人工智能和非结构化数据

大数据和人工智能在数字营销领域取得了长足的进步，其应用也得到了显着增长。 根据德勤的研究，接受调查的公司中有 73% 认为人工智能对他们的业务非常重要，因为它能够获得新的优质线索，这与他们的竞争对手不同，无论是直接的还是其他方式。

大数据也是如此，它被用于医疗保健或保险等行业，以获取有关消费者的更多信息、搜索新客户以及改进网站导航。

在这篇文章中，我们将讨论大数据和人工智能的重要性，强调影响该市场的主要趋势，重点关注非结构化数据的作用。

人工智能的定义：一些统计数据

多年来，人工智能的重要性已被重新发现，这在一定程度上要归功于技术的进步。

但它到底是什么？ 它是硬件和软件系统提供以某种方式模拟人类行为的性能的能力。

但是，人工智能经常与机器学习以及与算法相关的方面相混淆。但是，它们是两种相互独立但又相互关联的技术； 虽然人工智能涉及模拟人类行为的机器，但另一方面，机器学习是允许该软件随时间发展和改进的算法。

因此，此类系统的第一个应用领域是工厂也就不足为奇了。 事实上，应用于工业部门的机器人技术可以带来许多好处，首先是提高生产力。 通过替代和模拟一些手动人工任务，它还提高了工人的安全性。

在 B2C 和 B2B 世界中，应用领域可以是无穷无尽的：从筛选提交的简历，到在安全环境中识别人脸，再到根据内容对大量文档进行分类的能力。 迄今为止，意大利和欧洲的一些公司开始意识到在内部应用 AI 的重要性，暂时将价值较低的任务委托给该软件，将决策部分留给人们。

欧盟统计局最近的研究也证实了这一趋势，该研究表明，在欧盟内部，每 10 家公司中只有两家使用人工智能，而在意大利，这一数字降至 6%。 这可能是由于基础设施不发达和目前缺乏专业人员造成的。

然而，人工智能对于大数据分析来说是一个很大的优势，因为它可以对大量数据进行详细的分析和处理。

应用于非结构化数据分析的人工智能

从大数据分析中提取价值是一个困难而复杂的过程，需要一定的技术效率，并受数据质量以及数据是非结构化还是结构化的制约。后者，正如该术语所暗示的那样，是那些遵守一组预定义规则并遵循特定模式的规则。

然而，相比之下，非结构化数据没有预定义的结构，代表了大部分可用数据：我们每天都会收到电子邮件或图像，就像我们的公司接收文档、提供支持或服务并在多个渠道上采取行动一样与管理非结构化信息有关。

公司内部如何管理非结构化数据？ 通过人工智能。 例如，在呼叫中心内，最终目标是简化呼叫流量并为客户提供高质量的服务，避免电话等待时间过长。

这包括聊天机器人、虚拟助手的整个世界，它们被定义为人工智能最成熟的部分，但同时也是难以辨别不同技术之间价值的部分。 想想我们智能手机中的语音助手，比如 Siri、谷歌，甚至是 Alexa。

在处理文件方面，公司内部有广泛的应用。 事实上，某些行业，例如银行业和保险业，经常在无法理解其优先级的情况下处理包含非结构化数据的文档。 多亏了人工智能但是，可以了解文档的优点并了解其中包含的数据。

另一个有趣的领域是处理非常复杂的文件，例如合同，这是一个应用非常广泛的领域，从法律界到 B2C 和 B2B 的世界，许多公司都像Doxee一样运作。 管理合同可能非常困难，因为您还会发现自己有提醒、处罚和理解某些时间表，这需要非常快速的响应时间和几乎为零的错误率。

通常，工作活动，尤其是在刚刚提到的领域中，是由具有或多或少有限的时间框架来进行推理并将其详尽地应用于所有文档的人进行的。 那么，人工智能应用于大数据分析，就可以克服这种时间紧缺的问题，在获取大规模数据的同时，保证重要的回报。

人工智能和大数据的未来会怎样？

了解人工智能的未来对企业来说非常重要，因为可用的数据将变得越来越多样化，因此技术的支持将是至关重要的。

迄今为止，对于那些从事技术工作的人来说，最重要的挑战是扩大他们的范围。 事实上，我们经常谈论AI 民主化，即让人工智能可以应用于业务人员，而不仅仅是数据科学家。

将收集到的信息和数据提供给云也很重要。一些涉及客户数据的项目和流程可能存在隐私问题，而其他项目和流程可能是无缝的，因此可以将数据分发到云端，使文档更快、更实用，并且负责人可以立即开始处理数据.

我们不能低估的另一个方面是软件的纯语言方面。 多年来，人们没有考虑到真正的文字语言，因此技术使用了某些关键词——无法区分不同的动词时态，或单数/复数和阳性/阴性。 因此，必须越来越多地实施自然语言理解，尤其是在为客户查询提供充分答案方面。

更一般地说，在未来几年，人工智能将越来越多地被 B2B 和 B2C 领域的公司使用，其好处是有目共睹的。 事实上，根据最近的研究和预测，到 2025 年，全球对人工智能的投资将从 2016 年的 20 亿欧元增加到 600 亿欧元左右。然而，在全球范围内，美国在投资数量方面位居榜首使用人工智能的投资和公司，其次是欧盟。 到2030年，西方国家将被亚洲大陆尤其是中国超越。

同时考虑到要存储和处理的大数据量的增加，相同的软件将不断发展，从而能够在尽可能短的时间内做出战略决策和解决问题。人工智能的创新在某些行业已经可见，例如电信，聊天机器人根据收集的数据解决了一些问题，或者如前所述，在保险行业，从而确保了高数据处理率和响应速度，这是人脑无法提供的。

迄今为止，人工智能在 B2C 领域更加发达，因为它更容易、更快地获得投资回报。未来，人工智能软件的使用将继续扩展到 B2B 领域，一些公司已经在通过聊天机器人和人工智能算法进行客户服务试验。

因此可以说，人工智能和大数据必将通过开启自动化和加速某些流程的可能性、提高信息获取效率并改善客户体验来塑造我们世界的未来。 它还将扩展到能源和媒体等其他领域。