專家看大數據生態：人工智能應用將在醫療保健、金融、制造業增長

　　Heard on the Street – 2/1/2023

　　作者：Daniel Gutierrez

　　來源：insideBigData

　　本欄目主要介紹大數據生態系統成員的思想。每一期都以引人注目的觀點涵蓋了當今的趨勢，這些觀點可以提供重要的見解，讓企業參與者在市場上更容易獲得競爭優勢。涉及技術主題領域：大數據、數據科學、機器學習、人工智能和深度學習。

　　數據質量在收益中的重要性。Noyo 工程副總裁 Peter Nagel 的看法：

　　福利行業匯集了處于不同現代化狀態的各種商業模式。因此，數據質量問題是一個持久而普遍的問題。由于 EDI 仍然是收集注冊和資格數據的最常用方法，許多公司已經學會了如何解決它的局限性。隨著越來越多地采用支持 API 的數據交換，這種情況現在開始發生變化。建立 ETL 功能，在頂部清理和標準化福利數據，將有助于解決影響行業中每個人的質量問題——大大減少影響覆蓋范圍的問題，并開辟新的創新途徑。

　　人工智能與人員配備的交集：如何在不增加員工人數的情況下擴展業務。Mosaicx總經理 Rebecca Jones 的看法：

　　經營企業是一種平衡行為。企業正在駕馭復雜的勞動力市場，這會影響他們擴展業務和優化現有資源的方式。支持 AI 的工具允許業務領導者引入自動化，以減輕人手不足的團隊的負擔并發現增長機會。智能虛擬代理和其他人工智能工具自動化內部和外部操作和通信。例如，這些對話工具可以自動安排排班、報告和薪資差異，它們還可以識別產生收入的機會。轉向這些解決方案的公司減輕了團隊成員的負擔，從而提高了員工保留率，同時還為公司節省了資金并擴展了服務。

　　混合云工作流仍然是關鍵。Spectra Logic產品管理和解決方案工程副總裁 David Feller 的看法：

　　帶寬、訪問和成本問題意味著非常大和活躍的數據湖將保留在本地，用于生成和存儲大量數據的基因組學、生命科學、大學研究所和政府研究等部門。在其他環境中，混合云工作流仍然是關鍵。媒體和娛樂行業在這方面處于領先地位，部分原因在于其分布式工作流程和 AWS 為支持該市場而進行的巨額公共云投資。隨著數據備份快速過渡到云接口 (S3) 并利用云計算、數據庫和長期存儲的組合，本地解決方案將需要適應云互操作性。

　　垂直行業在云端創新緩慢。LiveData 創始人兼首席執行官 Jeff Robbins 的看法：

　　當今企業面臨著多種風險，包括如果特定垂直行業不在云中進行創新以利用其優勢并解決本地計算的長期存在的問題，就會對特定垂直行業造成威脅。展望 2023 年，一些受到高度監管的垂直行業將繼續經歷高性能云原生數據戰略固有的動態壓力。然而，很少有垂直行業像醫療保健那樣受到影響。例如，在應對許多安全和隱私限制的同時，為醫院決策者提供最新和準確的數據通常仍然有些理想，但趨勢正在發生。醫院需要利用現有資源做更多事情。將可操作的分析遷移到云端為醫院管理人員提供了一個平臺，可以改善護士工作場所的許多因素，從而有助于提高工作滿意度，最重要的是，有助于留住護士。垂直行業市場中的 CIO 和數據團隊需要與該行業的專家合作，這些專家能夠以安全的方式為其垂直行業利用廣泛接受的橫向技術。未能做好準備可能會導致組織落后于曲線，因為您的同行和競爭對手會改善他們的工作場所以跟上當今勞動力的更高期望。雖然網絡安全、治理、合規性和規避風險的其他方面讓人很想慢慢采用云原生策略，

