10 câu chuyện tự động hóa kinh doanh thú vị nhất năm 2017

Nhóm kinh doanh của PCMag bao gồm và kiểm tra nhiều loại sản phẩm Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) mỗi năm. Những công cụ này bao gồm từ nền tảng thương mại điện tử đến phần mềm bảo mật đến các dịch vụ quản lý hợp đồng. Trong các danh mục này, chúng tôi đã tìm thấy hàng trăm điều thú vị để viết trong năm nay. Như bạn sẽ thấy trong danh sách này, năm 2017 được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong học máy (ML).

Danh sách này cung cấp một hỗn hợp thú vị của nội dung tập trung vào chủ đề mới nổi này. Chúng tôi cũng đã sử dụng nền tảng của mình trong năm nay để đưa ra một vài dự đoán táo bạo về cách ML sẽ tác động đến SaaS tiến về phía trước. Chúng tôi hy vọng bạn thích đọc những câu chuyện này cũng như chúng tôi thích viết chúng.

1 Đây là cách thế giới sẽ mua sắm vào năm 2025

PCMag đã nói chuyện với các nhà cung cấp giải pháp công nghệ thương mại điện tử hàng đầu thế giới để tìm hiểu xem công nghệ sẽ thay đổi cách thức mà người tiêu dùng mua sản phẩm trong bảy năm tới. Những cải tiến được thúc đẩy bởi tự động hóa, Internet of Things (IoT), thực tế tăng cường (AR), thực tế ảo (VR) và thiết bị đeo sẽ giúp việc mua sản phẩm trở nên dễ dàng hơn (và đáng sợ hơn bao giờ hết).



2 Hướng dẫn kinh doanh về ML

, Chuyên gia ML, Ted Dunning đã phá vỡ sự khác biệt lớn giữa ML và AI, và cách học sâu sẽ cách mạng hóa việc xử lý hình ảnh và ngôn ngữ. Ông cũng thảo luận về cái gọi là "Học giá rẻ" và cách nó có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề như gian lận ngân hàng.



3 đám mây kẹo

Chúng tôi đã nói chuyện với Công ty Hershey để tìm hiểu về cách họ tạo Twizzlers. Bạn có biết rằng đằng sau những món ngon này là một cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây sử dụng các cảm biến, ML và tự động hóa để đảm bảo một dây chuyền sản xuất có kích thước hoàn hảo và đúng thời gian?



4 Áp dụng AI trong doanh nghiệp của bạn

Bài viết này dạy cho bạn cách tích hợp thông minh ML, thuật toán học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhiều hơn nữa vào các sản phẩm và dịch vụ hiện có của bạn.



5 người Mỹ vẫn còn hoài nghi về Chatbots

Các doanh nghiệp tin rằng chatbot có thể hợp lý hóa dịch vụ khách hàng. Tuy nhiên, hầu hết người tiêu dùng không nghĩ rằng những động cơ tự động này có hiệu quả như một đại lý dịch vụ khách hàng sống, thở. Bài viết này đi sâu vào lý do tại sao người tiêu dùng không vui mừng về chatbot và lý do tại sao chúng có thể không chính xác.



6 Cơ sở dữ liệu AI là gì?

Chúng tôi đã nói chuyện với các chuyên gia trong ngành để làm sáng tỏ cơ sở dữ liệu AI. Chúng tôi đã thảo luận về cách chúng hoạt động so với các cơ sở dữ liệu truyền thống và quan trọng hơn, chúng tôi đã yêu cầu sự giúp đỡ của chúng để sắp xếp thông qua quảng cáo và tiếp thị để xác định liệu công nghệ mới nổi này có giá trị kinh doanh thực sự hay không.



7 49 Phần trăm của tất cả các doanh nghiệp đã triển khai ML

Một cuộc khảo sát của Oxford econom thay mặt nhân sự (HR) và công ty quản lý tài sản CNTT ServiceNow đã khảo sát 500 Cán bộ thông tin trưởng (CIO) tại 11 quốc gia và trên 25 ngành để xác định mức độ họ sử dụng ML và AI trên các doanh nghiệp của họ. Kết quả đầy hứa hẹn cho các doanh nghiệp và công nhân của họ.



8 Cách các doanh nghiệp áp dụng AI vào an ninh mạng

Tại hội nghị thượng đỉnh về an ninh mạng được tổ chức tại Nasdaq MarketSite ở Quảng trường Thời đại của thành phố New York để vinh danh Tháng nhận thức an ninh mạng quốc gia (NCSAM), các chuyên gia đã thảo luận về những thách thức đang phát triển đối với bối cảnh kỹ thuật số và cách ML và tự động hóa đang thay đổi cách chúng ta xác định và ứng phó các mối đe dọa. Đọc suy nghĩ và lời khuyên của họ ở đây.



9 công nhân đang mơ hồ về tự động hóa

Mặc dù nhiều công nhân thông tin nghĩ rằng công việc của họ có thể được thay thế bằng tự động hóa, nhưng nhiều người cũng nghĩ rằng tự động hóa có thể dẫn đến công việc hiệu quả và có ý nghĩa hơn, theo một cuộc khảo sát được thực hiện bởi công ty nghiên cứu thị trường Market Cube thay mặt cho công ty quản lý dự án (PM) Smartsheet. Tìm hiểu tại sao ở đây.



10 7 Lời khuyên cho ML Thành công

Ted Dunning, Tiến sĩ, là Kiến trúc sư ứng dụng trưởng tại MapR, một công ty phần mềm doanh nghiệp cung cấp các công cụ quản lý dữ liệu và phân phối Big Data khác nhau., Dunning cung cấp cho chúng tôi một cái nhìn thoáng qua về những gì anh ấy cho là bảy thực tiễn quan trọng nhất phải tuân theo khi phát triển các giải pháp kinh doanh bắt nguồn từ ML.