第一步，了解适合AI处理的任务特征：
特征1：频繁发生且需要专业的人工经验处理
特征2：任务可以使用AI高效自动生产 +人工审核
特征3：任务提高效率后能容忍小概率错误或误差
特征4：任务结果容易评估或者任务过程容易回滚
特征5：应用AI后的预期收益是可观的
（减少的人工数量或缩短的时间等）
第二步，看业务表现和数据表现是否适合AI应用。
第三步，把业务问题转换为输入输出数据问题或AI模型问题。
第四步，应用场景的数据量和数据质量能够支撑AI应用落地。
1) 促进数字技术与企业管理的融合，拥抱AI新技术，优化或重构业务流程，向智能化自动化转变。
2) 使业务从物理世界向数字世界转移，积累AI就绪型数据，建设数据智能，提升生产效率和市场竞争力。
3) 把信息化系统积累的数据转化为新质生产力，为业务赋能，实现数据驱动业务的数字化转型和建设。
DataToAI致力于数据价值化、任务智能化，持续在线学习。
专注于构建AI应用系统，这些AI系统能够持续地从业务数据中学习、生成预测或推荐、
并与人工或业务流程无缝协作或集成，实现任务智能化。
智能源于概率，可靠源于逻辑。
“AI应用的基础：积累与人工经验有关的输入输出数据、并将其标准化。”
正如机器逐步替代更多体力劳动，AI模型也会逐步替代更多脑力劳动。
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