导读：很多朋友问到关于人工智能企业如何引入ai的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
AI技术在人力资源领域有哪些落地应用？
一、人工智能在人力资源领域的应用形式
1 人力资源系统的构建
现在企业普遍采用的人力资源信息系统就是记录企业员工基本信息，将员工的工作技能、工作奖惩、学术背景等记录到数据信息库。在每年企业进行对外招聘时，往往需要HR凭借个人经验基于一定的数据分析企业当前的运营现状和员工职位的匹配度，不可否认HR具有相当的专业知识。但在面对复杂的数据统计时，人工的分析总会存在一定的误差，做出的规划和判断的准确度和企业实际情况有所偏差，这也是现代企业需要解决的问题之一。
人力系统的构建即对企业未来所需要的人力资源数量和岗位进行预估，合理判断企业岗位供求关系，以便进行相应人才的招聘。这一项工作从本质上而言是对表征数据的统计，通过收集分析各部门人员配置情况、项目完成进度、工作实效性等，对人力资源进行判断。而所有的一切都可以通过人工智能的大数据分析来完成，完全可以制定出和实际复合性最高、准确性最高的人力资源系统。
2 选拔人才
人力资源选拔人才的重中之重就是人才和岗位的匹配度问题，即选拔合适的人才在恰当的岗位上工作。传统企业的招聘过程就是先通过简历筛选，然后在面试时对人才的专业背景、工作经历、个人综合素养进行判断，再结合HR对于所需岗位职能的了解来判断是否录用该面试者。而这一系列过程存在太多不稳定因素，一方面HR和面试者的沟通就是双方互相判断的过程，HR会根据自己的个人经历和该面试者的自身情况询问相关问题，存在一种情况比如该面试者和HR为校友关系，可能这一潜在因素会对面试结果产生一定的影响。从另一个角度来说HR的主要职责还是在于招聘过程，对于企业所需要岗位的了解度可能不够深刻，毕竟没有从事相关领域的工作，对岗位职责的叙述和该岗位需要怎样类型的人才可能认识的并不是十分深刻，这对于面试结果也会有所影响。
基于此类情况，人工智能的开发和引入显得尤为重要。人工智能可以通过收集某一工作岗位的工作时长、工作内容、工作地点等多种信息，对岗位职责有一个很清晰的判断，然后将应聘者同等的信息输入到系统中即可以准确的得出该人才是否符合公司空缺岗位的需求。并且在面试环节人工智能可以捕捉到面试者所有的表象信息，能够根据肢体和表情语言判断面试者语言的真实性也可以根据面试者的回答，进行相关提问，再结合数据系统中的信息储备做出回应。比如面试者在应聘计算机软件开发的某职位，智能机器人可以向面试者提问过往的工作经历，并能提出专业性极强的学术问题。这往往是人力资源在招聘时无法做到的。
3 留用人才
当对企业招聘到充足的人才后，企业应该将重心放置在留用人才的方式上。现代企业尤其像媒体广告行业、房地产行业人员的流动性极强，离职率和跳槽率频频增加，事实上较高的离岗率是不利于企业的健康发展的，当企业花费时间和金钱培养出能够独当一面的人才时，人员却出现流失情况，而再进行招聘和培养需要一定的时间周期。
人工智能基于此种情况，可以建立模型对企业员工有意向离职的概率进行预测，为企业打预防针，避免出现人才流失岗位长时间空缺无人胜任的情况。员工选择离职无非处于以下情况的考虑：办公环境、岗位晋升空间、福利薪金、家庭因素、个人身体状况、部门工作满意度、工作压力、企业文化、外部市场机会等。人工智能可以将所有影响企业人员离职的因素进行权重排列，建立相应的评判模型，对企业员工的离职倾向进行预测，帮助企业减少人员流失所带来的业务损失。
4 培养人才
当企业招聘到优秀的员工进入公司后，定然需要制定一系列的培养方案对人才进行进一步岗位培训。传统意义上的培训是有一定工作经验的企业员工以教授的方式呈现，这种方式不符合现代年轻人的思维方式。普遍看来，年轻人的思维跳跃性很大，渴望有自己施展拳脚的空间，对于过来人所谓的经验相信度不高。因此企业可以通过引入人工智能对人才进行培训，机器人可以向人才模拟工作中可能出现的问题，考验人才面对突发状况的反应力；也可以以问答的形式向人才灌输专业知识，最后可以通过考试对人才培训期间的收获进行综合评价，最终判断该人才是否具备胜任岗位的能力。
人工智能培养训练人才的途径多样且高效快速，在之后的工作中定期进行专业度测试或者模拟考验等，能通过历史数据对员工的能力得出客观的判断，这是人工培训所不能做到的。
