本期導讀?

過去幾年間，新冠疫情的大流行促進了企業對人工智能方案需求的增長。根據IDC的最新預測，2022年，人工智能技術的支出將增加到1,180億美元，并將于2026年超過3,000億美元。

ps:文末互動有好禮

人工智能應用的初衷在于提高企業和組織的運營效率，同時可以用來改善客戶和組織內部的體驗。自從新冠疫情襲擊世界以來，由于疫情防控的隔離需求，以及越來越普遍的居家辦公，人工智能應用場景及其潛在價值也在不斷地增加。

我們匯總了未來兩年左右人工智能（AI）的發展趨勢，并就其對數字化轉型的影響作出初步的分析。

AI的發展趨勢可以概括如下：

云計算和AI的深度結合

AI解決方案更廣泛地應用于IT

AIOps（智能運維）得到普及

人工智能將助力數據結構化

人工智能人才缺口依然嚴峻

人工智能的可解釋性

語音和語言識別需求驅動人工智能增長

云計算和AI的深度結合

顯而易見的是，人工智能將在云計算解決方案的廣泛采用中發揮重要作用。通過部署人工智能，將有可能監測和管理云資源和大量的可用數據，在提高云計算網絡可感知性和可管理性的同時，提升網絡效率和客戶體驗。

AI解決方案更廣泛地應用于IT

目前市場上，為IT系統而開發的AI解決方案得到了普遍應用。在未來，能夠自行檢測常見的IT問題且能自我糾正任何小故障或問題的AI解決方案將獲得市場的特別青睞。這些方案將有效的增加IT系統的可用時間，以便減少故障，使企業的IT團隊能將注意力放在其他與業務更緊密相關和高復雜度的項目和地方，從而整體提高IT系統的運營效率和價值。

AIOps（智能運維）得到普及

過去的幾年里，隨著疫情的影響和全球產業鏈的重塑，IT系統的復雜性也在急劇增加。AIOps（智能運維）通過對系統元素，如應用、基礎設施和網絡的檢測，并通過對大量數據的分析而賦能IT運營團隊，以改善他們的關鍵流程、決策和任務，從而提升IT系統的業務關聯度和價值，增強企業的跨團隊協作。

人工智能將助力數據結構化

RPA（Robotic Process Automation機器人流程自動化）是軟件行業中增長最快的領域之一。它所面臨的唯一限制是其只能使用結構化數據。在人工智能的幫助下，非結構化數據可以很容易地轉化為結構化數據，從而提供一個確定的輸出。在未來，我們將看到更多的非結構化數據通過自然語言處理和機器學習過程進行結構化。這些結構化數據將可以高效的幫助企業和組織創建RPA（機器人流程自動化）技術。這是最重要的人工智能發展趨勢之一。

人工智能人才缺口依然嚴峻

人工智能人才的缺口一直存在。2021年，人才的供應就已經成為限制人工智能發展的因素之一。在創造環境鼓勵更多的人學習人工智能的知識和技能之外，也需要使更多的用戶能夠接觸到人工智能，專注于技術、學習策略并支持因此而產生的工作環境的改變。

人工智能的可解釋性

人工智能的可解釋性對于其推廣也變得越來越重要。隨著更多的數據法規的出現，對人工智能的信任將是至關重要的，除了數據的透明度和算法的公平性外，還需要能清楚地闡明人工智能如何使用特征數據促進機器學習模型，并形成最終預測或結果。這一點對于人工智能的大規模應用非常重要。

語音和語言識別需求

驅動人工智能增長

在客戶服務中心，遠程工作的增加推動了采用NLP（Natural Language Processing 自然語言處理）或ASR（Automated Speech Recognition自動語音識別）能力的巨大市場機會。比如，公司或者組織可以在常規質量檢測中使用人工智能來完成對客戶意圖的理解和常規質量檢查，以確保持續合規，并持續提升產品和服務質量。

互動有禮

在新冠肺炎疫情期間，AI技術發揮了重要的支撐作用，它作為一種全新的技術形式，為平臺經濟賦能、極大提高資源配置效率。您認為AI發展對您所身處的行業迎來了哪些機遇與挑戰？

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