AI 기술의 발전은 디지털 경제에 어떤 용도로 사용됩니까?

인공지능(AI) 산업은 디지털 경제의 중요한 부분입니다. 디지털 혁신의 초기 단계에서 기업은 데이터 쿼리 및 데이터 분석을 기반으로 한 관리 지원이나 프로세스 지원과 같은 기본 데이터 애플리케이션에 더 많은 관심을 기울입니다.

많은 디지털 실무자는 데이터 자체가 제품이라고 믿습니다. 데이터 거버넌스를 완료한 후에는 데이터를 명확하게 식별하고 데이터의 진정한 비즈니스 중요성을 이해할 수 있다는 것은 상당한 성과입니다.

디지털 변혁의 미래 추세는 주로 인공지능 기술의 적용을 통해 이익을 얻을 것입니다. 최근에는 대형 모델의 등장으로 이러한 추세가 더욱 가속화되었습니다.

인공지능 기술이 디지털 2.0의 핵심 본질임을 깨닫는 기업이 점점 늘어나고 있습니다.

디지털화는 디지털 인텔리전스로 진화했습니다. 이는 소프트웨어 회사가 새로운 도전에 직면하게 된다는 것을 의미합니다. 기존 SaaS 및 ERP 논리는 프로세스 설계 및 IT 구현을 중심으로 진행되는 경우가 많으므로 이러한 논리를 재고해야 할 수도 있습니다.

지능화 추세에 따라 당사자 A와 소프트웨어 제조업체 모두 데이터의 실제 가치에 주목하고 프로세스 중심에서 데이터 요소 중심으로 전환해야 합니다.

데이터의 가치는 명시적 가치와 암시적 가치로 구분됩니다. 명시적 가치는 데이터가 통합되어 원활하게 사용될 때 이미 반영되지만, 암시적 가치는 첨단 알고리즘 기술을 통해 가공되고 발굴되어야 합니다.

데이터를 식품 성분과 비교하는 것이 합리적입니다. 데이터의 품질도 중요하고, 데이터를 처리하는 기술과 수단도 마찬가지로 중요한데, 이는 훌륭한 요리사가 되는 것과 같습니다. 클라우드 컴퓨팅 기능의 대중화와 '로우 코드' MaaS 플랫폼의 개발로 인해 인공 지능 기술에 대한 문턱이 점차 낮아져 더 많은 사람들이 AI 기술에 접근하고 적용할 수 있게 되었습니다.

기업이 AI 기술을 쉽게 확보한 후, 다음 핵심 단계는 AI 애플리케이션에 특화된 데이터 거버넌스 프로세스를 구축하는 것입니다. 이는 데이터 거버넌스 개발의 새로운 방향이 될 것입니다.

AI 데이터 거버넌스 활동에서는 기본적인 데이터 품질 개선 작업을 지속적으로 개선하는 것 외에도 고품질 AI 데이터 세트를 구축하는 것도 필요합니다.

예를 들어, 특정 전략을 기반으로 모델 개선에 중요한 대표 데이터 샘플을 선택하거나 수동 또는 반자동 방법을 사용하여 훈련 프로세스 패러다임을 준수하는 정규화된 데이터 세트를 구축합니다.

그렇다면 AI를 기반으로 한 디지털 애플리케이션의 구체적인 구현 방향은 무엇일까요?

사실 AI의 본질은 자동화이고, 인공지능 자체도 자동화 기술의 중요한 분야입니다.

첫 번째는 인식 애플리케이션입니다. 다중 모드 데이터(사진, 텍스트, 비디오, 오디오 등)에서 귀중한 비즈니스 정보를 자동으로 추출하여 현재 질문에 답합니다. 무슨 일이에요.

예를 들어 지능형 텍스트 분석, 음성 특징 인식, 실시간 이미지 모니터링 등

두 번째는 인지 애플리케이션입니다. 위의 정보를 활용하여 알려지지 않은 시나리오(현재 알려지지 않은 시나리오 또는 미래 상황)를 예측하고 어떤 미래와 관련된 질문에 답하세요.

예: 재무 지표 예측, 자연재해 경고, 장비 위험 평가 등

세 번째는 의사결정(세대) 애플리케이션입니다. 현재와 ​​미래에 대한 답변을 바탕으로 사람이나 기계에게 무엇을 해야 하는지 알려주고 어떻게 질문에 답합니다.

예를 들어 자동 콘텐츠 추천, 지능형 문서 생성, 동적 리소스 예약, 유지 관리 계획 수립 등

AI 기술의 지능형 속성은 데이터 리소스 자체에 담긴 비즈니스 지식과 전문가 경험에서 비롯됩니다.

데이터 요소를 AI 모델 형태로 구축 및 배포하면 비즈니스 역량을 빠르게 복제하고 매우 효율적인 지식 기반 지능형 조직을 만들 수 있습니다!

위 내용은 AI 기술의 발전은 디지털 경제에 어떤 용도로 사용됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!