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新工具和数据财富促使首席信息官们转而采用神经网络和机器学习来获得真实结果。本文介绍了2017年度百佳首席信息官中的6位怎样让人工智能开始工作。
就像长篇科幻小说和暑期大片中所描述的那样，人工智能和机器学习迅速成为企业的主导力量，帮助各行各业的企业实现业务转型，改进客户体验，开拓新的收入机会。
2017年度100位最佳首席信息官中的很多人已经开始了试验人工智能和机器学习项目，以自己的方式建立预测模型和开放平台，向顾问进行咨询，ERP和CRM等核心企业系统越来越多的采用了人工智能新技术。在各个行业中，这一势头非常明显——国际数据公司预测，全球认知和人工智能系统收入2017年将攀升至125亿美元，比2016年增长了59.3%。展望未来，IDC预计，企业在认知和人工智能解决方案方面的投入将稳步增长，2020年前，复合年增长率（CAGR）达到54.4%，届时收入将达到460亿美元以上。
IDC认知和人工智能系统研究主任David Schubmehl指出，人工智能的确不是什么新东西，它至少已经存在几十年了，该技术之所以今年开始迅速发展，是因为相对廉价的使用基于云的计算和存储能力、几乎无限的数据财富，以及新工具，所有这些因素使得它更加大众化，而不只是被研究科学家用于开发复杂的算法。他说：“所有这些都为人工智能的茁壮成长创造了肥沃的土壤。”
事实上，Schubmehl说，人工智能和认知系统已经扎根于银行和金融行业，能够更好的检测欺诈行为，在零售行业中，用于个性化定制和推荐产品，在制造业中从事预测性维护等工作。同时，人工智能还应用于企业软件平台，为营销活动策划提供建议，实现软件更新和网络监控等自动后台功能，帮助IT们从耗时的日常维护工作中解脱出来，把精力放在增值工作上。他解释说：“人工智能实际上是自动化的自动化。它的真正思想是实现程序和应用的自编程，进行改进，不断学习，提出建议和预测。”
Schubmehl说，IT企业已经开始思考人工智能的应用，在业务线上寻找可能的应用情形和试点项目。他补充说，他们也应该评估他们目前合作的软件供应商，以确定这些厂商的产品路线图中含有人工智能和认知功能。
同时，Schubmehl提醒说，首席信息官们还应该以批判性的眼光来看待人工智能和认知功能。他说，随着企业的发展，数据质量成为一个大问题，隐私也是如此。例如，如果您根据糟糕的数据或者未加保护的信息，向客户提供预测或者建议，那么企业将不可避免地面临风险。
他解释说：“开展应用是应该的，但一定要知道对企业有哪些积极的影响，有哪些潜在的风险和责任。考虑是否需要数据质量或者数据整合计划，以便在开展人工智能项目之前进一步提高数据质量。所有这一切都不是凭空完成的。”
请深入阅读，了解2017年度100位最佳首席信息官中的6位是怎样通过投入人工智能和机器学习而实现企业转型的。
俄克拉何马大学加强学习和教育，提高学生在学率
提高学生在学率一直是大学棘手的难题——而这是评判大学的关键标准之一。未来几年新生在学率一定要达到92%，俄克拉何马大学决定加强人工智能的学习和教育，通过IBM的Watson，从幸福感和成就感两个方面来了解学生。
Loretta Yearly，首席信息官，俄克拉何马大学
传统上，大学依靠像SAT和ACT分数这样的参考标准和其他结构化数据类型，包括高中GPA和数学能力，来预测学生辍学的概率。然而，这些数据点并没有反映出全局情况，俄克拉何马大学不得不去探索更具创新性的方法——特别是，利用人工智能和机器学习来分析非结构化信息，例如，把学生入学论文纳入到学生在学率分析中。
与IBM合作，俄克拉何马大学的IT部门和数据科学团队通过Watson的情绪分析功能梳理了入学论文，进行深度分析，以找出导致学生有可能辍学的相关因素。他们的主要发现是：据俄克拉何马大学业务分析主任Glenn Hansen，入学论文中表达出悲伤情绪的学生在新生第一年后更有可能退学。
