人工智能和非結構化數據

大數據和人工智能在數字營銷領域取得了長足的進步，其應用也得到了顯著增長。 根據德勤的研究，接受調查的公司中有 73% 認為人工智能對他們的業務非常重要，因為它能夠獲得新的優質線索，這與他們的競爭對手不同，無論是直接的還是其他方式。

大數據也是如此，它被用於醫療保健或保險等行業，以獲取有關消費者的更多信息、搜索新客戶以及改進網站導航。

在這篇文章中，我們將討論大數據和人工智能的重要性，強調影響該市場的主要趨勢，重點關注非結構化數據的作用。

人工智能的定義：一些統計數據

多年來，人工智能的重要性已被重新發現，這在一定程度上要歸功於技術的進步。

但它到底是什麼？ 它是硬件和軟件系統提供以某種方式模擬人類行為的性能的能力。

但是，人工智能經常與機器學習以及與算法相關的方面相混淆。但是，它們是兩種相互獨立但又相互關聯的技術； 雖然人工智能涉及模擬人類行為的機器，但另一方面，機器學習是允許該軟件隨時間發展和改進的算法。

因此，此類系統的第一個應用領域是工廠也就不足為奇了。 事實上，應用於工業部門的機器人技術可以帶來許多好處，首先是提高生產力。 通過替代和模擬一些手動人工任務，它還提高了工人的安全性。

在 B2C 和 B2B 世界中，應用領域可以是無窮無盡的：從篩選提交的簡歷，到在安全環境中識別人臉，再到根據內容對大量文檔進行分類的能力。 迄今為止，意大利和歐洲的一些公司開始意識到在內部應用 AI 的重要性，暫時將價值較低的任務委託給該軟件，將決策部分留給人們。

歐盟統計局最近的研究也證實了這一趨勢，該研究表明，在歐盟內部，每 10 家公司中只有兩家使用人工智能，而在意大利，這一數字降至 6%。 這可能是由於基礎設施不發達和目前缺乏專業人員造成的。

然而，人工智能對於大數據分析來說是一個很大的優勢，因為它可以對大量數據進行詳細的分析和處理。

應用於非結構化數據分析的人工智能

從大數據分析中提取價值是一個困難而復雜的過程，需要一定的技術效率，並受數據質量以及數據是非結構化還是結構化的製約。後者，正如該術語所暗示的那樣，是那些遵守一組預定義規則並遵循特定模式的規則。

然而，相比之下，非結構化數據沒有預定義的結構，代表了大部分可用數據：我們每天都會收到電子郵件或圖像，就像我們的公司接收文檔、提供支持或服務並在多個渠道上採取行動一樣與管理非結構化信息有關。

公司內部如何管理非結構化數據？ 通過人工智能。 例如，在呼叫中心內，最終目標是簡化呼叫流量並為客戶提供高質量的服務，避免電話等待時間過長。

這包括聊天機器人、虛擬助手的整個世界，它們被定義為人工智能最成熟的部分，但同時也是難以辨別不同技術之間價值的部分。 想想我們智能手機中的語音助手，比如 Siri、谷歌，甚至是 Alexa。

在處理文件方面，公司內部有廣泛的應用。 事實上，某些行業，例如銀行業和保險業，經常在無法理解其優先級的情況下處理包含非結構化數據的文檔。 多虧了人工智能但是，可以了解文檔的優點並了解其中包含的數據。

另一個有趣的領域是處理非常複雜的文件，例如合同，這是一個應用非常廣泛的領域，從法律界到 B2C 和 B2B 的世界，許多公司都像Doxee一樣運作。 管理合同可能非常困難，因為您還會發現自己有提醒、處罰和理解某些時間表，這需要非常快速的響應時間和幾乎為零的錯誤率。

通常，工作活動，尤其是在剛剛提到的領域中，是由具有或多或少有限的時間框架來進行推理並將其詳盡地應用於所有文檔的人進行的。 那麼，人工智能應用於大數據分析，就可以克服這種時間緊缺的問題，在獲取大規模數據的同時，保證重要的回報。

人工智能和大數據的未來會怎樣？

了解人工智能的未來對企業來說非常重要，因為可用的數據將變得越來越多樣化，因此技術的支持將是至關重要的。

迄今為止，對於那些從事技術工作的人來說，最重要的挑戰是擴大他們的範圍。 事實上，我們經常談論AI 民主化，即讓人工智能可以應用於業務人員，而不僅僅是數據科學家。

將收集到的信息和數據提供給雲也很重要。一些涉及客戶數據的項目和流程可能存在隱私問題，而其他項目和流程可能是無縫的，因此可以將數據分發到雲端，使文檔更快、更實用，並且負責人可以立即開始處理數據.

我們不能低估的另一個方面是軟件的純語言方面。 多年來，人們沒有考慮到真正的文字語言，因此技術使用了某些關鍵詞——無法區分不同的動詞時態，或單數/複數和陽性/陰性。 因此，必須越來越多地實施自然語言理解，尤其是在為客戶查詢提供充分答案方面。

更一般地說，在未來幾年，人工智能將越來越多地被 B2B 和 B2C 領域的公司使用，其好處是有目共睹的。 事實上，根據最近的研究和預測，到 2025 年，全球對人工智能的投資將從 2016 年的 20 億歐元增加到 600 億歐元左右。然而，在全球範圍內，美國在投資數量方面位居榜首使用人工智能的投資和公司，其次是歐盟。 到2030年，西方國家將被亞洲大陸尤其是中國超越。

同時考慮到要存儲和處理的大數據量的增加，相同的軟件將不斷發展，從而能夠在盡可能短的時間內做出戰略決策和解決問題。人工智能的創新在某些行業已經可見，例如電信，聊天機器人根據收集的數據解決了一些問題，或者如前所述，在保險行業，從而確保了高數據處理率和響應速度，這是人腦無法提供的。

迄今為止，人工智能在 B2C 領域更加發達，因為它更容易、更快地獲得投資回報。未來，人工智能軟件的使用將繼續擴展到 B2B 領域，一些公司已經在通過聊天機器人和人工智能算法進行客戶服務試驗。

因此可以說，人工智能和大數據必將通過開啟自動化和加速某些流程的可能性、提高信息獲取效率並改善客戶體驗來塑造我們世界的未來。 它還將擴展到能源和媒體等其他領域。