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有AI才有業務永續 人工智能其實就在你身邊

2019-08-09 10:24:03  來源:至頂網計算頻道

摘要:人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力,將催生新的技術、產品、產業、業態、模式,從而引發經濟結構的重大變革,實現社會生產力的整體提升。麥肯錫預計,到2025年全球人工智能應用市場規模總值將達到1270億美元,人工智能將是眾多智能產業發展的突破點。
關鍵詞: 人工智能
  在當今以轉型升級為主旋律的商業環境中,審視和檢驗自身業務連續性成為企業在市場競爭中贏得主動權的關鍵。隨著大數據、云計算、移動和社交技術的出現和迅猛發展,新零售、新金融、新制造等趨勢導致各種新產品、新服務不斷向市場涌現,企業業務創新也面臨著前所未有的壓力和挑戰。此時的業務永續不僅僅是災備恢復和業務連續,而是已經成為企業核心競爭力的關鍵組成部分,是企業服務客戶和持續創新的重要支撐。
 
  特別是人工智能技術的深入發展讓企業在獲取業務永續方面有了重要抓手。要說起人工智能,那可是現在的熱門。人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力,將催生新的技術、產品、產業、業態、模式,從而引發經濟結構的重大變革,實現社會生產力的整體提升。麥肯錫預計,到2025年全球人工智能應用市場規模總值將達到1270億美元,人工智能將是眾多智能產業發展的突破點。
 
  同樣,AI在賦能業務永續方面也發揮了舉足輕重的作用。自動化、預測力和認知力正在成為企業業務永續的基準和必備能力,無論是日常運維、IT支持服務,還是災難恢復、風險合規等領域都與業務永續密切相關。隨著企業業務以及科技的持續發展,企業業務永續的風險正在逐漸增大。通過將認知、高級分析和自動化技術融入到業務永續的IT解決方案中,企業能夠更好地駕馭風險。
 
  對于企業而言,他們可以利用AI支撐業務創新和企業永續。要達到這一個目標,建立一個符合業務永續和永續運營的數字化平臺是第一步,第二步就是把機器學習嵌入所有流程,第三步就是用數字智能賦能所有人。
 
  智能驅動的IT運維——AIOps
 
  IT運行環境越來越復雜,也變得越來越多變。多云環境、容器化負載、微服務應用架構,都增加了IT運維復雜度。如果說最初的運維就是發現問題和解決問題,那么數字化的出現改變了IT運維的本質。
 
  在IT運維中融入AI可以提升運維效率和服務,但是如何讓AI作出的決策可信度提升,需要對海量數據進行治理,機器自我學習以及人工輔助,才能讓整個流程可控及有效。這也就是目前業界都在談論的AIOps。
 
  AIOps自2016年由Gartner提出之后,備受市場追捧。根據Gartner的分析預測,到2022年,所有大型企業中,40%的企業將使用AIOps工具,將大數據和機器學習功能結合起來,支持和部分取代現在5%以上的監控、服務臺和自動化流程和任務
 
  目前AIOps的發展具備天時地利人和,既具備海量的結構化和非機構化數據,創新業務的增長也驅動對IT運維的服務高標準的要求,同時AI技術的發展也日趨成熟,這些都在推動AIOps的發展。
 
  典型的AIOps落地場景包括異常檢測、動態基線、根因分析、故障預測和應用性能監控等。一個解決方案可以在問題出現之前實時乃至預先解決,這就是智能化運維所蘊含的價值。比如,某大型商業銀行數據中心系統通過AIOps,能夠檢測包括Unix、Linux以及Windows在內的近千臺服務器節點,提前14小時檢測出應用節點出現資源消耗異常,并最終導致異常退出的故障;以及某個商業云平臺能從1000多個節點中,快速過濾出30多個異常點,并根據置信度給予優先排序,幫助應用人員快速定位問題。
 
  雖然AIOps是趨勢,但由于AIOps涉及“歷史數據管理”、“流數據管理”、“自動模式發現與預測”、“根本原因確定”、“內部部署交付”等多種功能需求,并需要熟悉不同行業的特定業務流程,這也對相應的服務提供商提出了更高的要求。
 
