企业似乎正在进入由数据统治的新时代。曾经是科幻小说的境界，AI在商业智能正在演变成日常的业务，因为我们知道这一点。公司现在可以用机器算法来确定趋势和见解在庞大的数据里姆斯，使潜在定位他们在实时的竞争更快地做出决策。
这不是一个简单的过程，公司能够将机器学习到他们现有的商业智能系统，虽然Skymind CEO和过去Emerj播客来宾克里斯·尼克森建议，它不必是艰巨的。“AI只是一个盒子，”他说。“数学和代码。如果这一点，那么这一点。这是形容它最简单的方法。”组织数据收集和与此数据在最初几个月的测试算法的精度是在许多企业会被卡住。
但随着AI呈抬头之势，突出应用提供商已经超越创造传统的软件开发更全面的平台和解决方案，更好的自动化业务智能和分析的过程。主要vendors-包括通用电气，SAP和西门子提供这样的软件套件和操作系统，但也有越来越多的新兴市场供应商以及中。在本指南中，我们提供了AI平台提供商的六个例子。每个示例包括以下内容：
- 产品或服务的简要概述
- 成功的案例研究
- 潜在的使用情况在工业
基于我们在该领域的高管和投资者过去的采访中，我们预测，商业智能应用将成为增长最快的领域之一利用人工智能技术在未来5到10年。
商业智能应用程序内置机器学习
SAP–将数据库转化为有用的英特尔的人工智能
HANA是SAP的云平台公司用来管理他们收集的信息的数据库。简而言之，它复制和接收来自关系数据库、应用程序和其他来源的结构化数据，如销售交易或客户信息。
该平台可以安装到通过公司的服务器上运行的前提下，或通过云。HANA接受来自接入点的跨越收集的信息业务，包括移动和台式电脑，金融交易，传感器和设备生产厂。如果你的销售人员使用公司的智能手机或平板在现场记录的采购订单，从这些交易数据进行分析和理解HANA发现趋势和违规行为。
沃尔玛，例如，已经使用HANA处理其高的交易记录体积（该公司经营超过11000存储）秒内。在一次会议于2015年召开了由SAP，当时的CIO Karenann特雷尔描述了为什么沃尔玛选择使用HANA为了通过整合处理工作所需的流程和资源，以更快的操作和控制后台办公成本。
沃尔玛如何使用HANA
意外的差异可以突然出现在开展业务的过程中大多数地方;它可能是似乎很奇怪特定客户或机械的一个工厂，开始比它应该运行速度较慢过量的产品订单。机器学习可以用于自动调用注意这些变化。例如，如果一个工厂管理器具有安装在他们的计算机监视装配线上的设备上的应用程序，从在生产放缓数据可以被收集并通过HANA处理。收集的结果可以查询，以确定是否需要采取新的措施过程中，如设备的维修检查。
SAP在内存而不是磁盘存储复制数据的说，HANA执行不同于可比平台。这使得它能够访问数据实时与应用程序和分析建立在HANA平台，加快决策速度的顶部使用。
与HANA和其他机器学习解决方案的目的是使那些潜在更好地了解数据驱动的决策。这是可能的中小型企业，不只是企业，采用这种技术在他们的不同环节，探索企业如果该解决方案可以在预算范围内配合。“这可以在每一个组织无论是人力资源，风险或市场发现，”美日罗南，首席技术官DMWay，机器学习的提供者说预测分析。
使用机器学习平台，商业智能的预期收益包括基础设施成本的降低和运营效率。在由SAP赞助的报告，使用HANA 10个组织表示，他们预计上实现575％的投资平均五年，回报。他们还预计的1927万$每个组织的平均年收益通过使用HANA，具有5年以上241万$，年均投资相比。国际数据公司，IDG的子公司，进行调查并制作代表SAP的报告。接受调查的组织的名称没有被披露。
DOMO - AI的业务仪表板
不仅仅是像SAP这样的巨头在为企业开发机器学习平台。DOMO，一个快速增长的企业管理软件公司的超募资金5亿$，创造了一个仪表板，收集信息，帮助企业做出决策。基于云的仪表板可以与公司的规模的增加，因此可以少至50或更大的企业团队使用。有超过400个机软件连接，让多摩收集来自第三方的应用程序，它可以用来提供洞察力，给上下文商务智能数据。
