譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

人工智能正在突飛猛進地改變著世界，改變著各行各業從中受益的方式。新的趨勢出現并擴大了人工智能的范圍，特別是幫助基于人工智能的系統適應不斷變化的市場需求。

這種先進技術的一種新形式是“自適應人工智能（Adaptive AI）”。作為人工智能的一個子集，它利用人工智能算法從新的經驗中學習，以確保實現靈活性和適應性。

在業務環境中，該技術有助于提高操作效率和適應不斷變化的條件。為了更好地理解它的用例和現實生活中的應用，下文將重點介紹自適應人工智能改變業務未來的潛力。

自適應人工智能在業務中的發展現狀

作為人工智能和先進學習方法的理想結合，自適應人工智能可以幫助業務模式適應動態環境。它確保企業不再需要修改算法來實現人工智能系統的無縫運行。

與靜態或傳統的人工智能模型不同，自適應人工智能不依賴于預定義的數據或一組固定的規則。相反地，它側重于持續學習的方法，以隨著時間的推移提高它們的性能。這進一步幫助企業節省時間、金錢以及在訓練AI模型的資源分配和利用中產生的精力。

全球自適應人工智能市場正以前所未有的速度擴張。2023年，該領域的總收入價值為7.3億美元，預計到今年將達到10.4億美元，復合年增長率為42.10%。

傳統和自適應人工智能的區別

無論是傳統的還是先進的，人工智能在數字化轉型中的作用在各個行業都很突出。然而，當數據源在動態環境中不斷發展時，自適應人工智能顯然優于傳統人工智能。

下面是對比表，顯示了傳統人工智能和自適應人工智能之間的差異，有助于理解后者為何更能滿足業務需求。

自適應人工智能的主要業務用例

隨著不斷的改進、個性化的增強和運營效率的提高，毫無疑問，自適應人工智能對企業來說是革命性的。事實上，這項技術已經在多個領域創造了奇跡。以下是自適應人工智能在業務環境中的一些值得注意的用例。

金融領域的自適應人工智能

自適應人工智能廣泛應用于金融和銀行業的多個關鍵業務。這包括欺詐檢測、信用評分和金融風險管理。

1.信用評分

基于消費者的借貸歷史和貸款模式，自適應人工智能算法可以幫助銀行機構進行信用評分，并向尋求者發放貸款。

2.欺詐檢測

除了分析貸款模式，自適應人工智能還可以發現金融交易中的異常情況。這有助于識別和防止消費者中潛在的欺詐行為。

3.風險管理

自適應人工智能還可以通過評估市場和觀察正在進行的趨勢來幫助確定與投資相關的風險。

醫療保健中的自適應人工智能

事實證明，自適應人工智能對醫療保健領域的作用是最為突出的。從詳細的醫學研究到改進的患者護理，自適應人工智能在醫療保健領域主要有如下幾個用例：

1.實時監控

自適應人工智能鼓勵對患者進行實時監測，使醫生能夠獲得患者生命體征的最新狀態，如血壓、氧氣水平和體溫。

2.醫學圖像分析

該技術還可以幫助增強對多種醫學圖像的分析，包括X射線、CT掃描、核磁共振等。

3.個性化治療

自適應人工智能算法分析患者的病史和當前健康狀況，并根據這些數據為患者制定定制計劃。

物流中的自適應人工智能

自適應人工智能可以發揮作用的另一個領域是運輸和物流。該技術為車隊推薦最佳路線，確保安全監控，并根據消費者需求預測需求。

1.路線優化

自適應人工智能最適合路線規劃。該技術可以通過建議最佳的運輸路線，以減少燃料消耗，節省時間，提高運營效率。

2.需求預測

讓你領先于競爭對手的一點是提前為消費者的需求做好充分的準備。自適應人工智能能夠分析市場模式并預測未來需求，幫助管理庫存和部署車輛。

3.安全監測

在物流和運輸這樣的行業，安全是最重要的。通過自適應人工智能算法，企業可以定期監控車隊的表現，檢查天氣模式，并分析交通狀況，以確保出行安全。

在業務中實現自適應人工智能的挑戰

盡管自適應人工智能對不同領域的業務非常有益，但在系統中實現卻并不那么容易，需要解決一些挑戰，才能確保在業務中成功采用自適應人工智能。

高質量數據的可用性

雖然現存大量的可用數據，但并非所有的數據集都是準確的或質量豐富的。不規則、有缺陷和質量差的數據會嚴重影響人工智能訓練，從而影響商業模型的性能。

安全威脅和隱私風險

由于自適應人工智能依賴于從新經驗中學習和訓練，網絡攻擊者可以侵入系統并向其提供惡意數據。這可能導致數據泄露并對用戶數據構成威脅。

缺乏熟練的專業人員

自適應人工智能是一種相當先進的人工智能技術，需要熟練的人工智能專業人員進行集成。缺乏專業知識和人士的支持反而會破壞實施過程，進一步增加管理費用。

自適應人工智能在業務中的發展潛力

與生成式人工智能在業務中的作用一樣，自適應人工智能的潛力在各個領域都非常明顯。通過調整學習實踐和修改行為，自適應人工智能幫助系統適應動態環境。

一些知名公司已經在其業務流程中實現了自適應人工智能。以下是一些突出案例：

• Netflix——流行的OTT平臺利用自適應人工智能根據用戶的喜好推薦電影和電視節目。
• 沃爾瑪——這家美國跨國零售品牌利用自適應人工智能來優化其庫存水平和供應鏈，并進行需求預測。
• Uber——自適應人工智能使Uber使用的動態定價模型能夠根據出租車需求和交通狀況修改和提供票價細節。

所有這些現實生活中的例子都表明，自適應人工智能有可能顯著改變業務格局。

從更好的決策到個性化的體驗，自適應人工智能可以提高運營效率和客戶互動。只要使用正確的措施，自適應人工智能的未來無疑是光明的。

原文標題：How can ‘Adaptive AI’ transform businesses?，作者：Aria Barnes