  IBM推出的智能運維使用完全托管的IT分析解決方案,提供AIOps即服務的交付模式,就是依靠監控、日志、工單等海量IT運維數據的收集、自動清洗,并通過繼續學習等方式,自動進行告警壓縮、故障偵測、根因定位、故障預警,并依靠人工智能決策來進行自動化故障處理的完整運維解決方案。
 
  基于IBM Service Platform with Watson的自動化技術,提供自動化基礎架構管理,將專業人員的洞察與AI技術結合起來,預測及識別潛在問題和自愈方法,從而減少業務中斷,讓企業流程更簡化,運維更自動化。全球最大的餐飲服務分銷商Sysco,借助自動化技術過去半年內,將重大事故發生率降低了89%,此外,在過去兩年內,服務器正常運行時間延長了超過50%,每月的宕機時間縮短了4萬多個服務器小時,每年Sysco配送超過18億食品及相關產品訂單,Sysco將嚴重故障恢復時間從19小時大大縮短到28分鐘。
 
  數字員工:人工智能的再升級
 
  在企業的日常運作中,流程很重要。但是當大多數工作人員仍然必須每天往返于多個系統之間執行大量的手動工作,一個滿是白領工作流程的“高級”行業中充斥著大量、重復、單調、枯燥的“低級”操作,這樣的企業的運行效率是可想而知的。機器人流程自動化(RPA)為這些企業提供了解決這種境況的重要途徑。
 
  機器人流程自動化(RPA)是一種技術,它允許通過配置自動化軟件(也叫“機器人”)模擬和人類在軟件系統中交互的動作來執行業務流程。RPA機器人在應用程序界面上識別數據并像人類一樣操縱應用程序。他們根據規則與其他系統交互,根據需要執行各種重復性任務。
 
  RPA讓組織能夠以少量的資金,和較短的時間實現自動化。企業的IT系統通常非常龐大、復雜,如果是要更換或改造,會既困難又昂貴。RPA是非侵入性的,它利用現有的IT基礎設施,而不會對系統造成干擾,使用RPA不光能完成流程自動化,而且可以自動獲得節省成本及運營合規等好處。
 
  隨著人工智能普遍進入日常的工作和學習中,人機融合將在2020年迎來一個拐點。人機融合意味著人工智能進入所有的業務環節中,幫助組織實現整體的“永續創新”,包括變革顧客的互動模式、優化企業流程到授予專家能力等。
 
  IBM推出的數字員工幫助企業構建嶄新的人機交互和工作模式。比如多渠道交互,包括電腦、微信、手機和業務端,數字員工無所不在;進入更多業務環節中,前臺的業務、中臺的數據處理乃至到后臺的IT運維等,根據業務量身定制,場景化發展,幫助客戶提高流程效率;一體化的交付,簡化采購流程,非入侵式部署,安全可控。
 
  目前看,數字員工在簡單的票據處理,或者是比較規范的字段處理這類簡單任務中完全能夠勝任,在復雜的場景則主要是智慧客服、智慧商務中發揮作用。
 
  比如,某家保險公司每天處理6000-8000張賬單,需要15個人。采用IBM數字員工之后,只需要3個這樣的數字員工以及2個員工,就能將原來15個人的工作做完。原因在于IBM的數字員工能夠識別和自動填寫字段。
 
  某物流公司財務部日均處理票據高達5000件,在月末驟增4倍業務量的結算高峰,公司需要500名人員才能勉強應付。在引入數字員工后,在月底、季末、年末結算高峰時段自動處理掉了工作量的50%,準確率提升到99.7%,完成審核、校對、合并款項等重復性工作,這樣的人機搭配新模式不僅節省了大量人力物力,也使得財務人員騰出空來進行更多創新。
 
  IBM數字員工幫助人們從繁瑣重復和低價值的工作中解放出來,從事更有價值的分析、規劃和創造等工作,實現真正的人機融合,提高產出質量。

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責編:yangjl
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