Hansen解释说：“我们使用Watson的开放API来研究论文中大量的非结构化数据，从中得到了学生的宝贵信息，如果我們逐篇的阅读这些文章，会很难做到这一点。分析过程所发挥的作用远远高于人类，能够把我们学生的数据汇集起来，帮助我们理解哪里会有特征数据产生。”
掌握了这方面的信息后，俄克拉何马大学现在能够提前发现——更重要的是，帮助那些可能出现问题的学生，而不是在学生不去上课或者辍学后才发现问题。他说，例如，大学已经开展了咨询服务，其中除了传统的选课指导，还有更多的生活指导，以及其他的实践方法。
大学把深度分析应用于实践行动中，而这是部署人工智能时面临的一大挑战。俄克拉何马大学技术发展副总裁助理Eddie Huetsch说：“知识固然重要，但如果没有可操作的程序与学生沟通，让他们觉得有所不同，那真的是什么也没有做成。分析只是一个起点。”
自从2016年初启动IBM Watson学生保留计划以来，俄克拉何马大学新生在学率2015秋季为86.1%，而一年后上升到了90.4%，该大学正在稳步向其最高在学率目标迈进。Hansen说：“其实一切都体现在算法的价值上。这对我们来说并不是一个新领域，但我们要使其全面开放，使用结构化和非结构化数据为在校学生提供更好的个性化体验。”
Wheels驾乘之趣
任何非常有诱惑的尖端技术，特别是像机器学习和人工智能这样有些过热的技术，总会有些负面的东西，让人们担心以后会影响业务。
Brian Chau，首席创新官，Wheels
而车队管理解决方案的领先供应商Wheels不是这样。该公司并没有在机器学习和人工智能方面开展试验性的项目，而是等待直到出现了一个战略性的商业应用，直接迎接挑战，利用新技术来启动邻近服务，帮助公司更好地管理和控制与个人车辆报销相关的成本。该公司的首席创新官Brian Chau解释说：“我们并不是放弃技术，然后专注于可能实现的工作，而是找到一个非常好的业务问题，去解决它。
就像长篇科幻小说和暑期大片中所描述的那样，人工智能和机器学习迅速成为企业的主导力量，帮助各行各业的企业实现业务转型，改进客户体验，开拓新的收入机会。
2017年度100位最佳首席信息官中的很多人已经开始了试验人工智能和机器学习项目，以自己的方式建立预测模型和开放平台，向顾问进行咨询，ERP和CRM等核心企业系统越来越多的采用了人工智能新技术。在各个行业中，这一势头非常明显——国际数据公司预测，全球认知和人工智能系统收入2017年将攀升至125亿美元，比2016年增长了59.3%。展望未来，IDC预计，企业在认知和人工智能解决方案方面的投入将稳步增长，2020年前，复合年增长率（CAGR）达到54.4%，届时收入将达到460亿美元以上。
IDC认知和人工智能系统研究主任David Schubmehl指出，人工智能的确不是什么新东西，它至少已经存在几十年了，该技术之所以今年开始迅速发展，是因为相对廉价的使用基于云的计算和存储能力、几乎无限的数据财富，以及新工具，所有这些因素使得它更加大众化，而不只是被研究科学家用于开发复杂的算法。他说：“所有这些都为人工智能的茁壮成长创造了肥沃的土壤。”
事实上，Schubmehl说，人工智能和认知系统已经扎根于银行和金融行业，能够更好的检测欺诈行为，在零售行业中，用于个性化定制和推荐产品，在制造业中从事预测性维护等工作。同时，人工智能还应用于企业软件平台，为营销活动策划提供建议，实现软件更新和网络监控等自动后台功能，帮助IT们从耗时的日常维护工作中解脱出来，把精力放在增值工作上。他解释说：“人工智能实际上是自动化的自动化。它的真正思想是实现程序和应用的自编程，进行改进，不断学习，提出建议和预测。”
