人工智能＋大数据重塑商业价值

企业要提高竞争力，就要认识到数据的重要性，人工智能正在此方面有着不断地渗透和应用。近些年来人工智能快速发展，市场上逐渐兴起越来越多的相关产品，“百度大脑”声称在某些能力方面甚至超过人类。除了技术方面的制约，人工智能在发展过程中还存在商业化的挑战，所以必须在此方面加强引导和重视。

有能力从大数据中获得商业价值的企业比较少。

之所以会出现这种情况是因为现阶段，相比海量数据的生产，企业对数据的分析以及价值的提取能力还是比较落后的，这就需要有条件的企业找到合适的着力点，提高自身的数据挖掘和分析能力，进而提升资源的利用率。企业可以通过人工智能技术的应用来进行数据价值的提取和分析，这其中包含了人机互动、智能查找和模式识别等技术手段。另一方面，从企业的角度来看，人工智能的应用不仅局限于简单的技术学习和设备的引进，需要的是将其应用到相关的项目或者产品当中。

人工智能技术适合用于产生大量数据的领域。

不是每一个领域目前都符合人工智能使用的条件，判断一个行业是否适合使用人工智能，首先应考虑该行业的发展或者运行当中会不会有大量的数据产生，如果传统的数据分析模式无法满足企业进行数据挖掘的需求，就可以考虑使用人工智能技术来完成数据的分析和提取，从而使产出的海量数据变得有价值起来。

人工智能商业化可能需要的五个条件：

1.确定某行业或者领域是否具备使用人工智能的条件。例如是否有海量数据需要分析整理等等。

2.希望收据数据资源为整个行业所用。企业需要拥有足够的数据资源，才有可能会使用到人工智能技术。传统模式下，企业的计算能力有限，智能理解结构化数据，对于未加工的非结构化数据处于束手无策的状态，利用人工智能技术可以对非结构化数据进行整理分析，并形成宝贵的有用资源。

3.突破传统的计算架构。在传统模式下，企业的计算应用有这流程化的特。随着行业的发展，计算技术不断提高，到时候关联学习、深度学习的方式将得到普遍应用，企业为了自身发展就必须突破传统的计算架构。

4.提高数据的安全性。随着企业的发展，数据将成为企业的重要资源，其安全性对企业发展至关重要。当企业决定使用人工技术时，就必须高度重视数据的安全性，无论是数据的获取、还是数据的分析以及最后的结果都不容忽视。

5.创设云环境。云技术不仅仅是纯粹地将算力叠加，它还能将商业运行过程中产生的数据进行分类处理，并将企业需要的数据链接起来方便后期使用。

‍