Windows 7时代的“截屏工具”将被淘汰

1.数据综合方法的使用

人工智能依赖于深度学习和机器学习方法来引入和增强各种系统。使用深度学习方法开发的预训练模型高度依赖于实际数据。但是，按时获取数据并设法将其合并到现有系统中可能是一个挑战。这就是AI朝着新的更好数据发展的原因。

AI不会调用实时数据，而是会使用数据合成方法。在这种情况下，已经可用的数据将用于创建新数据。例如，如果您分享自己驾驶汽车的视频，则记录的数据足够了解一个人如何驾驶汽车以及他们可能面临的问题。

模拟这些数据并将其作为基础，企业可以将新的高效方法引入汽车。这只是使用数据综合方法的一种方式。

2.更好的业务监控

当涉及到自动化业务流程时，我们的第一个想法是制造和其他工业流程，它们会占用大量时间和精力。通过使用可以操纵占用时间的机制的机器人，可以非常轻松，轻松地进行操作。幸运的是，技术人员设法将AI引入了工业领域。

如今，人工智能被用于启动自动化，以重复和潜在地花费巨大的机械过程。常规业务操作(例如填写表格，管理文书工作，文档等)可以通过AI自动执行，从而可以更快，更准确地完成工作。

机器人流程自动化可能很快将成为所有业务流程的一部分，几乎负责所有管理工作。结果，企业将能够更加专注于其核心任务。

3.实时个性化机会

通过AI的应用，可以实时了解您的客户，并确认他们的需求并相应地向他们提供服务或产品。 AI能够与客户进行实时交互并研究购买行为，从而相应地定义潜在有吸引力的产品或服务。这些私人互动必须实时进行，以确保客户可以使用推荐并保持参与度，这一点至关重要。

当用户对特定产品感兴趣时，AI将与他们互动，以提供建议。企业的个性化选择数量正在不断增加。

4.人工智能设备的增加

来年，人工智能设备将会激增。实际上，您会注意到，用于实现AI驱动的设备的总支出将减少，并且提供人机界面和自动化功能的设备将会增加。

人工智能驱动的设备在商业世界中带来了不可忽视的机遇。不断创建可移动设备，以及用户对自动化的兴趣日益浓厚，可以消除经常耗时的任务。

从家用工具到与工作相关的生产力管理工具，大多数事物都可以在不久的将来由AI提供支持。当前，企业正在投资于人工智能驱动的手表，手机以及其他设备和解决方案，这些技术可以帮助实现实时工作并提高可用于关键决策的数据的准确性。

5.医疗保健的准确性

由于AI应用程序的出现，医疗保健行业将变得相当敏捷。随着数据准确性和实时诊断能力的提高，医疗保健将展现出卓越的能力。人工智能驱动的诊断工具实际上可以帮助早期发现乳腺癌和其他严重疾病，甚至制定针对每个患者的治疗计划。

当将AI技术应用于MRI，CT和其他类型的X射线时，可获得的诊断数据将更加准确。很少有公司发现AI在医学成像中的应用。有机器学习应用程序可以实现更好的医学成像技术并改善诊断结果。

6.增强网络安全

AI很快就会与网络安全集成，从而为最终用户提供严格的安全解决方案。通过跟踪和防止网络钓鱼以改进算法并使其更先进，人工智能技术将提高所有系统的安全性。将来，人工智能将能够预测交易是否欺诈，从而防止所有类型的网络犯罪，并提高系统的警惕性。

考虑到大多数交易都是数字化的，这一点变得更加重要，对于我们而言，防止数据泄露并改善数据协作也变得至关重要。

（编辑：新余站长网）

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