2023年最大的人工智能（AI）趋势

　　整个技术行业的主导部分主要由人工智能和机器学习组成，它们正日益成为人类日常生活的一部分。发展使公司能够以更少的时间和金钱实现预期目标，快速做出重要决策并创造新的创新产品和服务。
　　到2022年底，许多公司预测企业将创建和生产约35个AI项目以实现某些目标。事实上，AI和ML的平均年市场增长率为44或90亿美元。近年来，人工智能和机器学习技术得到了强大的发展推动，取得了几项重大突破。让我们试着找出AI和ML的最大趋势。
　　零售市场环境中的全球技术概述
　　许多分析公司预计，到2026年，全球零售人工智能的复合年增长率将达到35。
　　COVID19大流行推动了技术的积极发展，并引起了对在线购物的需求。原因是许多人已经转向在线平台进行各种购买。该频道成为唯一可用且方便的频道之一。变化为卖家、大型消费品公司在与数字化交织在一起的发展领域采取主动提供了机会。
　　在人工智能的帮助下，可以在以下业务领域快速做出正确的决策：
　　营销；
　　电子商务；
　　产品管理。
　　这是减少想法与其实施之间不平衡的机会的一部分。根据美国商务部的数据，到2023年，零售额有可能达到近6万亿美元。
　　事实上，机器学习技术通常用于人工智能。在商业和零售方面，这种方法有助于为用户提供个性化的体验和交互式任务环境。
　　根据IBM的研究，人工智能在商业和制造业中的集成度将在3年内从40增加到80。与此同时，该技术获得了持续的投资，这为改进和发展提供了机会。一些大公司不愿创新可能会减缓整体市场增长。2023年趋势发展的另一个问题可能是缺乏知道如何将人工智能实施到业务中的熟练员工。
　　人工智能和机器学习的主要市场趋势
　　专家们相信，在不久的将来，产品优化领域将开始占据相当大的市场份额。因此，零售业务中的任何建议和规划都将是人工智能的领域。随着大数据分析的发展，将越来越多地采用支持人工智能的设备和程序。
　　已经有技术与人工智能和大数据仓库合作，包括机器学习。
　　其中包括：
　　1。人类语音处理。
　　2。深度学习。
　　3。自动决策程序。
　　人工智能在零售行业的运营和使用方面具有许多优势。
　　在优点中，消费者技术协会强调：
　　节约成本；
　　高生产率；
　　快速决策以解决业务问题；
　　快速交付货物；
　　创新的增长（智能机器人、自动驾驶汽车）。
　　根据预期，所描述的好处可以改善用户的分析和行为体验，从而增加优化的重要性。
　　2020年，贝克休斯推出了一款基于人工智能的应用程序。它使操作员能够在实时环境中查看油井的生产数据。因此，对石油和天然气产量的预测得到了改进，并已使用方法来优化许多操作流程，并对生产率进行了积极的更新。
　　在接下来的几年里，北美可能会主导市场，因为它在使用人工智能技术方面是最活跃的。这主要是因为包括美国和加拿大在内的许多完全工业化国家的存在。他们正在引导投资，以实现零售现代化和解决该领域特定挑战的解决方案。北美是最早采用人工智能来优化商品和服务供应链的国家之一。在创新的帮助下，零售商更容易支持客户、管理业务和了解客户的购买模式。
　　为了增加销售额和吸引新客户，人工智能技术正在被整合到线下和在线商店中。全球品牌和公司都积极参与优化产品和开发。
　　这个市场的领导者：
　　英伟达；
　　英特尔；
　　销售部队；
　　感知技术；
　　微软；
　　谷歌；
　　IBM；
　　亚马逊云科技。
　　2020年，人工智能开始在各个领域的积极应用。KencoLogistics推出了DaVinciAI。该产品提供涵盖所有供应链的广泛分析服务。该技术可用于获取预测信息，然后将其转化为行动。万事达卡为商家推出了免下车解决方案，以简化店内购物，以最少的接触和最大的派对参与度工作。2023年最佳人工智能趋势
　　现在让我们看看2023年人工智能和机器学习的最大趋势。他们将帮助您获得有关如何控制业务和其他活动领域的想法。
　　超自动化
　　超自动化意味着应用创新开发以尽可能少地使用人力和知识来加速和简化任务的过程。这个概念通常被称为数字或智能自动化。
　　许多现代公司必须处理大量信息，并且需要自动化才能有效地检索它。数据知识和数据分析随处可见，因此如今，每个人都可以更轻松地使用这些工具。
　　在这一领域需求量很大的职业是：
　　应用架构师；
　　机器学习专家；
　　数据工程师；
　　企业架构师。
　　数据科学适用于金融机构、制造业、保险公司、营销公司等。为了增加公司的利润，超自动化是进行研究所必需的。
　　这个方向的主要先进技术是：
　　1。机器人辅助流程自动化（RPA）。
　　2。人工智能和机器学习（AIML）。
　　3。认知过程自动化。
　　4。正确的流程管理软件（iBPMS）。
　　主要思想是结合创新，以简化，设计和自动化业务流程，而不是应用基于狭窄活动的方法。
　　在公司中使用超自动化的具体方法可能会有所不同。例如，对话式AI和RPA公司可用于改善客户支持。这将有助于自动回复客户电子邮件，并提高CSAT分数。通过将技术整合到劳动密集型流程中，可以提高公司员工的生产力。通过这种实施，减少了手动工作，提高了生产率。系统集成将使公司能够将任何数字技术集成到业务流程中。网络安全应用
