确保你的业务数据有标签，以帮助人工智能理解它

[bitheerani90]

人工智能和机器学习 (ML) 分析无标签数据的能力有限。尽管 ML 中的无监督学习可以对此类数据进行探索性分析，但它无法产生有洞察力的信息。因此，不建议企业在没有正确标记数据的情况下转向人工智能和机器学习。

例如，假设一家企业有大量客户支持电子邮件和 哥伦比亚电报数据库 单，这些邮件和工单根据问题类别进行标记（交付问题、退款请求等）。通过开发一个自动标记传入客户支持聊天、电子邮件和电话的系统，该企业将确保 AI 产生的见解有意义。

2. 所有背景信息必须来自你自己
您知道要向 AI 算法提供哪些信息吗？事实上，这是一件不容小觑的事情，因为仔细考虑要提供哪些信息并不像听起来那么容易。例如，大多数 AI 和 ML 算法都擅长确定相关性，但它们并不了解数据周围的信息。

因此，他们无法确定这些信息是否相关或不相关。以下是“背景”如何削弱人工智能和机器学习开发良好解决方案的能力的一个例子：

一家在线商店的推荐工具过度推荐了某款产品。为了发现问题，专家进行了调查，发现该产品在六个月前进行了大力推广，因此历史数据显示当前客户的销售额大幅增加；而且，促销是基于“折扣”，而不是对客户的实际用处。


为了避免出现类似问题，你应该为人工智能提供数据和背景信息。这样，人工智能将了解数据周围的事实，并确保它提供的解决方案具有相关性。

3.评估现有流程
您应该全面评估组织内的所有部门以及每个部门的所有流程。在某些情况下，您可能需要自动化某些任务，以确保您的人员专注于提供更多价值的任务。

为了确定巨大的机遇领域并消除耗费时间和精力的责任，请向您的员工询问以下问题：

哪些低价值的工作可能会被取消？
哪些可重复的任务需要花费大量时间？