推动应用创新的九大+AI+趋势

推动应用创新的九大 AI趋势 本电子书面向符合以下情形的人士： 你是一名IT领导者，负责评估如何使用云AI服务开发新应用或使其实现现代化，以便在组织中打造数字体验。 你希望在应用开发中使用新兴AI技术来提升运营效率和改善客户体验，从而获得竞争优势。 你希望确保你的团队掌握专业知识，能够自信地使用AI工具并将AI融入应用和服务中。 预计阅读时间：14分钟 目录 导读 使用AI进行创新的时机已然到来4 第1章 推动智能应用的九大AI趋势5 趋势1：低代码/无代码开发5 趋势2：对话式AI6 趋势3：生成式AI6 趋势4：预测分析7 趋势5：网络安全8 趋势6：超自动化9 趋势7：AI模拟9 趋势8：内容创作10 趋势9：数据接地11 第2章 Azure引领智能应用开发向前发展12 第3章 采取后续行动13 推动应用创新的九大AI趋势|4 使用AI进行创新的时机已然到来 问题是如何实现呢？ 自ChatGPT引起公众广泛关注以来，企业一直渴望加入到AI浪潮之中。根据Gartner，Inc.最近的一项调查，45%的高管因ChatGPT方面的宣传而直接增加了AI投资。1如今许多领导者看到了使用AI来开发比传统应用更智能、更方便用户使用且更具成本效益的业务应用程序所蕴藏的巨大潜力。 生成式AI并不是AI领域唯一具有突破性的趋势。现代环境涌现出了各种AI工具，它们在产品优化、客户支持、安全与维护以及许多其他应用程序领域掀起了智能应用开发热潮。现在，领导者都在争相确定哪些类型的AI在帮助组织构建利于实现业务目标的应用并使其现代化方面最具影响力。 AI、机器学习和分析领域每年都会出现新的趋势，因此了解对你的企业而言哪些趋势具有最大潜力非常重要。为了帮助你快速启动智能应用战略，本电子书探讨了如今推动智能应用创新的九大最为重要的AI趋势。 是什么让应用实现“智能化”？ 智能应用使用AI、机器学习、高级分析和云规模数据 来打造比传统应用更智能、更直观的互动。目前，各行各业的组织都在努力开发智能应用，以提高效率、节省时间并打造颠覆传统的客户体验。 现代应用集成了AI和先进技术，可给客户、员工和企业带来诸多好处 给客户带来的好处 以直观方式与业务应用进行类人互动。基于历史和实时互动获取个性化体验。 通过不同渠道和设备获得全天候帮助和支持。 给员工带来的好处 即使是非技术员工，也可以使用较为先进的功能，如编码、成像和分析。 消除重复任务，让员工有更多精力来处理创造性和战略性任务。 在工作中处理复杂任务时获得个性化协助。 给业务带来的好处 借助个性化且独特的增强数字体验来加快进入市场的速度。 构建可扩展应用，在不影响性能的情况下应对大量用户。 增加对客户及其需求的了解。 改进决策过程，以降低风险并紧跟新兴趋势。 1GartnerPollFinds45%ofExecutivesSayChatGPTHasPromptedanIncreaseinAIInvestment，2023年5月 推动应用创新的九大AI趋势|5 推动应用创新的九大AI趋势 趋势1：低代码/无代码开发 使非技术用户能够进行AI开发 低代码和无代码技术是一种AI趋势，可帮助用户在没有编码经验的情况下构建应用、网站和工作流。通过使用拖放功能和点击式界面，低代码/无代码工具可自动推进和简化项目的开发阶段，从而使构建应用变得更加轻松，而又无需掌握丰富的IT技能。此外，低代码/无代码平台通常能根据用户的偏好、风格和反馈做出调整，从而随着时间的推移帮助开发人员提高效率。 对于那些需要不断快速开发解决方案的团队来说，这种技术具有变革意义。例如，组织可能会创建无代码应用，以在几分钟内生成大量由AI支持的工作流来推进项目。一家公司开发了用于构建供应链解决方案的低代码应用，帮助客户改善仓库管理。 低代码/无代码开发的好处 无需手动编码、配置和测试，节省时间和资金。 