哪些因素是人工智能应用成功落地的关键？开课吧
人工智能应用落地的五大要素中，具体哪些要素才是人工智能应用落地的关键成功要素呢？
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政府
讨论政府人工智能应用落地时，包括两个层面的讨论，一是关于政务服务或监管职能方面的应用，二是关于地方人工智能产业发展。政务服务或监管职能方面的应用，人工智能落地通常最关键的要素是应用场景和数据两个要素。政府内部事务庞杂，涉及的利害关系较多等，明确具体的应用场景和边界，把需要人工智能解决的问题定义清楚，就取得了关键一步的成功。然后是针对具体应用场景的数据，政府内部数据多，经过电子政务的发展，已经积累了许多的数据，但政府部门的数据质量不见得很好，特别是针对具体应用场景的数据，需要进行专门的清洗和整理，才能形成针对具体应用场景的高质量数据。明确了应用场景和清洗得到高质量的数据，在政务服务和监管职能等方面的人工智能应用落地成功的可能性就很大了。
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大企业大机构
大企业里和大机构里人工智能应用落地的关键成功要素通常与其数字化发展阶段关系紧密，通常针对数字化发展水平较领先的大企业大机构，如龙头企业和银行等，人工智能应用落地的关键成功要素则是模型和算法。不论是企业或机构内部的团队还是合作的外部团队，除了AI团队参与，具体业务问题的专家参与问题的定义和重要特征提取，把专家知识与数据建模结合起来，选取合适的算法或者改进相关算法，提高模型的准确性和有效性，解决具体的应用场景的问题。针对数据化发展水平相对较差的大企业大机构，其关键成功要素与传统领域中小型企业的成功要素基本一样。
传统领域中小型企业
传统领域中小型企业多数处于数字化、智能化转型升级的重要阶段，整体数字化进程相对慢一些，因此，人工智能应用要在这类企业落地关键在于应用场景、数据和模型。对于这类企业的人工智能应用落地，遵循由易到难和迭代升级的策略，先从有数据、数据质量好、见效快以及具备一定容错空间的应用场景入手，清洗整理出可用于人工智能训练的数据，并结合相应业务的专业知识和经验等，提取有价值的特征加入到模型训练过程中。如果类似的人工智能应用在企业里落地，不论是一个应用还是几个应用，能够帮助企业降本增效，企业就会更加愿意继续加大对人工智能应用的投入。