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我们最近遇到了一块福布斯该网站将Forrester关于人工智能的一份报告的发现提炼为10项“最热门”人工智能技术。
作为“标题党”(clickbait)的追随者，以及对人工智能对采购部门的影响感兴趣的人们，我们进行了调查。
ICYMI，根据《福布斯》撰稿人吉尔·普瑞斯(Gil Press)从福雷斯特公司(Forrester’s)获得的信息，他们在这里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
- 机器学习的平台
- AI-Optimized硬件
- 决策管理
- 深度学习的平台
- 生物识别技术
- 机器人过程自动化
- 文本分析与自然语言处理(NLP)
今天(和未来)哪些对采购最重要?
在采购方面，“人工智能可能很快就能帮助解决该行业面临的一些重大挑战，”安德鲁•尼科尔斯(Andrew Nichols)写道钨网络，一个全球电子发票和分析公司，在这是英国消费事务网站上的一篇客座文章．
这些挑战包括“识别新市场、管理供应链风险、跟踪汇率波动以及在不损害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。“如何做到这一点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在哪些方面节省成本。”
以下是一些采购人员应该特别关注的人工智能技术，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，您可能会想，“我到底该如何从现有的合同文档中建模并提取所有这些知识呢?”
这是一个很好的问题，正如支出问题首席研究官皮埃尔·米切尔所说万博体育下载app写了答案并不容易，因为您需要在进入更高层次的知识本体之前解决多语言语法和语义问题。这就是NLP发挥作用的地方。它对于外部‘大数据’来源的数据挖掘和解决遗留合同编码问题都是必要的。”
最终会导致……
# 4机器学习
在同一篇文章里米奇尔写机器学习这个术语指的是计算机从它们处理的数据中‘学习’，而不是依赖于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，还特别帮助关联各种数据输入和关键数据输出，这有助于实现预测性分析。
为了获得合同中NLP和机器学习的上下文，从头开始——这一切都始于一个知识的基础。
Forrester AI报告:关键结论
三个关键的结论之一Forrester的报告正如他们的作者所说，“人工智能技术需要的是新的技能，而不是一个新的团队。”
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，尽管需要他们之间建立更深层次的合作关系，并扮演新的角色。”
在这一点上，请继续关注皮埃尔·米切尔即将出版的《集体智慧供给》系列文章，该文章讲述了实践者如何最好地装备自己，利用相互关联、有时相互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，“现在有很多关于数字化‘颠覆’的内容，包括采购方面的内容，但我个人发现大多数内容都充斥着术语，对于如何应对这些内容并没有很好的指导意义。”这是一件令人遗憾的事情，因为价值链的根本性转变和演变提供了如此多的机会，如果供应链专业人士了解这些变化并懂得如何利用它们，他们可以抓住这些机会。”
点燃思想的食物
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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争议性的论点，我们的编辑团队之前在内部讨论过，考虑到营销语言有时会影响我们作为B2B媒体趋势的追随者的判断。
标题:“人工智能”已变得毫无意义
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”的定义是否真的类似于“颠覆性”或“创新性”?
读一遍(我们也会读)，然后告诉我们你的想法!
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