变得更简单。Unifi Software（现在由Boomi公司拥有）、Paxata（现在由DataRobot公司拥有）、Alation、Trifacta、Io Tahoe等供应商提供数据准备和数据编目工具，这些工具既依赖于机器学习，也支持机器学习。诸如此类的工具通常为在企业其他领域实施人工智能迈出了第一步。

2.保护企业网络

网络攻击者和企业安全团队一直在寻找新的方法以战胜对方。企业库中一些较新的工具是集成了机器学习功能以实时检测全新类型威胁的应用程序。其供应商包括Darktrace、BlackBerry Cylance、Tessian等公司。其中许多工具使用机器学习技术来发现网络流量、电子邮件或用户活动中的异常。因此，即使网络攻击不同于人们以前见过的攻击，他们也能够确定何时发生网络攻击，并有可能阻止或减轻网络攻击。

3.通过AIOps转变IT运营

很多人了解DevOps，也可能了解其一些变体，例如DevSecOps、NoOps、NetOps或DataOps。AIOps是DevOps主题的最新变体之一，它有可能成为最具变革性的一个。

DevOps支持自动化以帮助简化IT运营，而AIOps则更进一步。它在IT运营数据上运行机器学习算法，以发现可优化和增强这些运营的见解。在某些情况下，他们还可以根据这些见解自动采取行动，从而使IT人员可以监督比其他方式规模更大的IT环境。出售AIOps解决方案的公司包括BMC、Splunk、IBM、Broadcom等公司。

4.处理极其复杂的文档

数十年来，很多企业一直在使用光学字符识别（OCR）系统从模板化文档中提取数据。在以往，这些措施仅适用于遵循严格格式的文档。如今，采用更先进的人工智能系统可以查看任何文档，并找出文档中的重要信息。例如，企业可以向这些人工智能系统提供来自不同供应商的发票，所有这些供应商都具有不同的布局，并且人工智能可以确定发票的来源、付款金额、到期日期等。在该领域拥有产品的公司包括Element AI、Google Cloud、UiPath等。

5.了解对话中的自然语言

很多人也听说过聊天机器人（并且可能已与之互动），因此自然语言处理（NLP）功能似乎并不是什么新鲜事物。但是，供应商正在继续改善其自然语言处理（NLP）功能，并将其应用于允许企业改善其客户服务的新用例。例如，通信软件供应商Twilio公司拥有一个名为Media Streams的应用程序，该应用程序使用人工智能实时分析客户服务呼叫。它不仅转录呼叫，还使用自然语言处理（NLP）来了解呼叫的内容并发布相关的知识库文章，这些文章可能有助于代理商解决问题。它甚至可以根据客户的声音对他们进行身份验证，并分析他们的情绪状态。

6.使用预先训练的模型分析业务

人工智能的批评者指出，人工智能项目非常复杂，常常无法带来企业领导者期望的立竿见影的效果。机器学习的本质要求建立一个模型，然后在大量数据上训练该模型。而且，如果企业想在这一过程中取得成功，则需要明确定义的目标、经验丰富的数据科学家、大量数据，以及充足的时间和耐心。

加快这一过程并简化基于人工智能的分析的一个方法是使用预先训练的模型和人工智能加速工具。越来越多的供应商已经开始为特定行业或用例提供专门的产品。

7.评估用户界面 （UI） /用户体验 （UX）

一些分析人士认为，基于人工智能的测试领域将在不久的将来蓬勃发展。其中一个已经上市销售的工具就是Applitools。它允许企业简化用户界面组件的测试，而不必编写脚本，在某些情况下，测试时间减少了75%。它的计算机视觉工具可以很容易地发现界面版本之间的差异。其他提供利用机器学习和其他人工智能功能的测试工具的供应商包括Tricentis、Cigniti、Sealights、Test.ai等。许多都是基于云计算技术，并集成到现有的DevOps或敏捷工作流中。

8.优化供应链

与2020年疫情相关的影响使每个人比以往任何时候都更加了解供应链管理的重要性。目前，越来越多的企业正在投资于具有人工智能功能的供应链管理应用程序，这些应用程序可以帮助它们改进准时交货、降低成本、预测潜在问题并从中断中恢复。根据调研机构McKinsey公司的一项研究，在使用人工智能进行供应链管理的企业中，61%的企业表示降低了成本，63%的企业表示增加了收入。Oracle和SAP等传统技术巨头开始将人工智能和机器学习整合到自己的应用程序中，一些企业也将具有人工智能功能的商业智能平台或分析平台用于类似目的。

9.实现快速创新

除了破坏供应链之外，冠状病毒疫情还迫使企业进行快速创新，以适应新的工作方式，适应新的法规并利用新的机遇。例如，为企业提供现金流解决方案的金融科技供应商Kabbage公司使用人工智能来利用薪资保护计划（PPP）提供的机会。在薪资保护计划（PPP生效的三个月中，Kabbage的自动化系统使该公司能够处理和批准209，000笔贷款，使其成为第三大PPP贷款人。采用这一措施是因为其人工智能系统允许它在没有人为干预的情况下处理75%的贷款申请。

10. 计算机视觉在新问题中的应用

许多媒体都对计算机视觉研究领域进行了报道，如医学图像分析和自动驾驶汽车，但初创企业也将计算机视觉应用于一些企业可能没有考虑过的任务。例如，供应商Tractable公司提供基于人工智能的工具，可以帮助保险代理商评估对车辆、房屋和企业的损害。它可以检查索赔过程，标记似乎与最佳实践不符的评估，甚至可以将整个损失估计过程实现自动化，以提供更快的客户服务。

随着人工智能技术的不断发展和改进，需要采用更多不同类型的企业软件来集成人工智能功能。
       责任编辑：tzh