【IT168 资讯】在2016年，我们看到人工智能成为主流，从许多不同行业捕获的数据量上来看也是呈现成倍增长。 金融服务，医疗保健，电信，公用事业，教育，汽车和其他垂直行业正在采取重大举措使用预测分析和AI以更好地服务客户，从而获得更大的投资回报。

　　在2017年，我们很可能会看到数据分析产品和数据科学家加速向深度领域专业技术的转变。 特别是那些在管制行业中的公司将意识到，如果没有能力去分析解决特定行业的高度需求，挑战和机遇，那么世界上的所有数据都将是无用的。 数据科学不再是 “一刀切”。 相信人工智能将在未来12个月内得到更深入的发展，这里有8个原因。

　　公司内部缺乏数据专家

　　目前拥有深厚行业知识的员工往往没有将数据转化为可操作的洞察所需的分析技巧。去年，麻省理工学院斯隆管理评论显示，40%的公司认为分析能力的缺乏是一个关键的挑战，大致也只有五分之一的人可以应对。

　　无动于衷的公司将会被淘汰

　　随着AI在消费者和企业中越来越广泛地被使用，无动于衷的公司将面临着不可避免地落后的风险。此外，任何外部分析支持都必须根据特定的行业需求重塑其通用的数据模型。为了帮助客户提供强大的数据能力和行业专业知识，最近埃森哲与亚马逊网络服务也展开了合作。

　　垂直专用工具可以快速提供定制应用

　　在仅包含信用卡交易的数据库中，AI系统不仅将成为检测诈骗的专家，而且将能够提供积极的建议。 如果您的元数据显示你经常旅行，您的银行不但不会在您飞往香港后拒绝给您一杯咖啡，还可能会提示您切换到另外一张信用卡，以获得更多的奖励积分。

　　公司对技术投资越来越聪明

　　技术供应商不再向企业提出一般诉求，或者试图以美学和风格吸引消费者。2017年成功的企业应用程序必须能够映射到特定的客户和业务路径，这些路径因行业而异。

　　IT市场中的AI部分正在快速增长

　　IDG预计在2020年IT产品和服务的全球收入将增长到2.7万亿美元，其中很大一部分将来自帮助垂直行业如金融服务和制造业的第三方平台。

　　复杂的销售周期意味着会消耗更多的人力

　　以销售高度集成的软件应用程序作为服务，意味着销售周期将会更长，产品工程师必须立即参与，直接与客户和潜在客户接触。 他们的唯一工作就是要在两个团体之间联系，确保工作的顺利进行，即使是那些具备超强“人才技能”的人。

　　大公司正在减少Bloatware

　　大公司将避免提供以行业为中心的应用程序和Bloatware。 Bloatware被定义为由于需要过多的磁盘空间和内存而降低其有用性的软件。 IDC预测，全球在云应用方面的支出将从2015年的700亿美元增加到2019年超过1410亿美元，其中绝大多数在行业特定应用中增长。

　　利用垂直专业能力的公司将会出现

　　Slack是一家团队协作软件公司，它积极地合并了第三方应用程序，以帮助其用户将其渠道构建成比电子邮件更多的东西。 Sequoia的合作伙伴Aaref Hilaly表示，类似Slack的服务(专注于现有系统的集成和自动化)将会更频繁地被使用。 此外，人们日常使用的那些服务也可以使用AI来自动捕获数据。