近年來，隨著越來越多的公司使用SaaS(軟件即服務(wù))模型來處理越來越大的數(shù)據(jù)集，企業(yè)云的應(yīng)用一直在加速?，F(xiàn)在，的企業(yè)正在認識到，云可以做的不僅僅是處理數(shù)據(jù)，它可以推動業(yè)務(wù)和收入增長。特別是，人工智能和機器學(xué)習(xí)的不斷進步，為企業(yè)利用其數(shù)據(jù)的能力創(chuàng)造了新的機會，而云提供了獲取這些數(shù)據(jù)的必要工具。

克服早期認知誤區(qū)

早在2015年，許多公司就在最初嘗試實現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”的承諾時，建立了大型的本地數(shù)據(jù)湖(Data Lake，指使用原始格式存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng))。其主要意圖是對企業(yè)中的所有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一存儲，從原始數(shù)據(jù)(源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的精確副本)轉(zhuǎn)換為用于報告、可視化、分析和機器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的目標數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù))，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(CSV、XML、JSON等)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(電子郵件，文檔，PDF)和二進制數(shù)據(jù)(圖像、音頻、視頻)，從而形成一個容納所有形式數(shù)據(jù)的集中式數(shù)據(jù)存儲。

然而這些以多種格式存儲的集中式信息存儲庫往往成為數(shù)據(jù)的墓地，因為許多公司缺乏計算資源，而早期的人工智能技術(shù)需要這些計算資源才能獲得有意義的分析見解。例如僅對圖像進行圖形處理就非常昂貴。

當時，云平臺的AI能力還不夠成熟，不足以促使企業(yè)將數(shù)據(jù)密集型的ML項目轉(zhuǎn)移到云環(huán)境中。大數(shù)據(jù)被寄予厚望的潛力似乎凍結(jié)了。幸運的是，這只是暫時的。

可擴展性成為可能

最近，云數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)的出現(xiàn)，使得企業(yè)可以對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行建模，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在存儲和性能方面都是可伸縮擴展的。主要的云計算提供商現(xiàn)在提供的產(chǎn)品套件包括模型開發(fā)、托管和機器學(xué)習(xí)運營(MLOps)，如2017年發(fā)布的亞馬遜AWSSageMaker。

此外，云供應(yīng)商還提供了用于自然語言處理(NLP)、預(yù)測和計算機視覺的人工智能API，這些API都是經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的，可以很容易地集成到目前應(yīng)用程序中。

追隨者

未來幾年，云計算領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)將繼續(xù)擴大其計算能力，重點關(guān)注5G、邊緣計算和網(wǎng)格計算技術(shù)。在這些投資中，領(lǐng)導(dǎo)者們正在將關(guān)鍵技術(shù)與云技術(shù)配對，尤其是人工智能。做出這一戰(zhàn)略決定有許多原因。不斷擴大的云人工智能工具讓產(chǎn)品團隊能夠大幅降低開發(fā)成本和縮短上市時間，為創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)造了新的可能性。

依賴于E-IQ(企業(yè)智商)，這是一個為固定的業(yè)務(wù)流程分配AI能力的框架，揭示了可能的AI用例，包括五個支柱：感知、決策、行動、交互和適應(yīng)。E-IQ還可以幫助企業(yè)建立一個路線圖，以便使用敏捷的AI交付模型和參考架構(gòu)，準備云計算項目。

一旦確定了用例和支持的技術(shù)工件，引入自己的模型方法可以加速將模型遷移到諸如AWS SageMaker和其他相關(guān)云智能工具中。

為了確保模型不會顯示出“過時”或“漂移”，一個健壯的MLOps(機器學(xué)習(xí)運營)框架指導(dǎo)新手和治理，允許進行計算優(yōu)化和定期重新校準模型。

人工智能在金融服務(wù)等受到高度監(jiān)管的行業(yè)尤其有用，隨著監(jiān)管機構(gòu)實施越來越嚴格的驗證要求，這些行業(yè)越來越依賴復(fù)雜的模型來指導(dǎo)決策。使用智能方法進行模型測試和驗證可以確保內(nèi)部模型驗證團隊能夠有效地對其模型進行備份，節(jié)省時間并確保流程中的法規(guī)遵從性。

未來一瞥

以下用例說明了許多將人工智能與云結(jié)合的有影響力。通過利用人工智能和云計算的動態(tài)組合，企業(yè)正在為實現(xiàn)多種目標做好準備，包括:

新收入來源：一家醫(yī)療保健機構(gòu)將與ML模型相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云上，不僅能夠優(yōu)化成本，還能將模型預(yù)測貨幣化。在這種情況下，客戶包括研究機構(gòu)，它們能夠繞過構(gòu)建自己的模型所需的數(shù)據(jù)收集和聚合過程，而是直接從數(shù)據(jù)源購買結(jié)果，以加快研究。他們支付的費用涵蓋了醫(yī)療保健機構(gòu)產(chǎn)生的模型開發(fā)費用。

增強客戶體驗：基于云的人工智能技術(shù)可以為各種公司帶來更好的客戶體驗，從出租車服務(wù)到電子商務(wù)網(wǎng)店。在前一種情況下，配備人工智能推薦引擎的出租車顯示屏，可以根據(jù)乘客的目的地或通過云知識圖構(gòu)建的電影推薦，向乘客顯示個性化的服務(wù)。

塑造戰(zhàn)略成果：在云AI的幫助下，首席財務(wù)官可以將來自內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的情報注入到財務(wù)規(guī)劃過程中，為增加收入提出建議。同樣，首席營銷官也可以在一系列產(chǎn)品類別中確定優(yōu)化營銷支出的策略，以實現(xiàn)投資回報率的大化。對于只依賴于總賬/企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)數(shù)據(jù)的高管來說，這種程度的洞察力是很難獲得的。

自主化：云AI平臺可以實現(xiàn)智能自動化(自主化，它是自動化的升級)，從而顯著提高與任意數(shù)量的內(nèi)部業(yè)務(wù)流程相關(guān)的效率。例如，一個移動應(yīng)用程序可以調(diào)用API，從存儲在云中的文檔中提取信息，從而轉(zhuǎn)變?nèi)肆Y源的入職方式，并將完成管理任務(wù)的時間從幾天縮短到幾分鐘。

在云計算中部署人工智能的企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了上述所有成果和許多其他成果。

隨著云計算和人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，這兩種技術(shù)的協(xié)同結(jié)合將繼續(xù)為創(chuàng)新型企業(yè)帶來顯著的競爭優(yōu)勢。這些競爭優(yōu)勢將使該領(lǐng)域的者與其他遲鈍的同行拉開巨大差距。

分享標題：云計算和人工智能如何為有遠見企業(yè)創(chuàng)造前所未有的機遇
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