5 智能服务机器人
在企业中有一类工作需要耗费人力大量的时间，并需要人力拥有相当多的信息储备，即就是员工咨询。不同部门之间的沟通和传递信息往往提高了一定的人力成本，还会出现信息传递错误的问题。智能服务机器人的诞生将为员工提供完整的部门介绍和准确的信息传递服务，能够二十四小时不间断地为不同部门员工提供咨询服务，大大提高了企业办公的效率节省了沟通的时间成本。
二 人工智能在人力资源领域应用的未来趋势
1 人力资源信息的收集处理
信息愈发成为企业的核心要素，人力资源信息也是极为重要的一项。未来利用多维度的网络信息，人工智能可以对网络上所有的人才信息进行收集，并按照企业的要求进行分类整理，进而筛选出和企业岗位需求匹配度高的人才。由于现今的网络仍存在这样那样的问题，很多信息的透明度还有待提高，再加上不同招聘网站利益的冲突性使得网络上出现重复简历的概率大大提升。想要真正做到基于互联网的一体化进行人力资源信息收集需要各方长时间的努力。
2 提供高匹配度的岗位选择
未来人工智能技术愈来发达，人类对机器人的掌控愈发精准时，人工智能才会真正走进我们生活的各个方面。随着网络信息的公开和企业制度的完善，企业对于岗位职能需求有明确的筛选标准，人工智能也对人才收集工作专业性提高，将促进企业通过人工智能筛选出符合职能需求的人才，岗位和人才之间真正建立起桥梁匹配度将大大提高。
3 构建人性化的福利制度
现代企业的福利制度往往存在制度化不够的特点，尤其是根据绩效对员工能力进行判断时，一个项目的实施往往是一个团队努力的结果，但如何对团队中的每一位员工贡献做相应评价？如果不能做到准确评估，付出多少获得一样的奖金报酬将如何提高员工积极性？因此企业的福利制度仍然存在一定的漏洞，不能精确的对员工贡献做以评价。在未来人工智能可以通过实时的监测将每一位员工的贡献量化为具体数字指标，从而避免此类状况的发生。
数据管理：人工智能商业化落地的“必修课”
目前人工智能市场发展依然火热，各行各业对数据的需求也呈现井喷态势。然而现在很多企业的大部分非结构化数据无法用于AI（人工智能）模型训练，需要大量的人工进行标签化处理。人工智能企业要想在数据标注上降本增效，必须选择更加高效、体验更好的标注工具，从而提升标注团队的工作效率。
在人工智能产业链中，算法、算力和数据共同构成技术发展的三大核心要素。从人工智能产业链的发展情况和未来发展趋势来看，中国人工智能数据服务行业的市场规模正在逐步扩大。据IDC预测，中国的数据量增速最快，平均每年的增长速度比全球快3%。2018年，中国的数据量为7.6ZB，占全球总量的23.4%，预计到2025年将增至48.6ZB，占全球总量的27.8%，年复合增长率达30.35%。在这样的数据增长背景下，数据资产管理的重要性不言而喻。
如今，各行各业纷纷搭乘数字化转型的快车，以取得市场竞争力。值得注意的是，在企业争先拥抱数字化转型的同时，部分中小企业也面临着“不会转、不能转、不敢转”的现状。相关数据显示，目前我国仅有25%的企业开启了数字化转型，中小企业比例则更小。
贾宇航认为，数字化转型的本质，是利用软件技术、互联网、人工智能等数字手段，降低企业运营成本，提升生产运营效率，为对外开源拓客创造更多价值的过程。也正因为如此，企业的数字化转型必然离不开应用、软件、系统等信息基础设施的建设与运用，这背后必然产生大量的数据。
“人工智能落地商业化时代，企业面临着自身AI数据量大、对某个特殊问题场景很难找到有价值AI数据的普遍困境。同时在人工智能数据训练过程中，AI数据管理更是面临着数据资产不能充分利用、管理方式不完善等新的挑战。”贾宇航说。
据了解，自主研发的云测数据标注平台为AI相关企业提供了一站式、大规模处理训练数据的能力，可以助力AI数据训练综合效率提升200%，标注精准度最高可达99.99%。
在人工智能的大潮中保持技术和行业的领先性并非易事。贾宇航也道出了他们发展的秘密，那就是“一横一纵”战略。
谈到“一横”，贾宇航解释道：“伴随着整个人工智能的发展，我们在自动驾驶、智能家居、智慧城市和智慧金融等多个行业，有端到端的训练数据服务解决方案。随着越来越多的行业进行智能化、数字化转型，我们将积极地为这些具有潜力的赛道和行业，去制定数据解决方案，帮助更多的人工智能技术商业化落地。”