　　不要錯過實時數據趨勢。Arcion Labs首席執行官 Gary Hagmueller 的看法：

　　與采用實時技術的公司相比，錯過實時浪潮的企業無疑將處于競爭劣勢。隨著時間的推移，這些缺點會越來越大。實時數據可用性是一個創新階段或浪潮，正如之前多次看到的那樣，這種浪潮往往會創造物質上的贏家和輸家。眾所周知，在這樣一個周期的早期采用創新浪潮可以在早期采用者和主流(或后來)采用者的財富之間產生實質性的分離。想想沃爾瑪與西爾斯、Airbnb 與希爾頓以及 Netflix 與百視達。當更主流的競爭對手甚至意識到需要改變某些事情時，上述獲勝者的聰明的技術意識高管已經鞏固了不可逾越的領先優勢。除了競爭因素，未能采用這些技術的公司面臨很快感覺和顯得老舊的風險。在現代數據時代，檢測數據領導者和數據落后者變得越來越容易。隨著領先者加快步伐，企業之間將開始出現焦慮，都不希望成為數據落后者。

　　監管人工智能——確保公平的做法和誠信。Diveplane首席商務官 Alan Cross 的看法：

　　歐盟 AI 法案中的規定，尤其是第 13 條要求用戶能夠理解和解釋 AI，對于 AI 對其用戶負責的未來至關重要。迫切需要對可審計、可解釋、可解釋技術的監管要求，以防止無法對齊的“黑匣子”神經網絡部署在對社會至關重要的系統上。出于類似的原因，美國人工智能權利法案藍圖的目標很重要。特別是，第四條原則斷言用戶應該能夠理解影響他們生活的自動化系統，這對于保護公眾免受無法解釋的人工智能將變得不一致的真正風險至關重要人工智能。然而，Diveplane 對藍圖是否是美國 AI 監管的最佳前進道路存在一些擔憂。我們認為，將需要更強大的監管結構來促進企業最佳實踐和保護消費者。公司需要清晰客觀的法規提供的可靠性，使他們有信心將資源投資于創新系統。消費者需要法律保護他們的數據、隱私和安全。我們相信，如果美國建立一個企業和消費者都可以依賴的全面、平衡的框架，美國公眾會過得更好。我們希望人工智能權利法案藍圖的下一步發展將朝著這個方向努力。

　　人工智能——電子商務會計的未來。DimeTyd 首席執行官兼創始人 Rohan Thambrahalli 的看法：

　　亞馬遜是 B2C 和 B2B 供應商的主要渠道，但這家電子商務巨頭的會計系統可能會導致大量利潤損失和效率低下。亞馬遜的會計很復雜，幾乎沒有專為供應商設計的軟件平臺來管理交易量和復雜性。通過亞馬遜產生的每 100,000 美元損失高達 5%，賣家和供應商需要趕上并使用相同的先進技術與亞馬遜會面。亞馬遜早就認識到其中的好處人工智能、機器學習和相關技術，但供應商一直在努力匹配其復雜性，以實現發票和對賬的真正清晰度。利用 AI 和自動化的高級會計解決方案可以將計算與計算相匹配，包括創建準確的發票、跟蹤運輸以及自動確定應該和不應該開具發票的內容。目前亞馬遜供應商正在轉向采用人工智能技術的會計解決方案，該技術能夠處理數百萬個數據點，并在使會計和對賬過程無差錯、經濟高效和物流無縫方面發揮著至關重要的作用。

　　2023 年 AI 實施將如何增長？RFPIO首席執行官兼聯合創始人 Ganesh Shankar 的看法：

　　人工智能在 2023 年顯示出巨大的希望。隨著人們終于擺脫疫情陰霾，公司正在努力并關注如何事半功倍——尤其是在經濟衰退期間。我們有信心人工智能的實施已經成為科技行業趨勢的新標志，但一些企業對人工智能的發展方向感到好奇。人工智能研發的進步、數據集訪問的增加和更強大的計算能力以及不斷變化的經濟和監管環境等因素都將影響人工智能在 2023 年的發展程度，更多的企業將投資于人工智能的實施隨著公司轉向永久性的混合勞動力而取得成功。因此，人工智能將更容易為醫療保健、金融服務和制造業等行業所用，未來幾年，人工智能將在計算機視覺、自然語言處理和強化學習方面取得顯著增長，并將永遠影響員工的工作方式。