2017年人工智能的三大发展趋势

根据Statista的预测报告，2020年全球联网设备（IoT）数量将高达500亿个(下图)，当物联网设备无所不在，不仅仅是企业，也包括消费者个人都面临“数字孪生”的转变，也就是说，海量个人信息将高度数字化，这意味着未来的数字经济的焦点将是个性化的二次革命，一种基于人工智能技术和海量用户数据处理的，面向场景的智能个性化服务体验。

总之，人工智能将成为交付下一代用户体验的关键动力，基于这种趋势判断，我们总结了2017年人工智能的三大发展趋势：

一、用人工智能挖掘提升用户体验的全新方法

仅仅是分析用户日常各种触点的海量数据本身就已经是一项非常艰巨的技术挑战。随着数据的规模和种类不断膨胀，企业还需要开发全新的分析方式，包括新的算法和方法来提升性能和分析深度。

此外，人工智能还能借助云计算的规模优势和非传统的数据分析方法来组织分析不断增长的用户数据。其中机器学习技术能够比其他系统更容易发现数据间更深层的关联。机器学习能够结合不断新增的数据持续评估修正发现结果，忽略“噪音”并关注真正重要的行为、事件或机遇，主要表现为以下三个方面：

1.能快速满足用户的新需求

2.重组资源提高效率

3.改变流程满足预计增长需求

二、识别新的行为模式并主动适应

预测未来是非常困难的，人工智能能够帮助企业预测用户行为并用不同的方法分析和评估策略选项，并为企业建议最佳路径。

通过分析现有的历史数据，人工智能应用能够发现因果关系模式。通过对企业自有历史数据的建模分析，企业可以搭建一个人工智能预测系统，并通过对预测结果的持续滚动追踪，来不断优化预测模型。核心的人工智能预测算法和模型就好比“练级”，企业越早开始这方面的工作，就越容易在竞争中抢占先机并确立新的竞争优势。

三、结合更多数据提供基于场景的下一代用户体验

如今人人联网的用户数据为企业交付下一代个性化体验提供了前所未有的机遇，所谓的下一代个性化体验就是基于场景的体验，你需要了解你的消费者在某个时间点和地点的行为和真实需求，并相应地提供服务或者进行互动。这意味着人工智能应用的数据分析需要具有较高的时效性和针对性，这不仅仅是当下新闻阅读器或者电商平台的推荐算法，而是要结合海量物联网传感数据，以及用户历史数据，通过不断优化的机器学习算法模型进行实时的高效的需求预测，例如未来的软件产品能够根据用户的使用行为自动完成任务或者推荐最方法。