“‘一纵’更多地是对热门行业和技术发展趋势进行前瞻性预测，提前准备相关的工具链以及数据服务能力，确保有充足的准备去应对新的AI数据需求。”贾宇航说。
人工智能如何助力银行更“智慧”？
如果人工智能能够帮银行解决“洗钱”问题，是不是一种更智慧的表现？
利用AI来改进反洗钱(AML)检查和程序的银行，可能会受益于人工智能(AI)的发展。
这是根据金融服务解决方案提供商Pelican最近的一项研究得出的结论，该研究专门关注人工智能如何帮助金融机构进行支付处理。
聊天机器人淘汰银行柜员？
为了在降低服务成本的同时保持客户服务水平，一大群聊天机器人正在为金融机构提供改变 游戏 规则的机会，以改变它们在金融互动中的所有接触点与客户打交道的方式。无论是要求向客户提供账户余额，还是激活新发行的信用卡;通过让新客户顺利通过申请和审批流程，或者推广新的银行产品和忠诚度计划，聊天机器人可以处理多种客户互动。
社交消息平台、声控助手和移动设备启用了新的沟通渠道，创造了越来越多以对话为中心的新可能性。在自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)技术的支持下，自动化的客户交互现在支持类人聊天和流畅的对话。
对于消费者来说，智能聊天机器人带来了更大的便利，更低的摩擦，并为他们的银行需求增加了可访问性。对于银行和其他金融服务提供商来说，它带来了以客户对话为中心的新一轮创新浪潮。现在，金融机构真的可以通过多个接触点和沟通渠道，以更方便、更自动化的方式，发出自己的声音，为客户提供服务。
智能银行聊天机器人可以解释客户意图，准确理解他们想要什么，引出任何额外的信息，并执行必要的任务，所有这一切都在一个单一的无缝聊天。与将客户限制在预定义的银行流程、部门竖井、结构化表单和菜单、混乱的网站和联系人中心可用性不同，一个自动化对话可以触发满足客户需求所需的任务。这就是通常所说的会话人工智能。
银行机器人帮助简化和自动化面向客户的流程，降低了服务交付的成本。以授权和激活客户新发行的信用卡为例。一个聊天机器人可以代替呼叫中心的呼叫，使卡片快速、简单地激活，不需要人工干预。
例如，客户可以通过微信、支付宝或亚马逊Alexa语音请求他们的银行余额。account bot可以将对话移动到客户首选的消息传递通道，向他们发送报表余额。然后，此聊天可以调用其他机器人发送即将到来的信用卡支付提醒、推广新产品或提供，或询问客户是否有其他银行需求。
由于对话更加流畅，结构也更加松散，因此可以让双方进行更多的互动。它们还通过在一个会话会话中启用此功能，消除了客户在尝试完成多个任务时遇到的许多阻碍。
人工智能运用于银行主要做1.虚假交易的甄别，通过用户知行为根据AI预判是否属于违规操作。2. 消费信用授信， 根据用户过往账户情况，消费情况给予用户授信。
目前主要场景就是上面两大类。其他还包括推荐营销等辅助手段
在今天这个人工智能的时代啊，嗯，致人工智能是可以帮助银行进行这个服务的，例如啊，它的这个安保系统除了嗯简单的几个人，几个原有的保安之外啊，另外的话他如果说他有这个自动报警，自动的这个就是全方位的安保措施，是吧？这人工智能是可以实现的第二呢，银行的所有系统的情况下，如果用人工智能的情况下加上人工双重审核的情况下，第一提高工作效率，第二大大减少人力成本，第3位还能减少不必要的一些开支。嗯，人工智能的也是一个时代的来临，在未来的某一段时间你可能会发现银行都会是没有人的，没有去工作人员的全是人工智能，而在今天2019年，在广州的市区有一些银行已经实现了半自动的人工智能，还有你的一些银行呢，实现了一些人工智能，他其实人工智能是一种技术，为我们各个行业去服务的，她伫立于银行机构，助力于其他各个行业机构，所以说人工智能是一种技术，我认为说，人工智能一定为为推动这个 社会 的发展更快捷，更高效快速率，大大减少了人们这个去申请业务的这个时间，更能节省 社会 资源。
为更直白地辅助理解人工智能在银行领域的应用和带来的影响，就以在交通银行办理业务为例来讲解。
