人工智能正以惊人的速度发展。随着它为新的解决方案提供动力，它将帮助澳大利亚企业优化成本高昂的流程并提高效率。
澳大利亚技术委员会(Tech Council of Australia)在其最新提交的文件中指出，“人工智能已经在医疗、工业和公共安全等领域推动了重大进步”。
“到2030年，仅生成式人工智能每年就可以为澳大利亚经济增加450亿至1150亿美元(如果创造合适的环境来促进人工智能的创造和采用)。意见书中写道。
报告估计，在这些增加的经济价值中，70%将来自经济中各个行业生产率的提高(例如，通过部分自动化重复任务，使工人能够专注于更复杂、更有创造性和更高价值的工作部分)，20%来自产出质量的提高(例如，与工人一起充当“副驾驶”)。10%用于新产品和服务，这些新产品和服务将创造以前不可能创造的就业和企业。
对于探索人工智能潜力和评估实际用例的澳大利亚企业来说，需要对前景有深入的了解，而评估组织和应用定制的人工智能和数据解决方案是Synechron多年来在全球范围内所做的事情。
Synechron信息技术高级总监瑞恩?考克斯(Ryan Cox)表示:“当我们与客户打交道时，我们看到的是可能性的艺术。”
考克斯表示:“我们关注的是一家公司的独特之处，以及他们最终想要实现的目标。”
“在Synechron，我们的优势不仅在于卓越的工程技术，还在于我们的战略业务咨询能力。
“我们不只是关注技术细节;我们从战略的角度考虑整个用户旅程，然后有效地执行它。这种整体方法使我们能够无缝地将人工智能集成到这一过程中最重要的地方。”
他说，synnechron目前正在与一家客户合作开展数字化转型计划，重点是提高运营效率，减少客户摩擦。
考克斯说:“这意味着我们可以说，‘我们了解你们的系统，我们知道你们的工作方式，我们知道我们可以在哪些方面应用人工智能。’”
目前，企业主要使用人工智能来提高效率，寻找低风险、高收益的解决方案——同时考虑到人工智能的道德规范和保留人类因素的愿望。
他说:“为了实现这一目标，企业需要从系统中获取干净、可用的数据。”
“我们的团队编写更好的代码，生成更有代表性的数据，用于大规模的测试，并开发涵盖业务需求细微差别的全面测试用例。
“从最佳实践的战略咨询，到客户数据基础设施的技术执行，我们都拥有专业知识。而且，当涉及到云解决方案时，我们不仅优先考虑设置，还优先考虑安全性和隐私等重要方面。最终，这种整合数据和云专业知识的方法将成为业务的关键加速器，释放人工智能潜力的新维度。”
实现这一目标的一种方法是通过“数据结构”——一种架构概念，使用智能自动化促进各种数据管道和云环境的端到端集成。
这使得它更灵活，可扩展，并支持更多不同的用例;它弥合了传统平台和现代平台之间的差距，允许数据资产被规划和回收，Cox说。
数据结构将复杂的数据管理任务标准化，增强数据敏捷性，并支持实时洞察和自助服务。
“与此相关的是，通过‘数据产品’进行治理——将数据产品化为领域拥有的产品，并对消费者需求和治理负责——只有在绝对必要的时候才进行集中协调。
“对于希望有效利用人工智能的企业来说，关键是获得干净、高质量的数据，他们可以用来提高效率，消除多余的元素。
“这不仅关乎技术架构，也关乎企业思维方式的转变。”
根据Gallagher 2023的报告，55%的组织已将超个性化确定为未来5年内部通信的优先事项。
考克斯说:“超个性化就是利用实时数据、人工智能机器学习和预测分析来了解个人客户的行为，并使互动、内容、产品和服务对他们更有意义和更相关。”
“这里有真正的商业机会，但同样，来自多个来源和设备的数据——浏览、社交媒体、购买历史等(对客户旅程和个人客户资料的分析)必须被快速有效地收集和分类。
“随着客户更有可能与提供超个性化服务的公司做生意(客户希望感受到个人价值)，公司可以增加收入，并制定动态的客户参与策略。”至关重要的是，如果没有正确的数据和细节作为支撑，你就无法实现超个性化。”
人工智能识别人类可能误解(或完全错过)的模式和见解的能力已经导致更好的决策，并最终产生新的创收商业模式。
目前，大型语言模型(llm)备受关注，但它们只是更广泛工具包中的一个工具。
考克斯说:“在接下来的几年里，我们将看到法学硕士继续发展成为人类和机器的接口，将它们结合在一起，从而产生更多的无缝解决方案，质量更高，规模更大。”“将会有更多的端到端流程自动化。”
考克斯说，作为一种增强人类在高强度任务中的能力的工具，人工智能已经充分发挥了它的潜力。
“从客户那里，我们看到了很多运营重点和自动化——就降低成本和提高生产力而言，这是人工智能目前的头号商业优势。一旦这些效率得以实现，我们就可以利用人工智能来实现收入增长——但在确定收入增长目标之前，我们需要高质量的数据。”
