译者 | 晶颜
审校 | 重楼
人工智能正在突飞猛进地改变着世界，改变着各行各业从中受益的方式。新的趋势出现并扩大了人工智能的范围，特别是帮助基于人工智能的系统适应不断变化的市场需求。
这种先进技术的一种新形式是“自适应人工智能（Adaptive AI）”。作为人工智能的一个子集，它利用人工智能算法从新的经验中学习，以确保实现灵活性和适应性。
在业务环境中，该技术有助于提高操作效率和适应不断变化的条件。为了更好地理解它的用例和现实生活中的应用，下文将重点介绍自适应人工智能改变业务未来的潜力。
自适应人工智能在业务中的发展现状
作为人工智能和先进学习方法的理想结合，自适应人工智能可以帮助业务模式适应动态环境。它确保企业不再需要修改算法来实现人工智能系统的无缝运行。
与静态或传统的人工智能模型不同，自适应人工智能不依赖于预定义的数据或一组固定的规则。相反地，它侧重于持续学习的方法，以随着时间的推移提高它们的性能。这进一步帮助企业节省时间、金钱以及在训练AI模型的资源分配和利用中产生的精力。
全球自适应人工智能市场正以前所未有的速度扩张。2023年，该领域的总收入价值为7.3亿美元，预计到今年将达到10.4亿美元，复合年增长率为42.10%。
传统和自适应人工智能的区别
无论是传统的还是先进的，人工智能在数字化转型中的作用在各个行业都很突出。然而，当数据源在动态环境中不断发展时，自适应人工智能显然优于传统人工智能。
下面是对比表，显示了传统人工智能和自适应人工智能之间的差异，有助于理解后者为何更能满足业务需求。
参数 | 传统AI | 自适应AI |
学习范围和方法 | 遵循现有算法和预定义规则 | 从新的经验和持续学习中适应和训练 |
适应性和灵活性 | 受固定训练数据集的限制 | 高度灵活且能适应新的、不断变化的条件 |
可扩展性 | 低而有限 | 比传统AI高很多 |
性能 | 固定的，会随时间的推移而退化 | 随时间动态发展和增强 |
决策 | 基于固定的逻辑和一套明确的规则 | 基于反馈和持续学习改进决策 |
自适应人工智能的主要业务用例
随着不断的改进、个性化的增强和运营效率的提高，毫无疑问，自适应人工智能对企业来说是革命性的。事实上，这项技术已经在多个领域创造了奇迹。以下是自适应人工智能在业务环境中的一些值得注意的用例。
金融领域的自适应人工智能
自适应人工智能广泛应用于金融和银行业的多个关键业务。这包括欺诈检测、信用评分和金融风险管理。
1.信用评分
基于消费者的借贷历史和贷款模式，自适应人工智能算法可以帮助银行机构进行信用评分，并向寻求者发放贷款。
2.欺诈检测
除了分析贷款模式，自适应人工智能还可以发现金融交易中的异常情况。这有助于识别和防止消费者中潜在的欺诈行为。
3.风险管理
自适应人工智能还可以通过评估市场和观察正在进行的趋势来帮助确定与投资相关的风险。
医疗保健中的自适应人工智能
事实证明，自适应人工智能对医疗保健领域的作用是最为突出的。从详细的医学研究到改进的患者护理，自适应人工智能在医疗保健领域主要有如下几个用例：
1.实时监控
自适应人工智能鼓励对患者进行实时监测，使医生能够获得患者生命体征的最新状态，如血压、氧气水平和体温。
2.医学图像分析
该技术还可以帮助增强对多种医学图像的分析，包括X射线、CT扫描、核磁共振等。
3.个性化治疗
自适应人工智能算法分析患者的病史和当前健康状况，并根据这些数据为患者制定定制计划。
物流中的自适应人工智能
自适应人工智能可以发挥作用的另一个领域是运输和物流。该技术为车队推荐最佳路线，确保安全监控，并根据消费者需求预测需求。
1.路线优化
自适应人工智能最适合路线规划。该技术可以通过建议最佳的运输路线，以减少燃料消耗，节省时间，提高运营效率。
2.需求预测
让你领先于竞争对手的一点是提前为消费者的需求做好充分的准备。自适应人工智能能够分析市场模式并预测未来需求，帮助管理库存和部署车辆。
3.安全监测
在物流和运输这样的行业，安全是最重要的。通过自适应人工智能算法，企业可以定期监控车队的表现，检查天气模式，并分析交通状况，以确保出行安全。
在业务中实现自适应人工智能的挑战
尽管自适应人工智能对不同领域的业务非常有益，但在系统中实现却并不那么容易，需要解决一些挑战，才能确保在业务中成功采用自适应人工智能。
高质量数据的可用性
虽然现存大量的可用数据，但并非所有的数据集都是准确的或质量丰富的。不规则、有缺陷和质量差的数据会严重影响人工智能训练，从而影响商业模型的性能。
安全威胁和隐私风险
由于自适应人工智能依赖于从新经验中学习和训练，网络攻击者可以侵入系统并向其提供恶意数据。这可能导致数据泄露并对用户数据构成威胁。
缺乏熟练的专业人员
自适应人工智能是一种相当先进的人工智能技术，需要熟练的人工智能专业人员进行集成。缺乏专业知识和人士的支持反而会破坏实施过程，进一步增加管理费用。
自适应人工智能在业务中的发展潜力
与生成式人工智能在业务中的作用一样，自适应人工智能的潜力在各个领域都非常明显。通过调整学习实践和修改行为，自适应人工智能帮助系统适应动态环境。
一些知名公司已经在其业务流程中实现了自适应人工智能。以下是一些突出案例：
- Netflix——流行的OTT平台利用自适应人工智能根据用户的喜好推荐电影和电视节目。
- 沃尔玛——这家美国跨国零售品牌利用自适应人工智能来优化其库存水平和供应链，并进行需求预测。
- Uber——自适应人工智能使Uber使用的动态定价模型能够根据出租车需求和交通状况修改和提供票价细节。
所有这些现实生活中的例子都表明，自适应人工智能有可能显著改变业务格局。
从更好的决策到个性化的体验，自适应人工智能可以提高运营效率和客户互动。只要使用正确的措施，自适应人工智能的未来无疑是光明的。
原文标题：How can ‘Adaptive AI’ transform businesses?，作者：Aria Barnes
