IDC 报告-借助超融合数据和分析平台加快人工智能进程
IDC预计，全球 AI 支出到 2023 年将达到 979 亿美元，主要由银行、零售和制造等领域的部署推动。 然而， AI 的采用进程一直以来都比较缓慢。自动化客户服务代理、IT自动化、销售流程建议以及自动化是当下最为普遍的用途，但我们预计自动化人力资源、企业知识型员工的数字化助手、监管智能以及高级数字化模拟即将崛起，成为未来5年增长最快的用例。
AI 将成为真正的差异化因素，随着服务遍及边缘、核心和云端，混合及多云部署将成为新的规范。有能力操控 AI 的组织将飞速发展；否则将会一蹶不振。若要有效应用机器学习（ML）来获得业务效益，这需要：
1.机器学习训练。 机器学习训练包括构建机器学习模型所必需的步骤，并可能包含模型生成、建构和拟合。
2.机器学习推理。机器学习推理（即预测、评分或模型服务）可生成需要集成到业务用例中的洞察，从而构建机器学习业务应用，最终为客户创造价值。
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IDC预计，全球 AI 支出到 2023 年将达到 979 亿美元，主要由银行、零售和制造等领域的部署推动。 然而， AI 的采用进程一直以来都比较缓慢。自动化客户服务代理、IT自动化、销售流程建议以及自动化是当下最为普遍的用途，但我们预计自动化人力资源、企业知识型员工的数字化助手、监管智能以及高级数字化模拟即将崛起，成为未来5年增长最快的用例。
AI 将成为真正的差异化因素，随着服务遍及边缘、核心和云端，混合及多云部署将成为新的规范。有能力操控 AI 的组织将飞速发展；否则将会一蹶不振。若要有效应用机器学习（ML）来获得业务效益，这需要：
1.机器学习训练。 机器学习训练包括构建机器学习模型所必需的步骤，并可能包含模型生成、建构和拟合。
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