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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