如今，许多企业正在加快速度进行数字化转型。企业正在重新考虑对人工智能的应用来提高生产率、解决供应链问题以及无缝交付产品和服务。虽然企业已经意识到采用人工智能是前进的方向，但在实际操作中会遇到一些阻碍。下面我们将带您了解一下人工智能应用的7大障碍及其解决方案。

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1、道德问题

采用人工智能的第一个挑战是，随着企业将人工智能与更多流程集成在一起，道德问题成为一个紧迫的问题。人工智能给人类偏见带来了看似科学的可信度，并倾向于放大它们，使其决策潜力受到质疑。幸运的是，我们有一个解决方案。

随着人们越来越意识到了这个问题，首先要承认人工智能的潜在偏见。当企业训练他们的人工智能和机器学习模型时，他们必须积极地对抗有偏见的数据，并专门对他们的人工智能进行编程，使其消除偏见。此外，在将训练数据输入算法之前，注释者必须仔细分析训练数据。这样，就不会得出有偏见的结论。

2、数据质量低

采用人工智能实现盈利的一个关键障碍是使用的数据质量低劣。任何人工智能应用程序的智能程度都取决于它所能访问的信息。不相关或标记不准确的数据集可能会阻止应用程序尽可能有效地工作。

许多企业收集了太多的数据。它可能存在数据不一致和冗余等问题，这会导致数据衰减。可以通过简化收集过程来提高数据质量。涉众必须更加注意数据清理、标签和入库等事项。这些工作流程的更改可以为企业提供高质量的数据。

3、数据治理

面对日益增多的网络犯罪，负责任的数据治理比以往任何时候都更加重要。人们关心企业如何访问和使用他们的机密信息，因此利用面向客户的人工智能的企业在部署应用程序时对自己负责是很重要的。这里的关键是细分和可见性。企业必须确保他们能够监控和限制他们的人工智能算法在所有阶段使用数据的方式。分割可以减轻入侵的影响，并尽可能地保持用户信息的安全。同样，透明的数据收集政策也有助于缓解与人工智能有关的担忧。

4、流程缺陷

企业经常使用内部工具和管道进行人工智能部署和监控。从零开始构建一个高效的人工智能模型需要花费大量的时间和金钱。所以，如果您刚刚开始，采用人工智能可能会让您付出高昂的代价。此外，您的工具可能包含不适当的算法和有偏见的数据。在这种情况下，采用第三方工具进行人工智能集成或使用经过市场测试的工具是一个相对明智的选择。

5、网络安全

人工智能的实施会带来网络安全风险。在为人工智能项目收集数据的过程中，已经发生了许多数据泄露事件。因此，保护存储的数据免受恶意软件和黑客的伤害应该是企业的首要任务。一个强大的网络安全防御方法可以帮助防止此类攻击。此外，人工智能采用的领导者需要认识到复杂威胁日益增长的威胁，并从被动应对战略演变为主动战略。

6、存储限制

训练人工智能和机器学习的模型需要恒定数量的高质量标记数据集。因此，企业需要向机器学习算法输入大量数据，以便执行所需的活动并提供可靠的结果。由于传统存储技术相当昂贵，而且空间有限，这变得具有挑战性。然而，最近的技术突破，如闪存似乎提供了一个解决方案。与昂贵的传统硬盘不同，闪存储存更加可靠和实惠。

7、法规遵循

随着人工智能和其他以数据为中心的操作的日益突出，它们面临着越来越多的法律监管。企业必须遵守这些限制，特别是在金融和医疗保健等受到高度监管的行业中。采取灵活的方法来维护高隐私和治理标准可以帮助这些企业更好地遵守法律。由于监管力度加大，第三方审计师更有可能受到青睐。

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