人工智能和大數據之間的關系是雙向的。可以肯定的是：人工智能的成功很大程度上取決于高質量的數據，同時，管理大數據并從中獲取價值越來越多地依靠(諸如機器學習或自然語言處理等)人工智能技術來解決對人類而言難以負擔的問題。
正如Anexinet公司高級數字策略師Glenn Gruber所述，這是一個“良性循環(huán)”。大數據中的“大”曾經被視為一種挑戰(zhàn)而不是機遇，但隨著企業(yè)開始推廣機器學習和其他人工智能學科的應用，這種情況正在發(fā)生變化。
Gruber解釋說，“如今，我們想要盡可能多的數據，這不僅是為了更好地洞察我們試圖解決的業(yè)務問題，而且因為我們通過機器學習模型輸入的數據越多，它們得到的結果就越好。”
以下深入地了解這個更廣泛的循環(huán)中的一個部分：如何將人工智能當作處理大數據的強大杠桿的示例，無論是用于分析、改進的客戶體驗、新的效率還是其他目的。人們需要考慮以下人工智能和大數據應用的三個重要因素：
1.從非標準化來源收集結構化數據
大數據面臨很多的挑戰(zhàn)，例如以一種可用的、具有成本效益的方式存儲大數據。當涉及到非結構化數據時，其“可用”部分尤其棘手，根據研究機構的一些估計，非結構化數據占企業(yè)數據的大部分份額(70%或更多)。當人們談論大數據將不可避免地繼續(xù)增長時，非結構化數據是這種增長的主要驅動力。
將非結構化信息轉換為可用格式對人類來說是一項極其繁瑣的工作，特別是在重復(但完全必要)的后臺操作中。
Exasol公司首席技術官Mathias Golombek指出，發(fā)票處理是一個特定的示例，它闡明了使用人工智能從非結構化(或非標準)格式中自動提取結構化數據的廣泛可能性。
Golombek說，“如何將人工智能應用于大數據的一個例子是訓練一個模型，該模型從掃描的發(fā)票和提取的結構化數據的歷史數據中學習：發(fā)票ID、到期日、收件人等。這一信息通常必須由工作人員來解釋，因為每張發(fā)票看起來都有些不同，具有不同的名稱或語言。但是，如果企業(yè)使用數千張發(fā)票的歷史數據，則可以創(chuàng)建一個模型，通過掃描新發(fā)票即可自動為其提供結構化數據。”
使用人工智能從非結構化數據源自動提取結構化數據的這一相同原則可以廣泛應用，不僅適用于財務或人力資源等運營領域，還適用于企業(yè)內容管理的廣泛(通常是無意義的)類別。這對數據分析、機器人過程自動化(RPA)和其他形式的自動化以及其他目的都是一個潛在的好處。
ABBYY公司首席創(chuàng)新官Anthony Macciola說，“組織正在使用人工智能改變其最有價值的資產——內容。表示，高達90%的企業(yè)內容都是非結構化的數據，并且以每年高達65%的速度增長。大多數非結構化數據都無法分析，從而導致有價值的信息丟失和無法使用。借助人工智能，組織將非結構化數據轉換為可在智能自動化系統(tǒng)中使用的可行信息。這使業(yè)務領導者可以更快地做出更好的業(yè)務決策。”
2.簡化復雜的官僚程序
在采用大數據的場合，就會有復雜性和官僚主義。例如醫(yī)療、保險和金融服務等領域，因此，這些行業(yè)正在越來越多地嘗試采用潛在的方式來使用人工智能技術來減少繁文縟節(jié)，并在圍繞法規(guī)遵從性和其他問題的復雜需求中改進流程和結果的潛在方法。
以下例舉金融領域的一個更深層次的例子：
Persistent Systems公司數據、分析和人工智能/機器學習總經理Sameer Dixit說：“金融科技完美地說明了人工智能/機器學習如何改變銀行機構向消費者提供金融服務的方式。銀行的后臺操作涉及龐大而復雜的數據集，這些數據集需要大量人力。如果由機器人流程自動化(與人工智能/機器學習結合使用)進行處理，則可以在執(zhí)行了解客戶、驗證客戶身份和地址等任務時節(jié)省大量時間和成本。貸款本身也是勞動密集型的工作。借助人工智能/機器學習，降低成本，并以更具吸引力的利率向那些信用記錄有限的人提供貸款，正在擴大一個以前服務不足的市場。”
AI Foundry公司產品管理總監(jiān)Arvind Jagannath指出，抵押貸款行業(yè)是目前正在嘗試人工智能的金融行業(yè)的特定子集。
Jagannath說，“人工智能正在以多種方式改善抵押貸款行業(yè)中的數據分析。”他列舉了三個方面的例子，說明了人工智能可以在哪些方面為貸款人和客戶帶來好處：
吞吐量：Jagannath說，directadmin漢化，“目前業(yè)內平均完成抵押貸款的時間約為3至4周。使用人工智能來自動化‘關鍵路徑流程’，只需幾天就可以完成抵押貸款的處理。這種吞吐量的增加使購房者的購房體驗更快、壓力更小，并幫助銀行和其他貸款人更快地處理更多貸款。” 分析速度：從某種意義上說，貸款處理是信息處理的另一種表達方式。人工智能可以加快速度，達到實時處理的程度。Jagannath說：“人工智能越來越多地被用于銷售點，以提供更多的貸款人自助服務。” 處理和結果的準確性：Jagannath說，“使用人工智能和自動化，能夠以高準確率處理抵押貸款。人類會感到疲勞，這種疲勞會導致出現錯誤，而人工智能技術可以全天候工作，而不會疲勞且精度很高。”
當然，金融、醫(yī)療和其他公司在削減繁文縟節(jié)的同時，將不得不與人工智能偏見作斗爭。
3. 更好地利用視頻和語音資源
