當AI和ML技術成為人們的話題時，數(shù)字化轉型的定義和商業(yè)價值又向前躍進了一步。

一個典型的數(shù)字化轉型項目可以產生幾十甚至上百個重要的交付成果。與項目管理方面的交付成果不同，許多技術上的交付成果都可以通過使用AI/ML技術得以提升。

以下是利用AI/ML技術可以提升的一些主要數(shù)字化轉型項目交付成果。在規(guī)劃數(shù)字化轉型項目時，請考慮將這些概念納入其中。

數(shù)據質量的改善

數(shù)字化轉型計劃是否成功很大程度上取決于高質量的數(shù)據。遺憾的是，許多應用程序數(shù)據庫中的數(shù)據質量并不高。人工分析和糾正數(shù)據錯誤是一項昂貴、耗時和繁瑣的工作。

工程師可以利用AI/ML技術來快速識別錯誤，并以極高的準確度提出修改建議。這種能力可以在提高數(shù)據質量的同時縮短工作時間，降低成本，從而可提高數(shù)字化轉型計劃的成功率。

提高數(shù)據質量帶來的好處包括：

數(shù)據分析給出的建議具有更高的可信度。

更好地了解運營績效。

上報的 KPI 準確性具有更高的可信度。

非結構化數(shù)據到結構化數(shù)據的轉換

由于許多企業(yè)的數(shù)據存儲在非結構化文檔中，而非結構化數(shù)據庫中，因此，從數(shù)字化轉型項目中收獲價值幾乎總是受阻。

工程師可以利用AI/ML技術快速處理大量非結構化文檔，以找出搜索詞和元數(shù)據，然后將其存儲為結構化數(shù)據。特定行業(yè)的業(yè)務規(guī)則庫可用作初始訓練數(shù)據，以開發(fā)出必要的模型。

這種轉換帶來的顯著好處包括：

在許多企業(yè)中首次通過搜索詞和元數(shù)據從非結構化數(shù)據中收獲業(yè)務價值。這一好處在過去的企業(yè)中是無法實現(xiàn)的。

簡化對(從非結構化數(shù)據轉換為)結構化數(shù)據進行查詢所需的數(shù)據分析軟件。

顯著提高對之前非結構化數(shù)據的查詢效率。

軟件開發(fā)速度加快

幾乎每個數(shù)字化轉型項目都會開發(fā)一些定制軟件，通常用于執(zhí)行數(shù)據集成工作。

工程師可以利用AIGC來編寫軟件代碼草稿。這些草稿仍需經過軟件開發(fā)人員的仔細審核和測試。不過，使用AIGC來開發(fā)定制軟件可以減少工作量，從而可以降低成本，提前完成任務。

利用AI/ML技術實現(xiàn)自動化升級

許多企業(yè)至少已對部分業(yè)務流程實施了自動化，并從中獲益。然而，大多數(shù)自動化過程非常僵化，缺乏靈活性或適應性。

利用AI/ML技術升級自動化過程，可提升自動化的以下優(yōu)勢：

產品質量的一致性。

提高資本和勞動的生產率。

降低成本。

減少人工操作。

減少計劃外停機時間。

減少人為錯誤。

提高生產安全性。

數(shù)據分析能力的提升

企業(yè)往往是因為現(xiàn)有的數(shù)據分析能力無法實現(xiàn)足夠的價值而開展數(shù)字化轉型項目。通常，通過更大范圍整合應用程序來獲取更多可用數(shù)據，從而有機會提升數(shù)據分析能力。

工程師可以利用AI/ML技術來提升數(shù)據分析能力，獲得以下好處：

減少處理大型查詢所需的時間。

找出使用傳統(tǒng)數(shù)據分析方法難以發(fā)現(xiàn)的趨勢和模式。

生成具有更高可信度的預測。

使用復雜的算法。

自動執(zhí)行各種數(shù)據分析任務，以減少相關的人工勞動。

必要時支持實時洞察。

工業(yè)物聯(lián)網的自動化升級

許多企業(yè)已實施了一些應用程序，從而可以利用其 SCADA 系統(tǒng)生成的工業(yè)物聯(lián)網 (IIoT) 數(shù)據。

工程師可以利用AI/ML技術，通過實時協(xié)調以下系統(tǒng)的業(yè)務流程來提高整體效率：

過程控制系統(tǒng) (PCS)。

制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES)。

企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP)。

其好處是：

降低單位成本。

降低廢品率。

更容易對需求變化或供應鏈問題做出反應。

數(shù)據擴充

通常，現(xiàn)有的公司數(shù)據不足以訓練ML模型。如果訓練數(shù)據缺乏足夠的多樣性，則這些模型就會表現(xiàn)很差。數(shù)據擴充是通過增加訓練數(shù)據集中的示例數(shù)量，使模型能夠看到和學習到更多樣化的數(shù)據，從而可以推進數(shù)字化轉型項目。

如果您的數(shù)字化轉型項目涉及到為ML技術生成高質量的訓練數(shù)據集，那么將公司數(shù)據擴充形成新的數(shù)據集，可以為您帶來更多價值。

網絡安全防御

有時，數(shù)字化轉型項目會將網絡安全視為工作范圍之外的事情，或無意中破壞現(xiàn)有的網絡安全防御。這些情況都會增加企業(yè)的網絡安全風險。

相反，工程師可以利用AI/ML技術來加強網絡安全防御。AI技術可以通過以下方式加強網絡安全防御：

更好地識別網絡釣魚郵件。

通過學習來發(fā)現(xiàn)一些未知威脅。

識別那些不同于正常網絡行為的情況。

掃描日志文件，查找與入侵相關的網絡活動，這是一項耗時且不適合人工完成的工作。

持續(xù)處理單調重復的安全工作。

尋找外部數(shù)據源

當企業(yè)將外部數(shù)據源與內部數(shù)據源整合在一起時，數(shù)字化轉型項目往往會變得更有價值。

工程師可以利用AIGC來找出一些企業(yè)應考慮使用的外部免費、開源和付費的數(shù)據源。

AI/ML技術可以為工程師開辟新的途徑，以提升數(shù)字化轉型項目為企業(yè)帶來的業(yè)務價值。