无论是否基于现有的数据科学平台，还是使用多合一工具，或者在云中或内部部署设施托管数据，都有大量可用的软件解决方案，因此，如此丰富的选择不应该让人们忘记IT解决方案的存在理由。对于那些希望获得最终解决方案的企业来说，现在必须比以往任何时候都更加坚定地满足需求。
第一部分：评估人工智能和业务需求
(1)不要相信流行语
关于评估人工智能，首先要知道的是不要相信流行语。众所周知，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。例如，IT团队被告知他们必须在不考虑业务需求的情况下实施特定的新技术，在这里的定义是团队和企业的需求。因此，企业比以往任何时候都更加关注需求是成功的第一步。有时，人工智能用于可以通过简单的“if-then-else”语句解决的情况，而人工智能实际上最适用于难以通过简单算法解决的问题。
(2)需要什么?
当然，这意味着要问其原因，更重要的是，要实现什么样的目标。通常情况下，当需求由管理层制定时，它们不一定是完整的。例如，如果一家企业需要建立一个人工智能平台，而该公司的股东要求在未来一年的利润翻一番，需要考虑到这一点，就必须了解企业的目标，不仅是其管理层的目标，还有企业的需求及其后果。
当然，明确需求是必要的，掌握已经确定的用例总是一个好主意。这不仅需要了解竞争对手的情报(竞争对手是否实施了相关用例?)，而且还要与供应商沟通，参加贸易展，当然还要了解企业的流程。
(3)哪些人工智能用例?
人工智能用例是无穷无尽的，但有些是相对重复的。以下是多个行业经常出现的一些功能：
•营销自动化和定义。
•销售预测、潜在客户开发和基于分析的培训。
•欺诈检测中的人工智能(但可以通过CEP平台部分实现)。
•服务定制。
•库存管理。
•管理任务，例如自动邮件、文件处理和决策支持。
•决策自动化(尤其是在法律和保险领域)。
•预测性维护。
(4)采用人工智能有哪些问题?
当想知道一个用例是否应该使用人工智能时，值得询问一个用例是否应该实现计算机化。要问的主要问题是：
•如果人工智能解决方案出现错误，将会产生什么后果?
•如果人工智能解决方案存在偏见，将会有什么影响?
•人工智能项目做出的决定是否会产生法律后果?
•是否有在客户关系失去人性的风险?
•在人类仍然不可或缺的用例中，它会带来真正的帮助吗?
第二部分：构建vs.购买
在考虑是在内部构建平台还是从外部购买平台时，企业需要回答更多问题，首先是“需求是非常具体还是很小?”如果对此的回答是“不”，那么应该准备好购买。这是一个更广泛的清单：
•比较构建和购买的商业计划。
•如果企业的需求有点特殊，那么市场是否包含针对它的人工智能解决方案?
•供应商是否已经针对企业的用例提出了解决方案?
•该供应商是否面临在四年内失败的重大风险?
•企业能用其想法和方式使用人工智能来消除竞争吗?
•是否有需要完全独立于供应商的关键需求?
第三部分：人工智能企业平台
(1)人工智能的功能清单
以下是企业必须研究的能力列表以及人工智能平台应满足的需求：
•数据整合
•数据治理
•实验和开发
•部署和监控
•智能引擎(机器学习程序、库等)
•优化能力
•协作能力
•可视化
(2)供应商类型列表
市场上有很多供应商，因此由企业决定自己的需求。以下是企业可能遇到的两大类供应商以及它们之间的一些主要区别：
企业人工智能平台的替代品
企业人工智能平台并不是所讨论用例的唯一解决方案。两种类型的平台可能相关，具体取决于企业的用例在其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)。
(1)“业务专用”平台
在某些领域，企业可以拥有销售专注于某一主题的解决方案的传统供应商。特别是在制造业中，企业可能有一些历史悠久的供应商，他们积极接受人工智能技术，并提供现成的人工智能解决方案来帮助管理工厂、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其一些用例。
(2)机器人流程自动化
机器人流程自动化(RPA)是一种捆绑解决方案，它试图将人类手势“机器人化”。这些解决方案与OCR解决方案相辅相成，但它们还可以通过电子邮件编写和发送响应，以涵盖许多人工智能用例。这种解决方案的投资回报率可能非常高。然而，管理机器人流程自动化(RPA)和被操纵的应用程序之间的依赖关系可能非常困难。在理想情况下，如果企业的业务软件很少发展，则应考虑机器人流程自动化(RPA)。
综上，希望这些见解能帮助企业做好准备。理解人工智能能做什么和希望其做什么，这其间是存在着很大差距的。从评估业务需求到关注正确的方向、自行构建或从供应商处购买，以及在内部部署设施或云平台中进行管理，企业现在拥有了为其业务用例做出正确选择所需的工具。
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