如今，大多數人都認識到成為數據驅動型企業(yè)的重要性，能夠在需要時即時感知和響應業(yè)務事件。數據分析工具和平臺為捕獲事件并采取行動鋪平了道路，但正如過去一年爆發(fā)的供應鏈問題所告訴我們的那樣，還有很長的路要走。現在，人工智能有望補充這一空白。

　　R. “Ray” Wang.在他的新著作《人人都想統(tǒng)治世界》中，他稱下一波企業(yè)智能將由“人工智能智能服務”提供支持，該服務旨在“將信號智能轉變?yōu)闆Q策或行動的過程自動化”。他寫道，人工智能智能服務現在將今天的成功案例與落后者區(qū)分開來。例如，AI智能服務可以迅速篩選可用數據”來確定如何快速支付費用——基于公司現在擁有多少現金、貨幣匯率、客戶狀態(tài)和特殊的合同術語做出決定等支付，是在30天后還是90天后。”

　　實時需要數據驅動的結果

　　人工智能服務“可以帶來不同的結果，”Wang補充道?！八麄兛梢宰詣訄?zhí)行簡單的流程，例如跟蹤庫存，也可以自動化復雜的流程，例如跟蹤庫存并在系統(tǒng)檢測到客戶對某件商品表現出特殊或異常興趣時自動訂購新庫存。”他概述了采用AI智能服務的數據驅動型企業(yè)可以預期的七項成果：

　　感知

　　“人工智能服務描述了現在正在發(fā)生的事情，”Wang說。“它提供了人工編程的環(huán)境的基本描述。例如，一個零售系統(tǒng)會告訴你，后面的房間里有30條藍色褲子，更衣室里有5條，收銀員那里有兩條，還有一條顧客還沒離開商店?！?/p>

　　通知

　　AI智能服務“告訴你你想知道什么。它通過警報、提醒和其他信號提供通知，這些信號有助于通過手動輸入和學習來提供附加信息。例如，隨著零售系統(tǒng)的改進，可以創(chuàng)建通知以在需求量大的庫存留在更衣室時提醒員工。工作人員現在知道將衣服放回貨架上，這樣商店就不會錯過出售它們的機會。AI智能服務可以觀察店員對通知的反應方式和時間，以便了解未來建議采取哪些行動?！?/p>

　　建議

　　數據驅動的人工智能智能服務推薦行動?！八麄兏鶕^去的行為提供建議，并根據加權屬性、決策管理和機器學習隨著時間的推移進行修改。在零售業(yè)中，系統(tǒng)可能會建議員工在發(fā)現更衣室里有熱門物品(例如6號緊身牛仔褲)時檢查更衣區(qū)。根據該商品過去的銷售數據、一年中的時間、一周中的哪一天，甚至班次，系統(tǒng)建議在20分鐘或更短的時間內將該商品重新上架?！?/p>

　　自動化

　　AI智能服務重復您一直想要的?！半S著系統(tǒng)隨著時間的推移不斷學習，它會微調和自動化通知和行動建議。在零售案例中，當只展示兩雙同碼時，工作人員會自動收到通知，提醒他們更衣室里有多少條緊身牛仔褲，以及建議他們有多少時間把它們放在顯示器上?！?/p>

　　預測

　　AI智能服務告知決策者期望什么?！邦A測建立在深度學習的基礎上，以預測和測試行為。例如，根據超過1.000次互動，零售店經理將在當天商店開業(yè)時收到預測，預測他們將在下午2點之前賣完6號緊身牛仔褲。然后經理將自動收到一個提示，詢問她是否愿意訂購更多庫存，以便在中午之前到達。如果商店經理總是說是，系統(tǒng)將學習始終檢查庫存并相應地建議經理訂購庫存。5000個訂單后，店長可能只給系統(tǒng)全權委托，自動完成庫存?！?/p>

　　預防

　　AI智能服務有助于避免不良結果?！八麄儜谜J知計算或其積累的知識來識別潛在威脅。就零售商而言，人工智能智能服務可能有助于在有人購買之前識別潛在的信用卡欺詐。在產品或服務因缺陷而被退回的情況下，好處可能會更加強大。在這種情況下，專注于預防的人工智能智能服務都是為了降低風險。”

　　態(tài)勢感知

　　數據驅動的人工智能智能服務告訴決策者他們現在需要知道什么?！皯B(tài)勢感知——知道在那個特定的時間和地點發(fā)生了什么以及在那種情況下該做什么——接近于模仿人類的決策。實現全面的態(tài)勢感知是人工智能智能服務十分理想的結果，也是能夠提供高水平決策速度的結果?！?/p>