Schubmehl说，IT企业已经开始思考人工智能的应用，在业务线上寻找可能的应用情形和试点项目。他补充说，他们也应该评估他们目前合作的软件供应商，以确定这些厂商的产品路线图中含有人工智能和认知功能。
同时，Schubmehl提醒说，首席信息官们还应该以批判性的眼光来看待人工智能和认知功能。他说，随着企业的发展，数据质量成为一个大问题，隐私也是如此。例如，如果您根据糟糕的数据或者未加保护的信息，向客户提供预测或者建议，那么企业将不可避免地面临风险。
他解释说：“开展应用是应该的，但一定要知道对企业有哪些积极的影响，有哪些潜在的风险和责任。考虑是否需要数据质量或者数据整合计划，以便在开展人工智能项目之前进一步提高数据质量。所有这一切都不是凭空完成的。”
请深入阅读，了解2017年度100位最佳首席信息官中的6位是怎样通过投入人工智能和机器学习而实现企业转型的。
俄克拉何马大学加强学习和教育，提高学生在学率
提高学生在学率一直是大学棘手的难题——而这是评判大学的关键标准之一。未来几年新生在学率一定要达到92%，俄克拉何马大学决定加强人工智能的学习和教育，通过IBM的Watson，从幸福感和成就感两个方面来了解学生。
Loretta Yearly，首席信息官，俄克拉何马大学
传统上，大学依靠像SAT和ACT分数这样的参考标准和其他结构化数据类型，包括高中GPA和数学能力，来预测学生辍学的概率。然而，这些数据点并没有反映出全局情况，俄克拉何马大学不得不去探索更具创新性的方法——特别是，利用人工智能和机器学习来分析非结构化信息，例如，把学生入学论文纳入到学生在学率分析中。
与IBM合作，俄克拉何马大学的IT部门和数据科学团队通过Watson的情绪分析功能梳理了入学论文，进行深度分析，以找出导致学生有可能辍学的相关因素。他们的主要发现是：据俄克拉何马大学业务分析主任Glenn Hansen，入学论文中表达出悲伤情绪的学生在新生第一年后更有可能退学。
Hansen解释说：“我们使用Watson的开放API来研究论文中大量的非结构化数据，从中得到了学生的宝贵信息，如果我們逐篇的阅读这些文章，会很难做到这一点。分析过程所发挥的作用远远高于人类，能够把我们学生的数据汇集起来，帮助我们理解哪里会有特征数据产生。”
掌握了这方面的信息后，俄克拉何马大学现在能够提前发现——更重要的是，帮助那些可能出现问题的学生，而不是在学生不去上课或者辍学后才发现问题。他说，例如，大学已经开展了咨询服务，其中除了传统的选课指导，还有更多的生活指导，以及其他的实践方法。
大学把深度分析应用于实践行动中，而这是部署人工智能时面临的一大挑战。俄克拉何马大学技术发展副总裁助理Eddie Huetsch说：“知识固然重要，但如果没有可操作的程序与学生沟通，让他们觉得有所不同，那真的是什么也没有做成。分析只是一个起点。”
自从2016年初启动IBM Watson学生保留计划以来，俄克拉何马大学新生在学率2015秋季为86.1%，而一年后上升到了90.4%，该大学正在稳步向其最高在学率目标迈进。Hansen说：“其实一切都体现在算法的价值上。这对我们来说并不是一个新领域，但我们要使其全面开放，使用结构化和非结构化数据为在校学生提供更好的个性化体验。”
Wheels驾乘之趣
任何非常有诱惑的尖端技术，特别是像机器学习和人工智能这样有些过热的技术，总会有些负面的东西，让人们担心以后会影响业务。
Brian Chau，首席创新官，Wheels
而车队管理解决方案的领先供应商Wheels不是这样。该公司并没有在机器学习和人工智能方面开展试验性的项目，而是等待直到出现了一个战略性的商业应用，直接迎接挑战，利用新技术来启动邻近服务，帮助公司更好地管理和控制与个人车辆报销相关的成本。该公司的首席创新官Brian Chau解释说：“我们并不是放弃技术，然后专注于可能实现的工作，而是找到一个非常好的业务问题，去解决它。