　　当今世界的重要组成部分之一是信息安全。AI和ML技术使创建可靠的保护新方法成为可能，并且所有网络安全都变得无风险和自动化。
　　通过机器学习和人工智能改善网络安全的主要方法是：
　　1。人工智能适用于分类、处理、聚类和过滤传入的信息，因为该区域有大量的信息数据。
　　2。机器学习提供了分析过去信息的能力，为未来和现在提供最佳解决方案。根据过去的数据，算法提供查找威胁或恶意软件的指令。AI和ML有助于破坏任何想要渗透系统的人。
　　3。实施技术将根据设定的参数使信息系统化，允许匹配不同的信息并跟踪任何威胁。
　　4。AI将简化对信息保护方式的审核，让您快速了解实施限制的有效性。这可以保护特定公司的用户。
　　5。AL和ML可快速发现威胁、有害软件，创建扫描大量信息的安全平台。
　　在人工智能的帮助下，企业加强了云迁移方法，提高了大量数据的性能。人工智能和机器学习与物联网的交集
　　通过引入AI和ML，当今的设备、互联网上的服务正变得更加智能和安全。Gartner发布的研究表明，到2022年底，企业中超过80的物联网项目将配备AI和ML。所有设备都必须连接到互联网，以便根据收集的信息及时响应任何情况。
　　在所描述的模型中，创新的重要性在于能够快速获取信息以确定模式和检测异常。所有这些都在智能传感器和其他设备的帮助下工作。
　　此类数据包括：
　　温度；
　　压力；
　　湿度；
　　空气的清洁度；
　　声音变化；
　　视觉识别；
　　计算机视觉。
　　技术和物联网之间的交集可以在智能家居、城市或可穿戴设备上找到。后者包括智能手表、手镯、健康监测应用程序等。它还涵盖了ARVR设备和无线耳机。在智能家居中的实施将允许自动控制光、温度和电器。此外，像这样的机器创新不仅可以自动完成所有操作，还可以适应房主的习惯，从而为用户提供更多支持。
　　AIoT也被用于智能城市，创造了一个舒适的环境。该技术密切关注生活的秩序、安全和便利性。智能交通、照明或能源系统的发展被添加到。在工业领域，人工智能和机器学习简化了优化所有活动、供应链和物流所需的信息分析。业务预测和分析
　　与上述方法相比，使用AI进行业务预测和分析是最容易做到的。AI而ML使做出高度准确的预测成为可能。如今，金融公司已经在使用技术来根据市场条件了解货币对的需求，并实时显示人们的行为和恐惧程度。这使得为金融和技术部门提供适量的供应以满足需求成为可能。增强智能的绽放
　　下一个趋势是将机器和人结合起来，以提高认知生产力。
　　根据Gartner的数据，到2023年，40的基础设施和运营团队将开始使用人工智能自动化来提高IT生产力。因此，一半的复杂工作将由机器完成。
　　在增强智能的帮助下，不同的平台通过模板的结构快速进行信息收集。数据来自不同的来源，公司可以全面了解产品、客户等。
　　这一趋势将是巨大的，并将在2023年在金融服务、医疗保健、旅游和商业领域强劲增长。2023年不会预期的IT趋势
　　根据ABIResearch分析师的说法，有几个趋势能够塑造技术市场，以及吸引大量关注，投资但不太可能在2023年影响市场的趋势。
　　分析师认为，边缘计算不会有繁荣，只是数量将继续增加。使用边缘计算和金融依赖的方法与5G网络直接相关，无论是私人还是公共。此类服务对边缘计算发展的价格忠诚度尚未进入全球现实阶段，因此整体发展计划慢于预期。
　　伴侣机器人也没有获得大规模采用。多年来，领先的开发商和公司被迫放弃商业产品或关闭自己的商店。直到2021年，对此类行业的投资才开始再次流动，然后重新考虑人工智能技术的潜力。亚马逊的Astro机器人引起了极大的兴趣，但尽管在2023年具有潜力，但它可能没有分析师和行业专家预期的突破。
　　下一个在2023年不可能发生的趋势是无法恢复机器销量。由于缺乏半导体，供应链还无法关闭需求。美国正在朝这个方向积极发展，但目前还没有快速解决问题的办法。ABIResearch预计，直到2023年中下旬，新车销量才会恢复到9000万美元。
　　此外，半导体短缺问题将持续到2023年。主要挑战涉及额外的产能、通货膨胀效应和实际需求。主要风险在于社会和政治方面，因此，没有机会及时启动新的生产能力。
　　根据IDC的一项研究，2022年全球人工智能开发支出可能达到4328亿美元，增长19。6，到2023年，这一大关将超过5000亿美元。目前的主要重点是创造技术及其在业务项目中的实施，以改善物流、工艺技术和规划。
　　语言、机器辅助通信和机器视觉的人工智能程序正在积极创建。为他们提供这些技术和服务的成本增长速度快于软件成本的增长速度，这一趋势可能会持续到2023年。
　　所描述的所有5个趋势都在逐渐出现，并将在2023年继续发展。可以实现和添加的其他功能包括语音和支持中的机器学习以及数字信息监管。AI和ML帮助大公司、交易员了解市场情绪、压力水平和其他共同作用的因素，帮助他们快速做出决策。人工智能和机器学习在管理和支持复杂任务的正确性方面发挥着重要作用，以确保任何活动的成功。流程的机器人化显示出完美的结果，消除了人为错误、错误等。工业领域的积极和大规模发展进一步增加了对人工智能和机器学习趋势和发展的需求。