当你想了解该银行业务时，可以试着和交通银行智能机器人“娇娇”交流，在一问一答间你就可以轻松完成对业务的详细了解；还可以使用交通银行“沃德理财顾问”，获取智能理财咨询服务等，这样就可以免受漫长的排队叫号所带来的煎熬了。还有接触较多的智能客服，可以同时处理万人规模的客服申请，减少客户等待时间，可以创造更好的客户体验。这些只是人工智能+金融创新融合所带来的服务质量提升的一角。
近年来，银行业在身份识别、风控管理、流程优化等领域逐渐引入AI技术，“智慧化”进程得以大幅推进。同时，银行业在积极 探索 人工智能与银行业务的应用触点，在计算视觉、目标检测、语言对话和语音识别等领域开展了数量众多的研究项目。
但面对开发项目多、精度与安全性要求高，计算资源消耗的快速增长，资源挤占、训练排队的现象时有发生。此时浪潮AIStation这一面向人工智能企业训练与推理场景开发的高效人工智能资源平台应需出现，目前已助力交通银行太平洋信用卡中心百人规模人工智能开发团队的整个计算集群利用率提高30%以上，帮助运维人员工作效率提高50%，辅助为客户带来更流畅、便捷、智能的金融服务。
人工智能可能在不久的将来会重塑银行业务的运营方式，浪潮AIStation正通过简化人工智能的研发与生产，来加速人工智能+金融的融合创新，推动银行业智慧化的普及。
很荣幸能回答这个问题。
人工智能如何能够帮助银行更加“智慧”？就农业银行来说，我说两个具体的方面，大家就明白啦。
第一个：人脸识别。
貌似是科幻大片里的人脸识别技术，这两年已经普遍应用于银行业务中。具体的来说，大堂里的超级柜台、自助存取款机以及柜面业务中都使用到了这种技术。
好处一，降低身份冒用风险。因为在办理业务时，身份识别是业务办理的前提，是区分是否代理，是否冒用他人办理等情况的重要手段，但是仅仅人工费肉眼识别不能杜绝冒用身份办理业务的情况，但是有了人脸识别后，大大提高了身份识别的效率，也降低了身份识别风险。特别是当有人来办理业务时，看到有身份识别系统时，很能起到一定的威慑作用。
好处二，提高办事效率。现在部分的农行自助存款机机上安装了人脸识别系统。如果你外出忘记携带卡片，又没有手机银行，无法预约无卡取款，那么只要你携带了身份证，就可以通过人脸识别系统在自助设备上取现金啦。
第二个：智能理财。
银行都有自己的客户储备，系统会为客户经理提示该客户的资产配置建议，或者为每一个在柜面办理业务的客户提出其产品需求，如该客户可以办理信用卡啦之类的，以便在能够满足客户需求的同时实现银行产品的销售。
案例一，银行手机银行中的智能定投。基金定投大家应该都不陌生，就是约定固定期限，一般为每个月，使用固定金额购买该支基金产品。长期来看，基金定投是一种很值得上班族，或者专业性不强的客户选择的理财方式，也叫做懒人理财。但是如果遇到基金波动较大时，智能定投就能够充分发挥作用啦，简单的说，智能定投能够实现在你的风险偏高前提下，上涨少投，下跌多投，尽量减少风险的同时又摊薄成本。
案例二，提高银行营销成功率。银行的大数据能够告诉客户经理大客户的需求偏高，自动为客户经理按照关键词分类，或者按照投资偏好分类，为银行方营销产品提供便利，也能够快速满足客户需求，从而达到双赢。
总之，人工智能一直在改变这银行的存在方式和服务方式。银行从原来的实体网点向线上服务转变，也由被动服务转为了主动营销。人工智能更多的是培养了客户的忠诚度，从而有利于银行业的稳步发展。
人工智能对银行来说有很大的用处，比如说信用卡，贷款的审批，人工智能可以很迅速的查询这个人的征信以及还款能力，还有可以帮助用户更好的理财，可以这么说未来的银行间竞争就是看谁家的人工智能更聪明。
中国有哪些企业在研究人工智能？
人工智能最一门新崛起的新技术高科技行业，在如今中国，人工智能已经在每个行业都有发展，大大地提高了我国的现代化水平。
人工智能会带来社会变革，使得AI技术无处不在，渗透至各行各业，笔者对行业洞察，列出中国最值得关注的10家人工智能领域的公司，分别是百度、腾讯、阿里巴巴、海康威视、搜狗、大疆创新、华大基因、碳云智能、图灵机器人和思必驰，既有以BAT为领衔的科技巨头与美国为首的全球科技巨头争夺未来，也有被视作创新典范的人工智能企业。
百度
人工智能作为百度核心战略，在这方面投入高达百亿资金，众多技术已达到国际水平，更是举办了国内第一个以人工智能为核心的AI开发者大会，把所有技术，数据开放给开发者，这一举动将助力全球产业发展。
