人工知能はビジネスモデルの革新を促進し、行動の変化を予測することがより一般的になっている

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現在、世界の主要国は人工知能産業の発展を非常に重視しています。我が国は、新世代の人工知能を科学技術の飛躍的発展、産業の最適化とアップグレード、そして生産性の全体的な飛躍的向上を推進する原動力としています。政府、科学研究機関、企業などの共同の努力により、国内の人工知能産業は急速に発展し、活況を呈する発展の見通しを示しています。

最近、工業情報化部の関係者は世界インターネット会議・インターネット開発フォーラムで、中国の人工知能産業は前向きな進歩を遂げており、専用チップ、アプリケーションアルゴリズム、オープンプラットフォームなどの技術製品は継続的に最適化されており、コンピュータービジョンや自然言語理解などの技術の応用レベルは国際的に先進的なレベルに達していると述べた。今年上半期、中国の中核人工知能産業の規模は770億元に達し、人工知能企業は260社を超え、世界のユニコーン企業が集中する地域の一つとなった。

AI を利用することで、企業はデータに基づくモデルやシミュレーションを利用できるようになります。更新された AI システムはゼロからスタートし、定期的にビッグデータを取り込みます。これは実際に機能するインテリジェンスであり、最終的には正確な意思決定に使用できる洗練されたデータモデルを提供します。

企業が顧客が新しい現実にどのように適応しているかを理解するのに役立つ AI ツールとプラットフォームはすでに導入されています。これまで商取引や関係構築のためのデジタルチャネルの導入が遅れていた組織も、近年、状況の緊急性を徐々に認識し、行動分析やパーソナライゼーションなどの概念を急速に習得しつつあります。

実用面では、機械学習予測モデルを組み合わせて売上を予測したり、スマートデバイスをベースに生産データを把握したり、クラウドコンピューティングを通じてリアルタイムに最適な生産計画やリズムを得たりすることができます。収集される生産データには、インテリジェントマシンによる生産およびアイドル状態のタイムリーなフィードバック、インテリジェント倉庫による在庫状態のリアルタイム監視、インテリジェント調査システムによる車両および部品の需要の動的予測などが含まれます。

すべての関係者の努力のおかげで、現代の AI モデルはアルゴリズム取引において大きな進歩を遂げました。これらのモデルの違いは、大量のデータを分析するだけでなく、分析プロセスが完全に自動化されていることです。モデル全体は継続的に学習し、改善しており、人力のみに頼ることで生じる困難を克服することができます。この「インテリジェンス」は、遺伝子ベースの検索アルゴリズムやベイジアンネットワークなどの高度な機械学習技術から生まれます。

一部のアナリストは、AI ツールは世界中のリソースから大量のデータを集め、そこから「学習」して対応する予測を行うと考えています。データ収集は非常に徹底的です。書籍、金融取引所、ニュースレポート、ソーシャルメディアプラットフォーム、さらにはテレビ番組から情報を抽出し、この情報を抽出、分析、統合します。その後、この情報は自動車、輸送、建設、エネルギーなどの業界におけるビジネス行動パターンを予測するために使用され、企業がサービスシステムを最適化するための余地が広がります。

自動車製造業界を例にとると、自動車車体の溶接工程では、車体の位置によって材料が異なるため、溶接方法に一定の違いがあります。そこで研究者らはビッグデータ技術を利用して、さまざまな材料に対応する溶接方法をコンピューターに入力した。

自動溶接センターは、全方位スキャンを通じて車体構造の実際の状況を明らかにし、各溶接ポイントの材料特性を確認し、ビッグデータ技術を使用してコンピュータ上に車体構造モデルを描画し、最適な溶接パスと溶接方法を計算することができます。この方法は、一部の非大量生産の高級車の製造プロセスに非常に適用可能です。

要約すると、AI にはデータを収集し、分析し、適切なタイミングで適用する機能があります。この可能性は、デジタルマーケティングの分野でも非常に価値があります。そのため、データに基づいた意思決定を行うために、ますます多くのマーケティング担当者が人工知能技術に頼るようになっています。将来的には、人工知能はマーケティングのセグメンテーションシナリオにおいてさらに重要な役割を果たすでしょう。

新たなインフラ計画の積極的な推進と、5G通信、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネットの開発と実装により、人工知能技術はより多くのシナリオに適用されるようになります。有利な政策、インフラの構築、基礎科学研究の着実な実施により、人工知能分野は急速な発展を遂げています。同時に、関連するAI製品、サービス、ソリューションは徐々に成熟し、大規模な収益化の段階に入ります。総合力が強く、技術研究開発が速い企業は、豊富な収益の見返りを得ることが期待されます。

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