定义目标

从哪里开始在公司的业务流程中实施人工智能。听起来很奇怪，我们需要从最后开始，也就是说，通过定义我们想要实现的最终目标。这可以是销售额的增加，平均收货量的增加，成本的降低，错误的减少或流程的加速。

在工业组织中，与认知服务相关的过程最常通过智能视频监控（包括红外摄像机，热成像仪等）实现自动化。). 这使您可以减少成品中的缺陷百分比，提高安全性并实现多个流程的自动化。

改变文化

任何涉及人工智能的过程都需要大量数据。非常大量的数据。人工智能出现在50多年前已经不是什么秘密了，机器学习的数学基础已经有100多年的历史了。然而，现在才有可能有效地应用它们。原因很大程度上在于，在过去的10年中，我们设法以文本，照片，视频图像，CRM和ERP记录以及遥测传感器指标的形式积累了足够数量的数据。数据收集和存储需要一定的数据处理文化。在业务流程的所有阶段，每个员工都应该明白，所有传入和传出的信息对于进一步分析和预测都很有价值。这对许多人来说并不明显，因此需要注意向每个员工灌输小心收集和储存材料的习惯。

数据收集和准备

在数据准备中，区分ETL过程（提取，转换，加载），这是一种从各种来源提取数据，将其转换为适合分析的格式并将其上传到最终数据仓库的技术。在数字文化中，ETL发挥着关键作用，因为它允许您集成来自不同来源的数据，确保它们的一致性和可访问性以进行进一步分析。如果没有可靠的ETL流程，就不可能为做出明智的业务决策和自动化业务流程提供必要级别的数据。

在业务流程管理中，例如在市场营销中，ETL流程可能包括几个关键步骤。在提取阶段，数据从各种来源收集，如CRM系统，社交媒体平台，网络分析和其他营销工具。然后，在变换阶段，数据被清除重复，归一化和聚合以获得单个结果。

模拟仿真

业务流程管理中的建模阶段从数据收集和准备过程中的初步分析开始。在这个阶段，研究结构，识别遗漏，异常和相关性。当初始数据不足以进行训练，或者包含显着的间隙和噪声时，可以对合成数据进行建模。在这个阶段之后，我们继续选择合适的机器学习算法。算法的选择取决于任务的性质：分类，回归，聚类等。例如，线性回归、时间序列或神经网络可用于预测需求。

定义基线、比较模型和配置超参数是建模的下一个关键步骤。基线作为比较后续模型的起点，它通常是一个具有基本性能的简单模型。模型比较是为您评估和比较不同模型或算法性能的过程

模型训练

建模后，首先将数据划分为训练（training）、验证（validation）和测试集。首先，通过超参数调优和参数优化在训练数据上训练模型，然后在验证数据上测试模型以评估和调整超参数。在达到可接受的性能后，在测试数据上测试模型。模型的测试始于对训练阶段未使用的测试样本进行验证。这对于根据新数据评估模型的实际性能是必要的。通过测试，您可以识别过拟合或欠拟合等问题。如果模型显示出令人满意的结果，则可以将其集成到工作流中。

迭代过程继续进行重新训练和重新测试，直到模型准备好使用。在模型运行期间，还定期评估其性能。

人工智能的实施

人工智能（AI）的实现可以分为三种实现方法。第一种方法涉及软件开发，公司创建完全适应客户需求和要求的定制AI解决方案。第二种方法是使用低代码/无代码平台，允许没有深厚技术技能的业务用户以最少的编码快速开发和实施AI应用程序。第三种方法是直接通过框架和开发环境管理和开发人工智能模型。这三种方法提供了不同程度的复杂性、开发速度和对特定业务挑战的适应，使组织能够根据其资源和目标选择最合适的选项。

我们的选择是基于框架实现AI。为了在基于开发环境（框架）的业务中成功实施管理决策系统（DSS），需要具有人工智能经验的专家。,

培训课程

在业务流程管理中使用AI的学习阶段包括几个关键步骤。首先，评估公司当前实施人工智能的需求和能力。然后为分析师和数据科学家组织培训课程，他们将直接与模型交互，从数据准备到结果解释。此外，我们还提供实用的培训，让员工将他们的知识应用到真实的案例中，这有助于巩固材料并使其适应业务的具体情况。

在AI的运行过程中，已经提供了技术支持，包括几个级别。第一级是基本支持，它解决了标准问题和用户遇到的问题。第二个层次是专家的支持，他们可以解决更复杂的技术任务，例如配置模型参数或将AI集成到现有的业务系统中。第三个层次是支持

监察工作

在业务流程管理中使用人工智能时的监控阶段包括对模型运行的持续监控，以确保其正确运行。在这个阶段，专家分析模型的性能，监测其预测结果并确定与预期指标可能的偏差。监控还包括检查训练模型的数据的相关性，并评估其在真实条件下的性能。这有助于及时识别数据中可能影响模型准确性和可靠性的任何问题或更改。

优化阶段旨在根据监测期间获得的数据改进模型。专家分析识别出的偏差并确定其发生的原因。根据这些信息，他们对模型进行更改，调整算法或更新训练数据。优化可能包括设置超参数，选择

说吧

使用这些步骤和建议，您将能够成功地将AI集成到营销中的业务流程中，并实现预期的结果。每个步骤都需要数据科学家、营销人员和IT专家之间的谨慎方法和密切合作。

请记住，实施AI是一个需要时间，精力和资源的过程。而在同一时间，这是不可避免的，有或没有你的参与。如果决定已经做出，那么是时候采取行动了。有一个明确的战略、计划和一个有能力的人工智能团队是很重要的。我们准备成为你们团队的一员。