實情三、優先關注A→B活動
日本保險公司Fukoko最近宣佈使用人工智能代替手動索賠處理。從2000年到2016年，高盛將600名交易員團隊轉變為一個更加精簡的200人機器學習團隊。
但是，並非所有公司活動都適合當前使用數據範例的弱AI自動化。
描述機器可學習任務特徵的有用方法輸入明確的數據集A，生成對活動B的響應。
實情四、AI的實現需要不只是技術上的可行性
客戶體驗表明，即使滿足潛在的技術要求，一些AI應用程序的採用速度也會快於其他應用程序。公司需要考慮更廣泛得主要驅動因素：
1.一次性成本：
開發AI解決方案的初始資本支出，例如算法開發和培訓數據收集。人工智能算法的開源可用性，獲取培訓數據通常成為一個昂貴的瓶頸，成為差異化的關鍵。
2.轉換成本：
使用新的AI解決方案替換與當前解決方案相關的成本和障礙。這包括技術障礙，以及諸如政治，文化和抵制變革等人為障礙。
3.生態系統要求：作為綜合解決方案的一部分，需要互補技術。例如，與創新的物聯網傳感器和新興機器人技術的集成將要求人工智能解決方案具有更高的採用複雜性。
4.系統外部問題：
人工智能解決方案的網絡外部性，其中採用的價值隨著採用而增加。
AI自動化很快在企業和價值鏈中成為現實。如今，企業領導者應該採用嚴格的基於組合的方法來開發機器學習能力，數據和合作夥伴關係。
寒武紀大數據
寒武紀數據2015年在青島組建技術研發團隊。歷經三年科技攻關，先後完成了智能商網系統的開發，數據管理系統的開發、智能推薦系統的開發，智能數據感應系統的開發，程序化廣告智能投放系統的開發，並逐步形成系統Saas化，聚焦應用與實體經濟的數字化轉型。
先進的科技技術結合線下數據的價值挖掘與應用，服務企業實現自助數字化營銷，服務實體經濟實現數字化經營。幫助企業完成私有數據積累，創建企業私有數據資產。
截止目前寒武紀數據已獲得國家發明專利以及知識產權13項。
寒武紀數據以AI為核心驅動五大系統，為傳統商業轉型為智能商業提供一站式解決方案。
目前寒武紀數據已成功服務了近百家企業，在市場上贏得了良好的口碑。
寒武紀數據在政府提到的“大數據在經濟社會發展中將是一種‘新資源、新動能、新思維、新手段’將促進大創新、釋放大紅利、帶動大產業，實現大轉型”的背景下，持續發揮自身價值。
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