使非技术开发人员能够更快、更高效地构建和扩展智能应用。减少项目生命周期中的开发瓶颈，以加快进入市场的速度。 智能应用创新示例：构建改进客户服务的AICopilot 低代码/无代码开发可用于为客户服务代理创建AICopilot。开发人员提供自然语言描述来阐述他们希望Copilot执行的操作（例如，提供实时辅导和反馈以提升代理的绩效），而无代码开发工具可在一瞬间生成构建Copilot所需的代码、公式和组件，所用时间远远短于手动操作。 推动应用创新的九大AI趋势|6 趋势2：对话式AI 在人类与机器之间打造自然且引人入胜的互动 对话式AI模拟人类对话，使互动更加引人入胜且更加真实。支持对话式AI的应用使用自然语言处理和机器学习来理解并生成自然语言回应，使用户能够就像与另一个人对话那样，通过文本或语音进行沟通。 对话式AI为各种智能应用提供类人互动，例如帮助银行客户找到汇款路线号码的聊天机器人、具有复杂语音互动的汽车助手或者可在多语言视频会议期间实现实时沟通的翻译应用。 对话式AI的好处 通过使目前由人类执行的任务（如回答常见问题、安排预约和提供产品推荐）实现自动化，降低成本并提高工作效率。通过随时提供个性化支持、更快地解决问题并提供其他信息和建议，来提供更好的客户体验。 收集并分析来自互动的数据，以随着时间的推移提高绩效、了解偏好并为业务决策提供见解。 智能应用创新示例：创建对话式AI应用以生成潜在客户并向其授予资格 对话式AI可帮助企业通过网站、社交媒体或电子邮件来生成潜在客户并向其授予资格。例如，你可以创建对话式AI应用，以通过潜在客户所选的渠道与他们进行互动。这款应用通过提出相关问题并以类似人类的娴熟语气提供必要的信息，自主推动潜在客户进入旅程中的下一个逻辑步骤，从而提供个性化体验，同时让团队成员能够腾出时间来完成其他任务。 趋势3：生成式AI 基于现有数据创建新颖的内容 生成式AI是一种AI，它可以通过基于现有数据进行训练来创建新内容，如文本、图像或代码。它使用深度学习和神经网络来分析输入数据的模式和结构，然后生成具有类似特征的新内容。 如今，生成式AI为涉及文本、语音、代码和图像的各种智能应用体验提供支持。例如，它可以为汇总复杂财务文档的应用、生成影像来显示未来疾病进展的医疗应用，或者为从公司网站获取见解来加快研究速度的AI助手提供支持。生成式AI还用于创建合成数据，这有助于增强现有数据集和对敏感信息进行匿名处理。 智能应用创新示例：预测客户流失的CRM应用 当客户考虑不再购买时通常会有某些迹象，但这些迹象往往被忽视，直到为时已晚。预测分析可用于构建CRM应用，以细分客户、预测客户行为并基于过去的行为来打造个性化互动。这种应用可帮助识别哪些客户最有可能流失，并自动提供激励或折扣来说服他们留下来。 推动应用创新的九大AI趋势|7 生成式AI的好处 快速生成新颖的内容，如摘要和电子邮件，让员工能够腾出时间来完成更加关键的任务。通过提高工作效率和增强客户支持互动来节约更多成本。 随时提供娴熟的客户支持，以更快地解决问题和提供个性化的信息和建议。 智能应用创新示例：生成合成数据以针对患者保护机密性 医疗保健组织可以为医学研究开发智能应用，以使用生成式AI基于从患者病例、医学影像和化验结果中找到的信息来创建合成数据。AI的这一应用场景有助于保留患者数据的统计属性和关系，同时确保敏感信息的机密性。这样一来，应用就可以保护患者隐私，同时提供多样的大型数据集，以便更好地进行研究。 趋势4：预测分析 基于历史数据和统计模型来预测未来结果和绩效 预测分析涉及使用数据来预测未来事件，以便领导者可以准确地做出规划和制定战略。它利用数据分析、机器学习、AI和统计建模来检测预示未来行为和结果的模式。此过程涉及收集和分析过去和现在的数据，然后使用不同的方法来发现趋势、联系和异常模式。 借助这些功能，预测模型可用于构建智能应用，以衡量发生特定事件或结果的可能性，并给出后续行动建议。