AI驱动着百度转型，赢得人工智能是百度核心战略，为此百度成立Apollo基金和DuerOS基金，推动中国AI的发展。同时，赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识，因AI 将会像水电一样成为基础设施，无处不在。
阿里巴巴
国内三互联网巨头相互在抢夺通往人工智能的船票，而阿里所成立的人工智能实验室，主要面向消费级的AI产品研发，包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室，欲抢夺家庭控制入口。另外，阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范，将人工智能引入至金融生活，包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市，就是蚂蚁金服所研发的。
海康威视
受益于人工智能的崛起，海康威视傲视群雄，市值高达2700千亿元左右，与美的等公司争夺“深市”一哥，成为最大的赢家之一。正是拥有众多大数据、人脸识别、深度学习、视频结构化等前瞻核心技术，其研究院着眼前沿开展未来技术研究。在MOT Challenge算法测评中，海康威视同样获得“计算机视觉的多目标跟踪算法”世界第一。
搜狗
搜狗作为搜狐的一个部门，到独立发展，再到将赴美IPO，而IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器，而是依托人工智能。当谷歌、百度等科技巨头在以各种形式的人机大战吸引眼球之际，搜狗则向清华大学捐赠1.8亿元，一起成立了’天工智能计算研究院’。
人工智能是互联网行业发展方向，未来的颠覆性技术力量也是人工智能，在搜狗CEO王小川开来，搜索引擎本身就是一种AI，王小川也曾明确了搜狗的人工智能战略，搜索的未来就是人工智能的明珠，自然交互和知识计算则是搜狗人工智能战略的核心”。显然王小川把搜狗的未来押在了人工智能，也成为搜狗的新赛道。
大疆创新
作为深圳创新典范的大疆创新，是全球消费级无人机最大的企业，由于大疆取得了成果，更是带动了整个无人机产业发展，尤其是消费级无人机，占据七成份额。与此同时，大疆将人工智能技术引入消费级无人机领域，将开启一个智能飞行新时代。
华大基因
当前已进入大健康时代，华大基因不断地推送出具有前沿的生命科学技术，为人类健康做出贡献，在资本市场倍受追逐，自上市以来，截止8月4日已连续16个涨停，市值从60亿涨到328亿，作为资本市场最耀眼的明星公司之一，随着人工智能、生命科学和大数据的融合，生命大数据将会使医学领域有一个巨大飞跃，也使得“精准医疗”变为可能。华大基因有望成为未来风向标。
碳云智能
作为2015年10月创立的碳云智能，在成立之初就备受大佬和资本关注，成立不到半年就表示完成了超过1亿美元的A轮融资，估值在10亿美元左右，投资方包括中源协和、腾讯及天府集团等。
医疗健康可能会为成为另外一个被AI改变的领域，围绕生命科学和数据创业将迎来爆发性增加，而碳云智能则迎合了这一趋势，通过A轮融资及估值，让一家在成立之初的企业瞬间成为生命健康领域的“独角兽”公司。
图灵机器人
随着 AI技术的日益成熟，与其密切相关的机器人，伴随AI的发展，机器人已经开始走近家庭场景，而图灵机器人受益于这一趋势，成为是国内最具创新能力的人工智能创业团队之一，率先在业界发布了一款人工智能级的机器人操作系统Turing OS，也是中文语境下智能度最高的机器人大脑。
并推出多款机器人应用，打造从“功能机器人时代”跨入“智能机器人时代”的新章程，致力于智能机器人走进全球每个家庭。如今，其机器人平台汇聚了超过60万开发者，拥有全球最大的中文语料库和知识库，领跑AI领域。
随着中国科技的崛起，物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑，中国更是处在高速成长阶段，尤其人工智能研究能力在全世界前列，国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿，与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技，使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。
