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我们最近遇到了一篇福布斯文章该报告将弗雷斯特(Forrester)的一份人工智能报告的结果提炼为10项“最热门”的人工智能技术。
作为标题党，以及对人工智能对采购部门的影响感兴趣的人，我们检查了一下。
ICYMI，这是福布斯贡献者吉尔·普雷斯从Forrester网站上截取的数据TechRadar™:人工智能技术，2017年第一季度：
十大最热门人工智能技术
- 自然语言生成
- 语音识别
- 虚拟代理
- 机器学习平台
- AI-Optimized硬件
- 决策管理
- 深度学习平台
- 生物识别技术
- 机器人过程自动化
- 文本分析和自然语言处理(NLP)
哪些因素对今天(以及未来)的采购最重要?
在采购方面，“人工智能可能很快就会帮助解决该行业面临的一些重大挑战，”at的分析主管兼采购主管安德鲁•尼科尔斯(Andrew Nichols)写道钨Network是一家全球电子发票和分析公司《花钱很重要的英国》的客座文章．
这些挑战包括“发现新市场、管理供应链风险、跟踪汇率波动，以及在不影响质量的情况下找到最佳价值。”
“充分利用大数据是采购领导者关注的另一个领域，”尼科尔斯写道。“如何实现这一目标的一个例子是支出分析软件，它一直在帮助采购部门确定可以节省成本的地方。”
以下是采购从业人员应该特别密切关注的几个人工智能技术，特别是在合同生命周期管理方面:
自然语言处理(NLP)
当涉及到合同管理时，您可能想知道，“我究竟如何从现有的合同文档中建模并提取所有这些知识?”
这是一个很好的问题，作为首席研究官皮埃尔·米切尔万博体育下载app写了，答案并不容易，因为在进入更高层次的知识本体之前，您需要解决多语言语法和语义问题。这就是NLP的用武之地。外部‘大数据’数据源的数据挖掘和解决遗留合同编码问题都需要它。”
这最终导致……
机器学习
在同一篇文章中，米切尔写，“机器学习”一词指的是计算机从它们处理的数据中“学习”，而不是依靠人类基于规则的程序编程来对这些数据采取行动。它不仅发现数据中的模式，而且还特别帮助关联各种数据输入和关键数据输出，这有助于实现预测分析。
为了在合同中了解NLP和机器学习的背景，从头开始——一切都从知识的基础开始。
Forrester AI报告:关键结论
其中一个关键的结论是Forrester的报告正如作者所言，“人工智能技术需要新的技能，而不是新的团队。”
他们写道:
“你可以与现有的开发和数据科学团队一起构建这些智能系统，尽管他们之间需要更深入的合作关系，并扮演新的角色。”
在这一点上，请继续关注皮埃尔·米切尔即将发布的关于供应集体智能的系列文章，该系列文章讲述了从业者如何最好地装备自己，利用相互关联的，有时重叠的实践和技术矩阵——而不仅仅是跳上人工智能的潮流。
根据米切尔的说法，“有很多关于数字‘颠覆’的内容，包括采购，但我个人认为其中大部分都充满了术语，对如何应对这些问题并没有多大指导意义。这是一种耻辱，因为价值链的根本转型和演变提供了如此多的机会，供应专业人士如果了解这些变化并如何利用它们，就可以抓住这些机会。”
煽动性的思想食物
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一个《大西洋月刊》最近的一篇文章提出了一个具有挑衅性的论点，我们的编辑团队之前在内部讨论过，因为作为B2B媒体趋势的追随者，营销语言有时会影响我们的判断。
标题:“人工智能”已经变得毫无意义
的sub-head它通常只是计算机程序的一个花哨的名字。
如今，“人工智能”的定义真的与“颠覆性”或“创新性”的定义相似吗?
请仔细阅读(我们也会这样做)，并告诉我们你的想法!
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