馬上就要過年了，大家紛紛開始了年貨購物，各電商的推送商品，有沒有讓你覺得它比你自己還了解你?對商品有疑問，問智能客服;用指紋或刷臉支付，付款比別人快1秒;在智慧倉揀貨的，是自動分揀包裝機器人。這些無比便利的新生活方式，都是數(shù)據(jù)分析和人工智能(AI)的產(chǎn)物。當然，重塑未來生活的，遠不止于此，新聞熱搜榜上，從AI作畫、AI主播，到全紅嬋金牌背后的AI教練，從自動駕駛，到智慧城市，可謂是：處處有A I ，處處用A I 。

那么，耳熟能詳?shù)娜斯ぶ悄艿降字甘裁?究竟都能做什么?又怎樣和鼎鼎大名的數(shù)據(jù)分析相結合?

人工智能在不同語境下具體含義不同，通常就技術的角度而言，AI指，利用計算機模擬人類大腦的工作方式，令機器產(chǎn)生與人類智能相似的行為反應。在這種模擬的過程中，技術扮演著重要角色，其中最關鍵的包括，

機器學習 ：是人工智能發(fā)展的核心和基礎，旨在從數(shù)據(jù)中學習，自動構建分析模型，洞察隱藏在數(shù)據(jù)中的智慧，令計算機通過訓練，在沒有顯式編程時，也可以自主執(zhí)行任務，成為改變自己的程序。其中，舉足輕重的神經(jīng)網(wǎng)絡 模仿了人類大腦中相互連接的神經(jīng)元陣列，在各單元間傳遞信息，以找到關聯(lián)并從數(shù)據(jù)中獲取含義。

深度學習 ：是更復雜的機器學習形式，利用多層次的大型神經(jīng)網(wǎng)絡，以及強大的計算能力，來發(fā)現(xiàn)并學習數(shù)據(jù)中的復雜模式，常被應用于圖像和語音識別，例如疾病預測。

計算機視覺 ：通過模式識別和深度學習，來認知圖片和視頻內(nèi)容，從而令機器通過使用實時捕獲的圖像和視頻，識別出周圍環(huán)境，譬如無人駕駛。

自然語言處理 ：指代用計算機，分析、理解和生成人類語言，并作出反應，促進人與機器的交互，比如常見的聊天機器人。

毋庸置疑，AI和數(shù)據(jù)的關系彼此依賴。一方面，數(shù)據(jù)是A I 的基石和養(yǎng)料 。在AI“成長”的過程中，需要通過大量的數(shù)據(jù)，進行學習，提取真知灼見。有了海量數(shù)據(jù)，有了強大的計算能力，機器才能從中發(fā)現(xiàn)智能，才會變得人工智能。如果沒有足夠的正確數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，即使是最先進的AI工具，價值也有限。另一方面，數(shù)據(jù)本身沒有意義，有了A I 的加持才轉化為智能，換言之，A I 增加了數(shù)據(jù)的價值，形成了數(shù)據(jù)資產(chǎn) 。數(shù)據(jù)雖然無處不在，但其本身只是價值的載體，未經(jīng)分析無法使用，只有通過數(shù)據(jù)分析，才能發(fā)掘出隱藏在海量數(shù)據(jù)里的真正價值。尤其是，物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術極大地推動了數(shù)據(jù)的收集，且隨著科技的飛速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)往往以多維度、多介質(zhì)的不同形式進行存儲(即大數(shù)據(jù))，爆炸式的數(shù)據(jù)增長遠遠超出了人們處理數(shù)據(jù)的能力，而借助AI融合和處理數(shù)據(jù)的能力，由AI創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方式，對數(shù)據(jù)進行更深的挖掘，可以更快地從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化。

知之非艱，行之惟艱，在智能化的轉型道路上，即便越來越多的企業(yè)認識到數(shù)據(jù)分析和AI的重要性，可由于數(shù)據(jù)和機器學習專家供不應求，難以對海量數(shù)據(jù)進行處理、洞察和部署，仍使得企業(yè)無法從數(shù)據(jù)中獲取最佳的商業(yè)價值，導致轉型路上的顛簸不前。為此，引入AI數(shù)據(jù)分析工具成為大勢所趨，專業(yè)的AI數(shù)據(jù)分析工具可以大幅提升將原始數(shù)據(jù)轉化為智慧的效率，貫穿從數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)管理、訓練機器學習、到模型創(chuàng)建、決策引擎的自動部署等所有步驟，滿足從業(yè)務員到數(shù)據(jù)科學家的數(shù)據(jù)分析需求。譬如，SAS就為客戶提供了，基于微服務的、云原生的高級分析和人工智能的Viya平臺，令客戶擁有分析生態(tài)模型管理、部署監(jiān)控和優(yōu)化的能力，通過直觀可視化界面，在云端就能實現(xiàn)將業(yè)務數(shù)據(jù)轉變?yōu)樯虡I(yè)智能。不夸張的說，作為從數(shù)字化到智能化的驅動力，強大的AI數(shù)據(jù)分析工具能夠引領各個領域的發(fā)展，比如，

在醫(yī)療保障領域，AI能快速對龐大且復雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析，提供更高效且準確的診斷建議。例如，荷蘭阿姆斯特丹UMC，利用SAS高級數(shù)據(jù)分析工具處理日益增加的數(shù)據(jù)，并利用AI解決方案更快、更準確地評估腫瘤。

在銀行金融業(yè)，AI常被用于提升客戶滿意度與忠誠度，減少洗錢誤報、自動化調(diào)查和改進檢測，降低合規(guī)成本。后疫情時代，AI也逐步被銀行和金融機構用于完善信貸風險管理系統(tǒng)。

在公共部門和科學機構里，AI高級數(shù)據(jù)分析工具可以幫助組織對環(huán)境進行監(jiān)控，解決民生等問題，例如，荷蘭數(shù)據(jù)分析公司Notilyze與SAS將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與AI結合，為Drecht智慧城市的發(fā)展提供建議。以及，世界上最大的環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡- Attentis傳感器網(wǎng)絡，也與SAS物聯(lián)網(wǎng)分析技術相結合，可以令應急響應部門對災害進行預警。

在零售行業(yè)的企業(yè)，通過自動化增強零售流程，利用銷售數(shù)據(jù)，進行智能營銷，還采用機器學習和自然語言處理技術，開發(fā)出了更智能的聊天機器人，提升客戶滿意度。例如，美國禮品零售商1-800-FLOWERS.COM，通過SAS Viya增強了個性化的營銷活動，實現(xiàn)了業(yè)務規(guī)模翻番。

在制造業(yè)，借助物聯(lián)網(wǎng)、邊緣和云計算等技術，智能制造將機器、數(shù)據(jù)分析和生產(chǎn)運營整合在一起，對生產(chǎn)進行數(shù)字化、智能化管理，提高生產(chǎn)效率，對市場做出最及時的反應。例如，美國Honda利用SAS AI預測技術降低了保修成本，并成功預測出零部件和服務的未來需求。

歸根結底，從醫(yī)療、銀行、到制造業(yè)等等諸多行業(yè)，利用人工智能進行數(shù)據(jù)分析的最大益處就是，將數(shù)據(jù)轉化為價值，最大程度地提升效益，降低風險，高效地做出最明智的選擇，用數(shù)據(jù)激發(fā)未來無限的可能。