这给使用Domo的一种方式，他们用它来获得有关其客户，销售，或产品库存的洞察力拉从Salesforce，广场，脸谱，Shopify，和许多其他应用数据的公司。举例来说，谁是商人的Domo用户可以从他们Shopify点销售和电子商务软件，用于管理在线存储数据。所提取的信息可被用于生成在实时报告和斑点趋势，例如在产品的性能，其可以共享由公司使用的任何设备。
今年三月，多摩宣布的Roboto先生，一组为在AI绘制平台，机器学习和预测分析的新功能。该预期是的Roboto先生在公司提供的建议和见解，给决策者。一旦这些功能的推出，预计将在春末2017年，该平台应该发行新的警报和显著的变化，如检测数据异常或新模式的通知（类似于用于网络安全的方法已经）。
检测这些变化和模式，预计燃料的Roboto先生的预测分析侧，帮助企业预测的投资市场实时，客户流失和销售预测的回报。
据Domo的，企业如万事达，悠景，易趣的诚信公司和SAB米勒使用其平台。电视广播公司Univision的提供了一个关于它的使用多摩给予更多的知名度，以自己的数据，然后将其用于统一和集中定位的广告系列的方式告别赛。悠说，它采用了多摩平台与谷歌分析、Facebook和Adobe分析等应用程序的连接器，以从其程序化广告中获得更多价值。Univision负责项目收入和运营的副总经理David Katz说：“通过推出Domo，我们能够在第一季度快速优化并实现80%的收益增长。”。
Apptus–销售支持中的人工智能
有机器多种方式学习，以提高应用程序，其中包括来自Apptus，它的行动，企业可以借此提高他们的销售渠道提供建议。Apptus说，它专注于客户的购买意向，并通过公司实现收入之间的连接。
该Apptus eSales解决方案的设计，其他功能的基础上，消费者的预测理解自动化销售中。该软件结合了大数据和机器学习，以确定哪些产品作为他们在网上搜索或查询建议可能会吸引一个潜在的客户。
例如，当客户访问使用Apptus eSales并开始在搜索词输入查找产品的在线商店，机器学习的解决方案可以预测，并自动显示相关的搜索短语。它还可以显示与搜索词相关的产品。
公司不同大小使用Apptus，诸如自动化书商Bokus.com在瑞典，而根据其证言有大约30名员工。Bokus，这需要以最小的开销不断，称窃听到的自动化技术为客户转换是一个方法来帮助实现这一目标。例如，电子商务公司报告，其客户的成交均价为它的数字化，个性化推荐的通讯的每个开放增加100％。
人工智能和机器学习平台越来越擅长预测性任务，比如根据客户所获得的信息来确定他们想要什么。在这篇文章的一次采访中，Nicholson说深度学习是机器学习的一个子集，在很多情况下，在解释数据时达到96%的准确率。他指出：“这是人类所能做的事情的上限。”。
尽管这项技术仍处于初期阶段，阿姆鲁阿瓦达拉公司创始人兼首席技术官，在机器学习和软件公司Cloudera的说深学习是在预测和异常检测已经熟练。这还不完善，但对于深学习网络，了解哪些信息是相关的越来越容易。“你不必告诉算法来看看哪些东西，”他说。“你可以给它的原始输入数据，它可以计算出来的自己。”
Avanade公司 - AI为商业透视
Avanade的是微软之间的合资企业埃森哲它利用了柯塔娜智能套件和预测分析和基于数据的洞察力其他解决方案。
保险公司太平洋专业Avanade的挖掘建立一个分析平台的意图给予其员工对企业更加的视角和洞察力。我们的目标是利用客户和政策数据帮助球队驱动器的更多增长。通过分析了解投保人的行为和趋势，当时的想法是，以更好地告知新产品的开发。
Avanade的说，世界走向填充智能技术，其中机承担更多的工作，人们传统上认为未来的领导。据Avanade公司，委托的一项研究500个业务和IT领导者的调查来自世界各地的透露，他们希望看到的收入33％随着智能技术的结果。他们还认为，这将导致对新员工并重新定义工作职责，以及客户更多的实惠。此次调查中，但是，并没有指定具体的工作可以通过采用智能技术的改变。
