文章发表于2023-11-08 09:35:26，归属【科技前沿】分类，已有959人阅读
到目前为止，你可能都听说过大数据和人工智能这两个术语，因为它们是当今一代数据科学中最热门的趋势。
大数据是指来自客户数据库、医疗记录、商业交易系统、社交网络、移动应用甚至科学实验等不同来源的大量非结构化、半结构化和结构化数据。
因此，有了这些信息，大数据变得越来越大，由于机器学习和人工智能，扫描这些数据比以往任何时候都更容易获得。
跨行业使用大数据
如今，大数据几乎被用于所有的商业行业，因为它带来了巨大的好处。
商业中的大数据被用来提高利润，推广产品，制定更好的商业策略，吸引目标客户，探索新的市场和趋势，优化工作流程，甚至降低成本。
然而，仅凭大数据不足以获得所有这些好处，这时人工智能、机器学习和云服务就会介入。
从零售、营销、广告到银行金融、电子商务、电信、资源采矿业、交通物流和其他商业管理，大数据正在得到广泛应用。
企业所有者不断投资于大数据解决方案，以优化其运营并维护数据流量。
同样，供应商也在采用大数据解决方案来更好地管理供应链。
1. 金融及银行业
金融行业广泛采用大数据和分析技术，使其变得更以客户为中心、更有价值，并降低风险。因此，他们使用大数据解决方案收集有关客户的大量数据，包括财务记录和其他行为因素。分析这些数据使金融机构能够决定是否向特定客户提供信贷，或者确定客户需要什么类型的交易和服务。这也有助于银行即时响应客户的查询、请求和反馈，并快速有效地解决他们的问题。
银行利用大数据进行情绪分析和高频交易。此外，大数据技术使银行能够实施复杂的风险管理系统，提供通过人工智能和机器学习实现实时风险计算。这些复杂的系统在接收到输入数据后迅速返回分析结果，大大减少了客户端的等待时间。因此，客户几乎可以立即了解贷款申请的情况。由于银行业的高风险和更高的竞争力，大数据软件提供了无价的好处。然而，为了充分利用大数据，公司还必须投资于提供足够计算能力、存储容量、数据吞吐量和安全性的基础设施。
2. 电子商务与零售业
大数据对电子商务的重要性不言而喻：你对你的客户了解得越多，你从你的线上店铺中获得的利润就越多。
实时客户行为、购买历史和偏好产品的数据可以跟踪高需求产品并预测趋势，从而在市场上率先推出最畅销产品。
定价分析、库存管理和客户流失预测只是技术可以为企业做的一小部分。
成功的关键是提供卓越的客户体验，吸引客户支付更高的价格，这就是技术成为你业务合作伙伴的地方。
另一方面，无论是线上还是线下，任何零售商的主要目标都是学习如何预测顾客的需求。
企业可以应对日益激烈的竞争，因此大数据在零售和电子商务行业非常重要。
然而，随着世界的发展和全球化程度的提高，理解各种各样的数据变得越来越困难。
像点赞、分享、帖子和评论这样的小细节可以对理解客户的行为产生重大影响，传感器生成的数据可以揭示隐藏的趋势，从而控制当前情况并预测未来。
3. 制造业
制造企业需要大数据和人工智能来实现各种目的。他们可以将原材料采购与生产计划结合起来，从而调整零售商的订单。
只有当所有生产水平的数据被收集并在部门间和组织间共享时，才有可能拥有一个全面的供应链管理系统。
这将使工厂能够最大限度地提高效率，按时完成客户订单，同时最大限度地降低库存成本。
当库存达到“再订货点”而无需人工参与时，供应链管理系统自动下订单的情况很普遍。
大数据和人工智能也可以用于质量控制，因为人工智能可以比人类更准确、更有效地发现质量问题，并防止人为错误。
它可以为制造商节省大量的成本，因为潜在的缺陷可以很早就识别出来，甚至在产品生产之前就可以纠正，从而减少浪费。
此外，复杂的生产过程可以在人工智能的帮助下完成，而人类可能需要更长的时间才能完成，而且精度也较低。
预测未来
我们可以使用大数据和人工智能来预测未来，因为更大的数据量、不同层次的趋势、变量和约束都可以使用这些工具来分析。
这使得预测的质量更好，因为人脑无法有效地科学地处理这么多维度。
人类天生就有偏见，倾向于启发式预测。
人工智能和大数据的使用可以减轻这种风险，并帮助人类决策者自己进行预测。
在人工智能实施方面
在孟加拉国，人工智能有一些用途，但仍处于萌芽阶段。
像Gaze这样的组织打算将人脸识别和实时交通监控等人工智能工具带入我们的日常生活。
孟加拉国的在线平台正在增长，这些平台通常使用人工智能工具，如聊天机器人、面部和照片识别、个性化推荐等。
