10-те най-интересни истории за бизнес автоматизация на 2017 г.

Бизнес екипът на PCMag обхваща и тества голямо разнообразие от продукти на софтуер за услуга (SaaS) всяка година. Тези инструменти варират от платформите за електронна търговия до софтуера за сигурност до услугите за управление на договори. В рамките на тези категории открихме стотици готини неща, за които да пишем тази година. Както ще видите през този списък, 2017 г. беше водена от напредъка в машинното обучение (ML).

Този списък предоставя интересна комбинация от съдържание, която е фокусирана върху тази новопоявила се тема. Тази година използвахме и нашата платформа, за да направим няколко смели прогнози за това как ML ще повлияе на SaaS напред. Надяваме се, че сте се радвали да четете тези истории толкова, колкото сме се радвали да ги пишем.

1 Ето как светът ще пазарува до 2025 г.

PCMag разговаря с водещите световни доставчици на технологии за електронна търговия, за да разбере как технологиите ще променят начините, по които потребителите купуват продукти през следващите седем години. Подобренията, задвижвани от автоматизацията, интернет на нещата (IoT), разширената реалност (AR), виртуалната реалност (VR) и носене, ще направят закупуването на продукти по-лесно (и плачевно) от всякога.



2 Бизнес ръководството за МЛ

, ML експертът Тед Дънинг разби основните разлики между ML и AI и как дълбокото обучение ще промени революцията в образа и езика. Той също така обсъди така нареченото "евтино обучение" и как може да се използва за решаване на въпроси като банкови измами.



3 Облакът на бонбоните

Разговаряхме с компанията Hershey, за да научим как правят Twizzlers. Знаете ли, че зад тези вкусни лакомства се крие облачна базирана инфраструктура, която използва сензори, ML и автоматизация, за да осигури перфектно оразмерена и перфектно отработена производствена линия?



4 Приемете AI във вашия бизнес

Тази статия ви научи как да интегрирате интелигентно ML, алгоритмите за задълбочено обучение, обработката на естествен език (NLP) и други в съществуващите си продукти и услуги.



5 американци все още са скептични към чатботите

Бизнесът вярва, че чатовете могат да оптимизират обслужването на клиентите. Въпреки това, повечето потребители не смятат, че тези автоматизирани двигатели са толкова ефективни, колкото жив, дишащ агент за обслужване на клиенти. Тази статия се задълбочи в причините, поради които потребителите не се вълнуват от чатботите и защо те могат да са извън базата.



6 Какво представляват AI базите данни?

Разговаряхме с експерти от индустрията, за да демистифицираме AI базите данни. Обсъдихме как работят в сравнение с традиционните бази данни и по-важното е, че помолихме за тяхната помощ за подреждане чрез hype и маркетингова реч, за да определим дали тази нововъзникваща технология има реална бизнес стойност.



7 49 процента от целия бизнес са внедрили ML

Проучване от Oxford Economics от името на човешките ресурси (HR) и компанията за управление на ИТ активи ServiceNow проведе 500 главни информационни служители (CIO) в 11 държави и в 25 индустрии, за да определи степента, в която те използват ML и AI в своя бизнес. Резултатите са обещаващи за бизнеса и техните работници.



8 Как предприятията прилагат AI към киберсигурността

По време на срещата на върха за киберсигурност, проведена на пазара Nasdaq на Таймс Скуеър в Ню Йорк в чест на Националния месец за осведоменост относно киберсигурността (NCSAM), експертите обсъдиха развиващите се предизвикателства пред дигиталния пейзаж и как ML и автоматизацията променят начина, по който идентифицираме и реагираме на заплахи. Прочетете техните мисли и съвети тук.



9 работници са амбивалентни относно автоматизацията

Въпреки че много информационни работници смятат, че работните им места могат да бъдат заменени с автоматизация, мнозина също смятат, че автоматизацията може да доведе до по-ефективна и смислена работа, показва проучване, проведено от маркетинговата компания Market Cube от името на Smartsheet за управление на проекти (PM). Разберете защо тук.



10 7 съвета за успех на ML

Тед Данинг, доктор на науките, е главният архитект на приложения в MapR, корпоративна софтуерна компания, предлагаща различни дистрибуционни данни за големи данни и инструменти за управление на данни., Дънинг ни предложи поглед върху това, което той възприема като седемте най-важни практики, които трябва да следваме при разработването на бизнес решения, вкоренени в ML.