关于边缘计算和区块链如何成为人工智能的不同方式的关键

人工智能(AI)已经超越了流行语，所有炒作，没有实质内容。实际上，该技术在企业中越来越多地被视为与物联网(IoT)和边缘计算等其他技术一致的重要技术。

一个来自KPMG报告上个月探讨人工智能看起来如何影响业务。在千禧一代受访者中，人工智能在物联网和5G之前成为最重要的技术优先事项。然而，在那些表示自己是商业领袖的受访者中，与机器人过程自动化(RPA)相比，它不那么重要。然而，报告指出，投资RPA可以被视为未来人工智能投资的更顺畅的途径。

IT巨头Infosys为希望投资人工智能的公司提供了许多机会，以提高工作场所的生产力并改善客户体验。该公司指出，根据行业和用例，客户处于不同的旅程阶段; 因此需要一种更细微的方法。

在本月晚些时候在阿姆斯特丹举行的AI和大数据博览会活动之前，AI News采访了Infosys的数据和分析首席数据科学家NR Srinivasa Raghavan博士(左)，讨论公司正在采取的举措，以及这些行业将长期受益最多。

请告诉我们Infosys在人工智能领域所采取的举措 - 客户一直在说什么?

NR：Infosys正在开发几种面向行业的AI解决方案，框架和工作台，可以帮助解决业务问题。具体而言，人工智能的定位是通过自动化提高客户日常运营的效率，在战术和运营层面实现决策，并提供更好的客户体验。

我们的客户处于不同的AI阶段。根据他们的需求，Infosys能够制作由全球数据科学和人工智能专家团队推动的解决方案，并帮助在企业范围内部署这些解决方案。

您是否同意许多公司/供应商正在使用“AI洗涤”(与多年前的云洗涤方式大致相同)并过度使用人工智能功能?如果是这样 - 这对用户和整个行业意味着什么?

NR：我们认为在AI中欺骗并不像在云中那么容易。人工智能更像是一种重要的技术而不是云，它更像是一种基础设施。因此，人们可以验证AI的模式匹配和预测科学是否落后于任何软件。此外，从事人工智能项目的资源专业知识在产出质量上也是可以辨别的。

尽管如此，在自动化等一些非常狭窄的领域可能会进行人工智能清洗。它需要更好的验证和治理来实现这些目的。

您认为哪些行业长期受益于这些技术?一些新兴技术 - 人工智能，边缘计算，区块链 - 能够相互交流并使彼此更好地提供更大的业务成果，这有多重要?

NR：银行，金融服务和保险(BFSI)，零售，消费品和物流(RCL)，以及服务，公用事业，资源和能源(SURE)。

虽然AI和边缘计算需要在实时预测等情况下同步工作，但与区块链的集成在AI的数据层中必不可少。尤其是涉及AI的数据的可靠性，可追溯性和“主权”。

到目前为止，人工智能中最令人兴奋的用例是什么?(可以是商业或消费者)

NR：用于消费者体验的AI，用于风险/欺诈检测的AI，用于预测性维护的AI，用于安全的AI和用于HR，财务等业务功能的AI。这些通常是可用于AI模型的丰富且可靠的数据的情况工作，以及有行政所有权和赞助的领域。

您对那些希望着手或修改其数字化转型计划的公司有何建议?

NR：AI主要被视为自动化/人工增强型工作场所的预兆。因此，让AI专家成为下一代数字企业蓝色印刷的一部分至关重要。人工智能无法在大型企业中融入数字化转型计划。它不再是商品技术，而是战略技术。

你对人工智能和大数据博览会最期待的是什么?你想在那里告诉与会者什么?

NR：我们期待听到其他参与者在大数据环境中实现AI的成功和学习。我们渴望分享我们在推动AI前沿及其在企业环境中采用的经验。

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