AI和IOT项目优化内部和外部行业

ai改善客户旅程

热门电影使客户体验AI是AI的更了解的示例之一。广告可能不会像使用客户生物识别所看到的那样的个人量身定制的广告少数民族报告，但很容易看出组织如何从在线广告那里到达使用AI来给消费者提供特定于其兴趣的优惠。企业使用从中学习的AI数据分析客户行为整个物联网客户旅程。

在零售业内，商店使用面部识别来加快使用生物识别身份验证的付款流程。来自智能助理的AI工具流程演讲，以帮助满足客户的需求。当IOT传感器指示产品运行低时，AI算法自动化补货用品。当应用于客户行为数据时，AI对趋势感并创建算法，以预测客户偏好并提供个性化的建议。将AI应用于每个不同客户旅行点的组织将创建一个凝聚力的经验这适应了消费者的需求和需求。

AI速度加快IOT数据分析

AI算法可以减少IoT数据所抑制云和边缘计算的需求。ai处理数据在云端和边缘，使实时数据分析能够降低延迟和增加的带宽和安全性。例如，组织可以在边缘应用AI和IOT项目，以进行预防性维护等任务。IOT传感器记录更改条件和AI标识数据的模式，可以预测机器将失败。然后，技术人员可以在失败之前修复机器，导致主要停机。

AI算法还可以识别可以更好地优化过程的地方，这可能在没有分析大量数据的情况下仍然看不见。使用AI的应用程序可以不断学习根据创建的数据监控自己的性能和自我优化。

在边缘，ai将实时处理IOT传感器的数据，这对于虚拟或增强现实和自动驾驶车辆等应用至关重要。AI触发复杂事件处理中的适当响应，这取决于事件的背景，例如日期或天气的时间。

AI用于IOT安全性

组织使用的IOT设备的扩散使网络安全性复杂化。IT专业人员必须监控通信，连接和策略周围异常活动的网络流量。组织必须主动检测到新的威胁，而不仅仅是对已知的威胁。AI模型可以这样做并加强任何组织的安全游戏。尽管基于传统的签名的安全性平台可以检测到威胁，AI算法可以处理大量的IOT数据，并加快来自正常基线行为模型的异常识别。通过自动化，ai可以标记威胁，进一步调查它们并优先考虑风险。例如，AI算法应该能够检测到配置IOT设备的请求，该请求源自不寻常的帐户或在不寻常的时间内并基于从配置数据识别的模型的典型模式来识别其异常。

基于安全的AI和IOT项目协助IT管理员检测威胁（例如在打开恶意文件之前识别恶意软件）。在如何处理威胁或标记风险的情况下，管理员仍然有最终的发言。安全专家可以在AI算法中分配规则，以适应新的见解。AI可以消除重复的安全工作，例如Trizing低风险警报，让专家关注更重要的决定或威胁。安全威胁继续发展，甚至黑客使用ai.对目标组织的网络并学习其弱点。使用IOT部署，组织还必须使用AI进化。