随着这些平台的发展，将人工智能集成到商业模式和流程中的空间将会更大，对人工智能服务的需求也会增加。
由于许多社会、基础设施、财政和官僚主义的限制，孟加拉国没有有效地整合人工智能。要完全采用现代技术并将其应用于生活的方方面面，还有很长的路要走，更不用说人工智能了。
人们倾向于对变化、技术和复杂性有轻微的反感，所以在设计技术时必须考虑到这一点。
有时，伟大的想法和产品并没有通过等级制度渗透到大众中，而且可能会对技术产生巨大的误解，使人们甚至在使用它之前就感到不舒服。
更以市场为导向的方法可以为人工智能公司带来更高的成功。
然而，孟加拉政府希望强调资讯与通讯科技(ICT)的重要性，以及提升所有产业的效率与生产力。为了使公共服务更加透明，大数据分析可以发挥作用，同时在所有可能的部门，包括农业、就业、经济、卫生、教育和交通部门扩大电子业务。例如，NID生物识别技术有可能改变政府服务的数字化方式。
例如，乘客可以在线订票，并通过与现有的铁路订票系统集成进行身份验证;公共信息可与ATM安全集成，防止ATM诈骗;e-KYC可用于将所有金融服务连接到单个NID;此外，电子健康记录可以连接到现代化的系统。在金融和银行业，从移动支付服务收集的大数据集可以深入了解不同行业和地区的消费和储蓄习惯;此外，数字支付记录可以让个人建立信用记录，使他们有资格获得贷款和其他基于信用的金融服务。因此，在孟加拉国使用大数据的机会是无限的。
Abelling、Nascenia、dhakacolo、eGeneration、data edge limited、Atom AP limited、LightCastle Partners Ltd、Azolution Software & Engineers limited等公司利用人工智能和大数据来改善客户服务。
在孟加拉国，人们一直担心Evaly、E-Orange、Dhamaka等平台的欺诈电子商务行为。人工智能和大数据还可以帮助监管机构控制这些平台的活动，这些平台从客户那里收取预付款，并承诺提供丰厚的折扣和现金返还。然而，最终，他们欠下了客户和供应商的巨额债务，他们不太可能用现有资产来偿还这些债务。大数据可以避免这种情况，因为人工智能可以使产品从仓库通过中间商到最终客户的移动透明化，并在短时间内处理大量客户请求和查询。这也有利于监管机构跟踪这些组织的财务状况，并对潜在的欺诈行为发出警告。此外，根据数据迅速采取行动可能会节省成千上万人的投资。例如，要求在安全的政府门户网站中每月或每季度更新一次财务报表，并扫描任何异常或可疑的数字和财务比率，可能有助于决策者迅速采取行动。
机器学习能优化人工智能吗?
人工智能和机器学习不可避免。人工智能是一个更广泛的术语，指的是能够模仿人类学习能力和行为的智能计算机的创造。相比之下，机器学习是人工智能的一个子集，它允许计算机在没有明确编程的情况下从数据中学习。
考虑它们之间联系的最直接方法是将它们视为同心圆，AI在外面，ML在里面，因为ML还涉及构建涵盖每个场景的算法，特别是学习过程。关键的问题是，它们都依赖于计算作为智能行动的语言。
作为人工智能的一个子集，机器学习在人工参与最少的情况下自动完成基于人工智能的任务。为人工智能提供高质量的数据，并采用各种技术来构建机器学习模型，以便在这些数据上训练人工智能。
数据的类型决定了所使用的算法和要自动化的任务。机器学习和人工智能相辅相成，下一个创新不仅要通过进一步发展它们，还要通过整合它们来实现。
机器人会取代人类吗?
以前，机器人经常取代体力劳动，使体力工作变得多余。然而，人类大脑的复杂性保证了机器人无法取代人类的分析和决策能力。
人工智能挑战了这种观念，它甚至给具有批判性思维角色的员工带来了挑战。如果完全发展，这项技术可以复制人类的思维。
然而，我们不应该忘记，人工智能也是由人类设计的，机器人也是如此。在一天结束的时候，一些人仍然控制着人工智能技术，不管它有多进步。机器人不太可能完全取代人类。更有可能出现的情况是，能够负担得起先进技术的人和负担不起先进技术的人之间的差距将大大扩大，人类中的一个群体将以其技术优势压倒另一个群体。
大数据和人工智能正在成为企业和行业不可避免的一部分。随着大数据被用于预测客户行为，我们确实可以预期，大数据和人工智能将携手并进，在未来的日子里，让我们的生活变得更加轻松。