到目前为止，这些用例指出机器学习主要用于服务部门，如保险和零售业，以处理与客户、销售和运营相关的任务；然而，人工智能也与制造业和工业领域的BI应用程序合并。
BI和AI - 中重工的应用
通用电气 - 预测维修和保养的机械
在机械，汽车，生产厂等硬设备空间传感器的日益普及意味着物理设备可以被数字化，并通过人工智能进行监控，一个话题我们已经讨论之前，机器学习在工业中的应用。该物联网不只是消费电子产品;商用卡车，火车，石油钻井平台，和货船都可以被数字化，监控，并通过网络进行评估。石油和天然气，航空等行业，例如，一直使用通用电气公司Predix操作系统，它的力量工业应用处理设备的历史性能数据。可用于辨别多种操作结果，例如当机器可能会失败。
Predix不仅是基本的，小规模的物流管理;它可以采取大量的记录随着时间的推移，开发其预测信息。这是通过由GE以及第三方开发的应用程序来完成。埃森哲公司的智能管道解决方案，例如，用于监控数百万世界各地的石油管道的英里。这包括从管道资产和外部来源的数据，来管理安全性，以及如何被使用的资源。
飞机运营商也使用基于Predix的应用程序，比如通用电气和Infosy的飞机起落架预测。这个预测应用程序可以让航空公司的工程人员在飞机需要投入使用前，查看起落架可以保持使用多长时间。根据这些信息制定维修计划旨在减少意外的设备问题和航班延误。
预测分析，阿瓦达拉表示，预测未来是过去的一个功能。需要的设备，汽车，卡车和钻机，然后安排维修和保养维修时发生严重故障，然后才能计算。纳威司达，商用卡车的制造商，在它的产品，分析刹车，灯光和发动机传感器阿瓦达拉说。通过当技工需要引擎盖下得到检测增加价值，维护服务。这可以最大限度地减少停机时间，甚至是时间表维护，卡车的常规旅游线路的一部分，并降低运营成本。
应用机器学习还可以提高某些设备的性能。在一个例子中，电子商务和运输提供商Pitney Bowes公司建立在Predix之上的软件解决方案该公司预计将增加20％的机收率达到。
皮特尼鲍斯公司制造的机器包括邮资表、分拣机、打印机和用于生产和移动邮件的插入器。通过在机器上安装传感器，可以通过Predix平台更密切地监控它们的性能。该公司声称，在美国每天生产的1.5亿件邮件中，有很大一部分是通过其机器传递的。
西门子 - AI的监控机车队和工厂
如何监控的工业设备将执行的重要性已经迫使其他软件供应商如西门子把自己的机器学习技术，工作在这个空间。在2016年3月，西门子推出了其明兹菲尔开放的行业云平台测试版。
明兹菲尔旨在提供通过机床分析监控机队的服务需求和传动系分析。应用程序可以通过工业企业用于跟踪机床在世界各地的工厂，看到他们的资产的性能统计信息。这可以帮助安排预防性维护和管理他们的设备如何用于改善他们的工作寿命。
堪比Predix，明兹菲尔可与机器和设备无论生产商。这样做的目的是帮助工厂操作人员提高他们的设备，使维护正常运行时间，当一台机器有望击穿评估更有效。此外，机器制造商可能会看到由于他们的机器更长的平稳运行相关的保修费用的减少。
西门子表示，与SAP合作开发的MindSphere，使用MindSphere的公司会得到一个盒子，连接到他们的机器上，并收集数据来显示机器是如何运行的。
在商业智能上AI闭幕的思考
对于商业和工业来说，这是一个潜在的门槛时刻，机器学习可能会进一步渗透到操作处理、决策和资源管理的方式中。这将取决于企业是否集体发现人工智能的真正价值；对这项技术的投资必须证明其价值。
尼科尔森指出，虽然精度和深度学习的能力已经提高，该技术仍涓涓外面的世界尝鲜之中。下一阶段，他说，将有约这样的资源是否会更自由地流动和广大商界人士被接受。“未来已经来临，”他说，引述庞克作者威廉·吉布森，“这只是分布不广。”
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