实时 AI 和事件处理

企业通过利用 AI 进行实时事件处理，可以将不同事件之间的要点连接起来，以检测和响应新趋势、威胁和机遇。2023 年，IBM 商业价值研究院 (IBV) 对 2,500 位全球高管开展的调研显示，头部企业从其 AI 项目中获得了 13% 的投资回报率，是平均投资回报率 5.9% 的两倍多。

在所有企业都在努力采用一流的 AI 工具方法之际，我们将深入探讨如何通过 AI 增强实时事件处理应用场景的最佳实践。

事件驱动型架构对于加快业务速度至关重要。该架构帮助业务与 IT 团队获取实时信息的访问、解析与响应能力，应对全组织范围内的特殊状况。复杂事件处理 (CEP) 使团队能够将其原始业务事件转换为相关的可操作的洞察，持续掌握关键数据的最新动态，并按需快速传递结构化数据。

人工智能对企业也至关重要，它既能优化业务流程，又能提升战略决策质量。事实上， IBV 对 6700 位高管的调研中发现，超过 85% 的高级采用者能够通过 AI 降低运营成本。非符号化 AI 可有效将非结构化数据转换为有组织、有意义的信息。这有助于简化数据分析并做出明智的决策。此外，AI 算法能够通过学习公司独特的历史数据来识别模式，从而使企业能够更快、更低延迟地预测新趋势并发现异常。符号化 AI 则具备对事实与结构化数据的推理能力，适用于复杂业务场景的导航处理。同时，闭源与开源大型语言模型 (LLM) 的发展都在增强 AI 理解简单自然语言的能力。我们在聊天机器人的最新演变中看到了这方面的例子。这可以帮助企业优化客户体验，使它们能够从客户旅程的交互中快速提取洞察分析。

通过构建人工智能与实时事件处理的桥梁，企业可实现双向能力增强，确保技术投资切实支撑业务目标。实时事件处理助力 AI 实现更快速精准的响应，而 AI 则让企业的事件处理体系更智能、更贴合客户需求。

事件处理与 AI 的结合正推动高精度数据驱动决策新时代的到来。以下是事件处理在推动 AI 能力方面发挥关键作用的一些方式。

• 事件数据作为 AI 模型燃料：人工智能模型依赖大数据优化能力效能。事件流平台 (ESP) 通过提供来自企业关键任务数据源的连续实时信息管道，在其中发挥着至关重要的作用。这有助于确保 AI 模型始终获取最新数据——无论是从事件流中进行动态处理，还是从大规模数据集中提取——帮助模型高效训练并按业务节奏运行。
• 聚合数据转化为预测洞察：聚合数据整合了来自业务环境中各种来源的数据，可以作为机器学习 (ML) 算法的宝贵预测指标。相较于重复轮询 API 或等待批量数据处理，事件处理能随原始事件流的生成持续进行增量计算。流分析技术可进一步提升模型预测的速度与准确性。
• 实时上下文赋能 AI 精准应用： 事件处理在构建适用 AI 的实时业务上下文方面具有关键作用。事件处理有助于不断更新和完善我们对当前业务场景的理解。这有助于确保通过训练机器学习模型（ML 模型）从历史数据中得出的洞察分析在当下仍然有效。例如，当 AI 预测某个客户可能流失时，重要的是要结合我们目前对该特定客户的了解来考虑这一预测。这些知识并不是一成不变的，新的事件数据有助于在每次互动中发展最新知识，从而为决策和干预提供指导。

通过打通事件处理与 AI 的壁垒，企业能为 AI 训练提供实时数据源，利用动态数据处理计算实时聚合指标以优化预测，并确保 AI 在最新业务上下文中有效应用。

在动态复杂的数据环境中，人工智能能显著增强事件流处理的智能化水平与响应能力。以下是 AI 优化事件驱动方案的实践路径：

• 异常检测和模式识别：AI 异常检测和模式识别能力有助于大大提高事件处理能力。AI 能够持续筛选原始业务事件流，识别异常现象或有价值趋势。通过将历史分析与实时事件模式识别相结合，公司可以帮助其团队进行更详细的概要分析，并对潜在威胁和新的客户机会做出主动响应。
• 关联与因果关系推理：AI 赋予实时事件处理工具分析关键业务指标与数据流之间关联与因果关系的推理能力。这意味着 AI 不仅能识别业务事件流间的关联性，还能揭示因果关系动态，拓展既往未察觉的业务场景认知。
• 非结构化数据解读：非结构化数据往往蕴含着尚未开发的洞察分析。AI 擅长理解自然语言并解析事件流中的其他非结构化数据。这种能力通过从看似混乱的事件源中提取有价值信息，全面提升事件处理系统的智能水平。

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IBM 事件自动化作为完全可组合的解决方案，基于开放技术构建，具备以下能力：

• 事件流：使用企业级 Apache Kafka 收集和分发原始的实时业务事件流。
• 事件端点管理：根据 Async API 规范轻松描述和记录事件。促进共享和复用，同时维持控制和管制。
• 事件处理：依托 Apache Flink 能力，通过直观的低代码创作画布构建并即时测试 SQL 流处理流程。

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