10 найцікавіших історій автоматизації бізнесу 2017 року

Бізнес-команда PCMag щороку охоплює та тестує широкий спектр продуктів програмного забезпечення (SaaS). Ці інструменти варіюються від платформ електронної комерції до програмного забезпечення безпеки до послуг з управління контрактами. У цих категоріях ми знайшли сотні цікавих речей, про які писати цього року. Як ви побачите, переглядаючи цей список, 2017 рік був зумовлений досягненнями машинного навчання (ML).

У цьому списку ви знайдете цікавий зміст контенту, який зосереджений на цій новій темі. Цього року ми також використали нашу платформу, щоб зробити кілька сміливих прогнозів щодо того, як ML вплине на рух SaaS вперед. Ми сподіваємось, вам сподобалося читати ці історії так само, як ми їм сподобалися їх писати.

1 Ось як буде купувати світ до 2025 року

PCMag поспілкувався з провідними світовими постачальниками технологічних рішень для електронної комерції, щоб дізнатись, як технологія змінить способи придбання товарів споживачами протягом наступних семи років. Вдосконалення за рахунок автоматизації, Інтернету речей (IoT), доповненої реальності (AR), віртуальної реальності (VR) та предметів зносу полегшать купівлю продуктів легше (і кричущіше), ніж будь-коли раніше.



2 Бізнес-посібник для ML

, МД-експерт Тед Даннінг розбив основні відмінності між ML та AI, і те, як глибоке навчання революціонізує зображення та мову. Він також обговорив так зване "дешеве навчання" та те, як його можна використовувати для вирішення питань, таких як шахрайство в банку.



3 Хмара Цукерки

Ми поговорили з компанією Hershey, щоб дізнатися, як вони роблять Twizzlers. Чи знаєте ви, що за цими смачними частуваннями стоїть хмарна інфраструктура, яка використовує датчики, ML та автоматику для забезпечення ідеально розміреної та ідеально приуроченої виробничої лінії?



4 Прийняти AI у вашому бізнесі

Ця стаття навчила вас інтелектуально інтегрувати ML, алгоритми глибокого навчання, природну обробку мови та інше у існуючі продукти та послуги.



5 американців досі скептично ставляться до чаботів

Компанії вважають, що чат-боти можуть спростити обслуговування клієнтів. Однак більшість споживачів не вважають, що ці автоматизовані двигуни є настільки ефективними, як живий, дихаючий агент обслуговування клієнтів. Ця стаття заглибилася в причини, чому споживачі не в захваті від чатів і чому вони можуть бути непридатними.



6 Що таке бази даних AI?

Ми розмовляли з експертами галузі, щоб демістифікувати бази даних ШІ. Ми обговорили, як вони працюють у порівнянні з традиційними базами даних, і, що ще важливіше, ми попросили їхньої допомоги розібратися через ажіотаж та маркетингові розмови, щоб визначити, чи має ця технологія, що розвивається, справжню ділову цінність.



7 49 відсотків усього бізнесу розгорнули ML

Опитування Oxford Economics від імені людських ресурсів (HR) та ІТ-компанії з управління активами ServiceNow обстежило 500 головних інформаційних служб (CIO) у 11 країнах та 25 галузях промисловості, щоб визначити, наскільки вони використовують ML та AI у своєму бізнесі. Результати є перспективними для бізнесу та їх працівників.



8 Як підприємства застосовують інтелектуальний інтелект до кібербезпеки

На саміті з питань кібербезпеки, який відбувся на ринку торгових майданчиків Nasdaq на Таймс-сквер Нью-Йорка на честь Національного місяця обізнаності з кібербезпеки (NCSAM), експерти обговорили проблеми, що виникають перед цифровим ландшафтом, і те, як ML та автоматизація змінюють спосіб ідентифікації та реагування на них погрози. Прочитайте їхні думки та поради тут.



9 робітників непомітні щодо автоматизації

Хоча багато інформаційних працівників думали, що їхні робочі місця можуть бути замінені автоматизацією, але багато хто також вважає, що автоматизація може призвести до більш ефективної та значущої роботи, згідно з опитуванням, проведеним дослідницькою компанією Market Cube від імені керівника проекту (PM) компанії Smartsheet. Дізнайтеся, чому тут.



10 7 Поради щодо успіху в ML

Тед Даннінг, доктор філософії, - головний архітектор додатків у MapR, корпоративній програмній компанії, що пропонує різні дистрибутивні дані та інструменти управління даними., Даннінг запропонував нам ознайомитись із тим, що він сприймає як сім найважливіших практик, яких слід дотримуватися при розробці бізнес-рішень, що кореняться в ML.