例如，制造公司可能会构建具有预测分析功能的智能应用，以监控机器性能，并预测何时需要维护来防止潜在问题导致停机。在医疗领域，公司可能会使用预测分析来打造创新应用，以分析病例来预测疗效并给出可能的治疗方案。 预测分析的好处 基于当前和历史趋势以及客户行为来发现新的收入机会。通过简要概括未来需求和库存水平，改善供应链管理。通过识别和减轻威胁来改进风险管理。 推动应用创新的九大AI趋势|8 趋势5：网络安全 保护数据、网络和系统免受网络攻击 AI在构筑网络安全以保护在线系统免遭网络犯罪分子攻击和防止未经授权的访问方面，变得越来越重要。它使用数据挖掘、机器学习和自然语言处理来帮助监控和分析行为模式，以检测实时网络威胁。AI还通过使用生物识别、多重身份验证和行为数据来分析登录尝试，从而改善用户身份和访问管理。 这些功能在金融和保险、电子商务以及医疗保健行业非常有用。例如，银行可能会构建由AI提供支持的欺诈检测应用，以监控用户行为来发现假冒的身份。在电子商务环境中，智能应用可以使用机器学习来分析交易历史记录，以标记可疑行为并实时防范欺诈活动。 AI在网络安全领域的好处 通过自动执行系统监控、威胁检测和事件响应任务，降低成本并提高工作效率。减少安全流程中的人为错误。 处理大量数据，以自动检测传统网络安全系统可能无法检测到的新兴威胁。 智能应用创新示例：基于AI的身份确认和验证 传统身份确认和验证方法（如密码和安全问题）越来越容易受到网络攻击。为了应对上述情况，网络安全应用集成了AI来帮助确保身份安全并防止未经授权的访问。这些应用使用AI和机器学习来分析和评估用户行为及上下文（如设备、位置和网络），以确定与用户活动相关的风险。 推动应用创新的九大AI趋势|9 趋势6：超自动化 通过使尽可能多的业务和IT流程实现自动化来节省时间和人力 AI超自动化涉及使组织中所有可自动执行的任务来实现自动化，以减轻员工的压力，让他们能够腾出时间来处理其他业务关键性活动或影响重大的活动。它利用AI、机器学习、机器人流程自动化和其他技术来运行流程和任务，而无需人工干预。 AI超自动化从各种来源（如传感器、数据库或用户输入）收集和分析数据，其准确性和速度均超越人类。这使得超自动化成为适用于负责处理大型复杂数据集的智能应用的绝佳工具。公司可能会构建智能应用，以使用超级自动化从扫描的发票中收集数据，检查它们是否存在错误，然后将结果输入到企业资源规划系统中。它还可以自动监控、检测和诊断IT事件，使IT团队能够腾出时间来完成其他关键任务。 AI超自动化的好处 通过自动执行容易出错的耗时任务，提高员工的工作效率并减少人为错误。通过消除数小时的手动活动，节省成本。 探索优化开发工作流的方式，使流程更快、更经济高效。 智能应用创新示例：消除了手动发票处理且由AI支持的应用 发票处理是一项关键业务任务，涉及供应商发票的接收、验证和付款。此外，当手动执行时，此流程速度缓慢、成本高昂，并且容易出错。通过机器人流程自动化，智能应用可以使用超自动化从各种来源（包括电子邮件、扫描的文档或Web门户）收集和提取数据，而无需人工干预。然后，它通过检查重复项、欺诈或合规性来自动验证发票数据，从而消除了数小时或数天的繁琐工作。 趋势7：AI模拟 创建和测试现实系统或现象的虚拟模型 AI模拟涉及使用AI在虚拟世界中创建真实的物理系统模型。AI模拟通过使用数据分析、机器学习和统计方法来模拟现实场景的行为和结果，使用户能够在应用之前以虚拟方式探索不同配置、模型和材料组件以解决实际业务问题。 这个过程首先会从各种来源收集数据，然后将这些数据用于训练机器学习模型。经过训练后，AI模型可以模拟现实场景、预测结果并为下一次迭代提供见解。在制药行业，这项技术被用于智能应用，为新型药物设计新的分子。在能源行业，它为使用钻井数据和地质因素来模拟油井和储层行为的解决方案提供支持。