人工智能浪潮席卷了全球，在此领域的创业公司也在不断激增，除BAT以外，众多创新创业公司都热衷投身该领域，甚至成立短短半年跻身独角兽行列的的碳云智能，以及占领全球消费无人机的大疆创新，包括在语音技术突飞猛进的思必驰也备受高盛赞誉，而作为国内机器人平台的图灵机器人得到了富士康、腾讯、联想、奥飞这样的行业第一的合作伙伴的认可。
当然，当前火热的人工智能背后也应理性思考，警惕泡沫，尽管人工智能迎来了最好的发展时代，但在通往诗与远方的这条道路上，如何从泡沫中看到前进的方向显得尤为重要。
我们如何根据业务需求选择人工智能解决方案
现在企业对人工智能 (AI) 的使用越来越广泛，甚至趋向自动化。无论这是否基于现有的数据研发平台，还是使用多合一的工具，或者在云端或内部托管数据，都有大量现成的解决方案，因此，如此丰富的选择不应该让我们忘记解决方案的存在理由！在那些许诺给你月亮的人和那些想要终极(和不可实现的)解决方案的人之间，你必须要比以往任何时候都更加坚定地了解你的需求。
关于评估人工智能，首先要知道的是不要相信流行术语。你知道，像大数据、物联网、区块链和许多其他术语，“预期的革命”并不是现实。我见过几个例子，我看到过几个IT团队被告知，他们必须实现特定的新技术，而不考虑业务需求，这是脱离现实因果的关系，是不切实际的。在任何时候关注需求永远是成功的第一步。有时候，人工智能被用于那些可以通过简单的“if-then-else”语句解决问题的现象上，实际上，人工智能对那些难以通过简单算法解决的问题最有用。
当然，这意味着要问为什么，更重要的是，我们想要实现什么目标。通常，当管理层制定需求时，需求不一定是完整的。例如，如果你被要求为一家公司搭建一个人工智能平台，而公司的股东要求明年利润翻一番，那么你需要考虑到这一点。您必须了解公司的目标，不仅是管理层的目标，还必须了解组织的需求及其产生的后果。
让我们回到业务需求。我们有必要明确需求，其中一个好的方向是掌握已经确定的用例。那么我们不仅需要竞争情报（我的竞争对手是否实施了相关用例？），还需要会见供应商、参观贸易展览，当然还需要了解公司的流程。
人工智能用例是无穷无尽的，其中使用场景有很多是重复的。以下是多个行业经常出现的一些案例：
当想知道一个用例是否应该使用 AI 时，我们需要了解是否满足以下问题：
在考虑是在内部构建平台还是从外部购买平台时，我们需要回答更多问题，首先是“您的需求是非常具体还是很小的一部分？” 如果您对此的回答是“不”，那么您应该要准备好购买了！下面是一个非常好的计划：
以下是您必须研究的能力列表以及 AI 平台应满足的需求：
市场上有许多供应商，因此由您决定您的需求。以下是您将遇到的两大类供应商以及它们之间的一些主要区别：
企业 AI 平台并不是我们唯一的技术解决方案。两种类型的平台可能相关，具体取决于您的业务需求行业中是简单的还是冗余的——“面向业务的解决方案”和机器人流程自动化 (RPA)。
在某些领域，可能会有“老”供应商，他们专注于一种固定的解决方案。特别是在制造业，有一些历史悠久的供应商，他们接受人工智能，并提供随时可用的人工智能解决方案，以帮助管理工厂，实现预测性维护等。这些解决方案有时可以直接使用，并涵盖在您的一些需求案例中。
RPA是一个捆绑解决方案，它试图将人类手势“机器人化”。这些解决方案是OCR解决方案的补充，但它们也可以编写并通过电子邮件发送响应，其中涵盖许多AI用例。这种解决方案的投资回报率会非常高。当然管理RPA和被操纵的应用程序之间的依赖关系可能非常困难。理想情况下，如果您的业务软件很少迭代更新，那么应该考虑RPA。
希望这些见解能帮助你做好准备，当你的老板说，“我们需要人工智能来进行这些操作！”在理解人工智能可以做什么和我们希望它做什么，这其中存在很大差距。从评估业务需求到关注正确的选择：自行构建或从供应商处购买，以及在内部或云中管理，您现在拥有了为您的业务需求做出正确选择方法了。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能企业如何引入ai的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～