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企業現在應該為人工智能和機器學習出現的一些主要趨勢做好準備。

通過幫助企業實現目標、推動關鍵決策以及創造創新產品和服務，人工智能和機器學習正在成為科技行業的主導部分。

根據調研機構的預測，到2022年，預計每家企業將平均擁有35個人工智能項目。到2022年，全球人工智能和機器學習市場可能以44%的復合年增長率增長，市場收入將會增長90億美元。

近年來，人工智能和機器學習技術取得了多項突破。以下是將在2022年出現的人工智能和機器學習的一些主要趨勢，它們將提供有關如何控制市場的想法：

1.人工智能、數據科學和機器學習在超級自動化中發揮的作用越來越大

超級自動化是使用先進技術自動執行任務的過程，它也被稱為數字過程自動化和智能過程自動化。

很多的企業需要處理大量數據，而數據提取需要采用自動化技術。數據科學和分析隨處可見。人們已經進入了數據科學生成的新時代，因為如今數據科學工具更易于獲得和采用。

數據科學家、企業架構師、機器學習科學家、應用架構師和數據工程師是一些市場需求量很大的職業。數據科學正被用于各種行業，例如金融公司、制造公司、保險機構、營銷公司等。

企業正在使用智能自動化進行研究以提高其收入。

超級自動化中常用的先進技術有：

• 機器人流程自動化。
• 人工智能。
• 機器學習。
• 認知過程自動化。
• 智能業務流程管理軟件。

這一概念是將適當的技術結合起來，以簡化、設計、自動化和管理企業的流程，而不是使用基于腳本的且為狹義用例設計的工具。

以下是企業業務運營中采用超級自動化的方法：

• 更好的客戶支持：提供更好的客戶支持包括回復客戶電子郵件、問題和查詢。企業可以結合對話式人工智能和機器人流程自動化(RPA)來自動響應客戶查詢，并提高他們的體驗。
• 提高員工生產力：通過自動化耗時的流程，企業可以減少員工的人工工作，并提高他們的生產力。
• 系統集成：超級自動化可幫助企業跨流程集成其數字技術。

2.人工智能和機器學習在網絡安全應用中的使用

人工智能和機器學習技術正在成為信息安全的重要組成部分。在人工智能和機器學習的幫助下，很多企業正在開發新方法，使網絡安全更加自動化和無風險。人工智能正在幫助企業加強其云遷移策略，并提高大數據技術的性能。

事實上，到2026年，網絡安全市場采用人工智能和機器學習獲得的收入可能會達到382億美元。

人工智能和機器學習如何改善網絡安全：

網絡安全涉及很多數據點。因此，人工智能可用于網絡安全中的數據聚類、分類、處理和過濾。

另一方面，機器學習可以分析過去的數據，并為現在和未來提供最佳解決方案。根據過去的數據，網絡安全系統將提供有關檢測威脅和惡意軟件的各種模式的說明。因此，采用人工智能和機器學習可以有效應對網絡攻擊。

以下是在人工智能和機器學習的幫助下分析大量數據的方法：

• 使用人工智能和機器學習以特定模式組織數據，幫助企業關聯各種數據集，并掃描任何威脅。
• 審核企業的數據保護技術以查看設置的限制是否有效，它將幫助企業保護其用戶和數據。
• 人工智能和機器學習的使用通過設置掃描大量數據的安全平臺來幫助企業檢測惡意軟件和威脅。

3.人工智能和機器學習與物聯網的交集

人工智能和機器學習越來越多地用于使物聯網設備和服務更智能、更安全。

根據Gartner公司的預測，到2022年，企業80%以上的物聯網項目將結合人工智能和機器學習。

物聯網將所有設備連接到互聯網，以便能夠根據收集到的數據對各種情況做出反應。在這種情況下，人工智能和機器學習的重要性在于能夠從數據中快速獲取洞察力。它們會自動識別模式并檢測智能傳感器和設備生成的數據中的異常情況。這些信息可以是關于溫度、壓力、濕度、空氣質量、聲音、語音識別和計算機視覺等數據。

以下是人工智能和機器學習可能與物聯網產生交集的主要部分：

• 可穿戴設備：可穿戴設備包括健身和健康追蹤器、心率監測應用程序和使用AIoT的AR/VR設備，例如智能手表、AR和VR護目鏡以及無線耳機。
• 智能家居：這些設備包括燈、恒溫器、智能電視或智能音箱，它們可以學習用戶的習慣以提供家庭支持。
• 智慧城市：AIoT用于讓城市更安全、更方便地居住。例如，智能電網、智能路燈和智能公共交通設施。
• 智能行業：AIoT用作實時數據分析，以優化運營、物流和供應鏈。

4.業務預測與分析

事實證明，通過實施人工智能和機器學習進行業務預測和分析比以前的任何方法和技術都要容易得多。

借助人工智能和機器學習，可以考慮數以千計的矩陣來做出更準確的預測和分析。例如，金融科技公司利用人工智能實時預測各種貨幣的需求，這取決于市場狀況和消費者行為。它正在幫助金融科技公司獲得適量的供應來滿足需求。

5.增強智能的興起

增強智能是機器和人類的融合，以提高認知能力。

根據Gartner公司的預測，到2023年，40%的基礎設施和運營團隊將使用人工智能增強自動化來提高IT生產力。事實上，到2022年，數字工作者的貢獻將增長50%。

增強智能幫助平臺從各種來源收集所有類型的數據，其中包括結構化和非結構化數據，并將其呈現給客戶的完整視圖。

金融服務、醫療保健、零售和旅游等行業就是使用增強智能的很好例子。

結語

以上是人工智能和機器學習將在2022年發揮重要作用的五個主要趨勢。可能包括的其他功能是語音輔助中的機器學習和數字數據的監管。

借助先進的人工智能和機器學習解決方案，各行業組織可以預測壓力并做出快速選擇。管理復雜任務和保持正確性對于業務成功至關重要，不斷發展的行業動態進一步加強了人工智能和機器學習趨勢的重要性。