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【51CTO.com快譯】我們經(jīng)?？吹饺斯ぶ悄鼙幻枥L成無所不能的機器，但它也是一種邊走邊學習的技術(shù)。AI必須掌握的關(guān)鍵技術(shù)是智能定位：跨越空間和時間的資產(chǎn)、事件和人發(fā)生在哪里，它們?nèi)绾蜗嗷ヂ?lián)系?

想想看，所有大流行時代的技術(shù)都依賴于地理位置而蓬勃發(fā)展——配送應(yīng)用程序、新冠病毒檢測和疫苗顯示、可放心購買的商店訂單。智能定位是地理信息系統(tǒng)(GIS)的輸出，它提供了關(guān)鍵的上下文，構(gòu)成了機器學習的基礎(chǔ)。

以下是AI的4種商業(yè)應(yīng)用：

1.通過推薦系統(tǒng)進行敏銳的預測

人工智能在開始工作前不再需要大量的歷史數(shù)據(jù)輸入，當答案未知時，人工智能經(jīng)常使用強化學習。機器正在以一種試錯的方式工作，就像人類所做的那樣，以達到一個日益理想的解決方案。

可以說，自動化的自動化(The automation of automation)是半導體制造商英偉達(NVIDIA)首席執(zhí)行官 Jensen Huang對不遠的未來的描述。在接受《時代》雜志采訪時，他預計人工智能將改善食品生產(chǎn)、物流和醫(yī)療保健等復雜業(yè)務(wù)。他談到了推薦系統(tǒng)，稱其為我們這個時代最重要的人工智能系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)是一種經(jīng)常使用強化學習來根據(jù)習慣和偏好預測一個人的選擇的算法。

盡管這種人工智能可能不需要歷史數(shù)據(jù)來預測更好的結(jié)果，但它確實需要有價值的背景或基礎(chǔ)來應(yīng)對手頭上的各種任務(wù)?！豆鹕虡I(yè)評論》(Harvard Business Review)指出，關(guān)鍵是要預先設(shè)計機器學習的有效的輸入、動作和獎勵。一開始含糊不清對一個實時計算的系統(tǒng)來說不是好事。這就是GIS發(fā)揮作用的地方，在推薦系統(tǒng)中添加智能定位，這樣它就可以預測可能發(fā)生的事情和地點。

2.預測未來發(fā)展趨勢

讓人工智能處理盈虧報表并承擔后果聽起來似乎很荒謬。AI能夠幫助人們理解這些數(shù)字的背景。有了正確的數(shù)據(jù)輸入，也就是智能定位，人工智能可以用來改善決策，幫助公司領(lǐng)導者預測趨勢。

一些大銀行正在使用注入智能定位的機器學習來分析現(xiàn)有分行的收入，將其與潛在擴張領(lǐng)域的豐富人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)相結(jié)合，并預測設(shè)置新分行的最合適地點。他們可以更精確地決定向哪里擴張以吸引新客戶，而不是把現(xiàn)有客戶從其他分支機構(gòu)拉過來。

類似的，太陽能電池板公司正在將天氣數(shù)據(jù)與人工智能基于位置的圖像進行配對，以選擇最合適的社區(qū)推廣屋頂日光浴技術(shù)。

在智能定位的推動下，人工智能幫助權(quán)衡行駛的最優(yōu)路線，保險公司已經(jīng)切實的從中獲利。通過使用智能定位和人工智能來預測容易發(fā)生事故的道路，并推薦更安全的路線，能夠有效降低風險，而且保險公司預計索賠將會減少。

3.快速掃描大數(shù)據(jù)，找到隱藏的市場

在這個信息爆炸的時代，我們并不缺少能夠幫助企業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)，而是缺少充分挖掘數(shù)據(jù)價值的能力。特別是成長型公司，大量的信息可能會讓他們不知所措。

預測需求高峰、判斷更高的利潤點、改善供應(yīng)鏈效率和交付方式，這些工作都需要對大量的數(shù)據(jù)進行篩選，而人工智能更容易完成這些工作。這還要包括人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以確定潛在客戶可能是誰、可能在哪里。

無線網(wǎng)絡(luò)公司將智能定位融入到這一過程中，利用人工智能處理大量有關(guān)通話中斷的數(shù)據(jù)，以便繪制需要擴建的發(fā)射塔地點。通過添加有關(guān)某一地區(qū)人口統(tǒng)計和預測增長的多層信息，企業(yè)可以更詳細地規(guī)劃增長計劃。

使用人工智能技術(shù)和GIS的零售商，能夠識別未來哪些位置的商店也會推動網(wǎng)絡(luò)銷售，創(chuàng)造出令人垂涎的“光環(huán)效應(yīng)”，即店主可以線上/線下同時捕捉顧客。

4.通過圖像和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提前規(guī)劃

現(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)傳感器、衛(wèi)星和移動設(shè)備提供的數(shù)據(jù)實在是太多了。當這些數(shù)據(jù)通過具有定位功能的人工智能程序過濾后，結(jié)果會更加清晰。

以一家體育用品零售商的智能機器人為例，該產(chǎn)品配備了RFID傳感器，它在商店的走道上掃描，從而了解顧客最想要什么，并預測商店員工應(yīng)該把進貨重點放在哪里。那些已經(jīng)轉(zhuǎn)向在線訂購和取貨的商店，他們正在使用智能定位AI系統(tǒng)，根據(jù)人們在商店附近的位置，提前為他們準備好飲料或他們的貨物訂單。

借助人工智能，人們可以用起重機和推土機掃描空地的航空圖像，確定更適合在哪里建造房屋和開發(fā)項目。植入智能定位的人工智能甚至可以掃描停車場的航拍圖像，了解外面停著什么型號的汽車(而不僅僅是停了多少輛)，以增加潛在的商業(yè)機會。

在能源行業(yè)，人工智能正在觀察衛(wèi)星圖像，以顯示競爭對手可能在何處建造油井，或使用配備激光雷達的無人機來探測其電力網(wǎng)絡(luò)。與GIS相結(jié)合，人工智能可以分析100億個數(shù)據(jù)點——這需要人工分析人員花5年多的時間來梳理。

人工智能的未來

隨著消費者行為的迅速變化，以及COVID-19大流行和氣候變化等外部風險的影響，人工智能的未來面臨諸多挑戰(zhàn)。通過將GIS與人工智能應(yīng)用相結(jié)合而獲得的智能定位，也使機器學習的能力得到了極大改善。

在前進的道路中，人工智能包括強化學習、智能定位，幫助決策者更有信心的做出評估和判斷，這遠比人類大腦挖掘數(shù)據(jù)所需的時間短。

原文標題：Four AI Business Applications For 2021，作者：Helen Thompson

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