使用架构来解决人工智能问题

首席信息官们告诉，他们必须参予人工智能的战略计划，但是他们不确认如何走出人工智能的世界。而这里，来自金融服务业的一个例子可以向您展出如何与的组织的业务策略实时研发、构建和部署AI。

人工智能（AI）于是以更加多地转入到我们的日常活动当中。任何用于谷歌、Facebook或微软公司产品的人都告诉这一点。虽然它远非极致，但正在较慢提高着。并非每个企业都在以某种程度的速度用于人工智能。

你的的组织早已开始研究用于人工智能了吗？你对如何在你的的组织中解决问题和实行人工智能有什么头绪吗？你的企业和业务架构师应当如何检查AI？他们应当从哪里开始？本文将尝试用一个财富管理的例子来问这些问题。什么是人工智能？第一次提及人工智能约是在60年前。人工智能有多种定义方式。

下面这个10分钟的视频，“什么是人工智能？”很好地说明了人工智能，并阐释了其中的几个定义：另外，我也实在维基百科的定义十分合理：“人工智能，有时也被称作机器智能，是由机器展出的智能，与人类和其他动物展出的大自然智能互为区别。在计算机科学中，人工智能研究被定义为对智能代理的研究：还包括任何需要感官其环境并采取行动来最大限度地提升其顺利实现目标机会的设备。”最近对人工智能的热情相当大程度上源自深度自学发展的结果，深度自学是一种基于自学数据表示的神经网络，而不是基于特定任务的算法。

深度自学可以是监督的、半监督的或无监督的。就像《人工智能时代的期望与挑战》一书中提及的那样，深度自学网络现在可以很更容易地多达十层，仿真的神经元数以百万计。

部署的挑战并不是每个人都有谷歌、Facebook或微软公司的实力雄厚财力和技术能力。人工智能很可能会获取价值，但它的研发、实行和实际应用于对大多数企业来说是，而且将之后是一个确实的挑战，更加不用说对大多数公共的组织来说了。技术科学知识和资源都将是短缺的。

在某些情况下，提供、采访和分析现有搜集的数据的权利依然是一个问题。最后，明确的人工智能措施带给的大力成果有可能必须比预期更长的时间才能构建。正如谷歌Brain创始人AndrewNg最近在《福布斯》上的一篇文章中所提及的：“人工智能技术虽然令人兴奋，但也并不成熟期。冒着听得一起亵渎神明的风险，但孤立无援的人工智能技术是没用的。

它必须大量的自定义，来确认它可以如何合适您的业务概念。要做这一点，必须对你的公司有普遍的理解，并对人工智能有非常浅的理解。

如今，要想要挖出人工智能的价值，必须一个理解商业环境、具备横跨职能科学知识的团队，比如如何将人工智能应用于医院，或如何在物流网络中用于人工智能。如果没关于业务运营方式的跨职能科学知识，将很难必要地自定义AI以推展特定的业务成果。

”用于架构来部署人工智能正如RajRamesh在本期播客中提及的，业务架构将如何协助利用AI：“业务架构在的组织的未来将充分发挥着最重要起到。毫无疑问，人工智能将沦为未来业务不可分割的一部分。

一些的组织明确提出的与人工智能应用于涉及的关键问题还包括‘我们从哪里开始？’，‘我们将如何用于这些成熟期的技术来强化竞争优势？’当业务架构师将业务策略同构到继续执行时，他们将必须问这些问题。”企业和业务架构师在用于AI等工具设计这些的组织的未来场景方面也充分发挥了最重要起到。

建构和部署人工智能应用程序无法用恐慌的方法来继续执行。如果事前没一个严苛的面向业务的架构，就不有可能告诉人工智能的起点和意义。

业务和企业架构师必需解读将受到人工智能影响的信息、价值流、能力、应用程序和流程。一个例子：财富管理中的人工智能AI目前妨碍金融服务业的方式最少有五种，如下右图：1．通过机器人顾问展开投资，完全迅速就可以代替金融顾问；2．由会话人工智能反对的聊天机器人将迅速反对让客户参予进去；3．人工智能最近开始在欺诈检测和风险管理方面增加误报；4．人工智能最后将需要“自学”、记忆并遵从所有限于的法律法规；最后5．人工智能有可能迅速就能预测股价和市场走势，从而政治宣传财富管理。

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