2020年是一个充满惊喜的一年，对商界领袖来说是一个巨大的警钟。由大流行引起的全球经济衰退给企业带来了意想不到的混乱，导致了前所未有的财务挑战。如今，随着企业适应“新常态”，许多高管正转向科技，以便更好地应对不可预见的变化，管理企业运营。

人工智能和基于机器学习的算法提供了一个解决方案。AI和ML可以帮助公司识别问题，并通过显示正在发生的事情、为什么会发生以及接下来会发生什么来更快地做出反应。结果如何？领导者可以采取关键行动来改善运营、降低成本、节省时间或提高价格、利润和生产率。然而，直到现在，这项技术还不容易理解和使用。

AutoML是基于人工智能的机器学习的自动化过程，它涉及到统计技术和算法，这些技术和算法可以改进编程，使机器能够从数据中学习，从而识别有助于解决业务问题的模式。根据O'Reilly最近的一项研究“企业2020中的AI采用”，受访者组织中最关键的ML和AI特定技能差距是缺少ML建模者/数据科学家、缺乏理解以及难以识别和维护一组业务用例。

自动机器学习（AutoML）正在帮助填补这些空白。AutoML通过对当前基于人工智能的系统进行自编程来发现最佳解决方案，从而解决现实世界中的问题。如果2021年和2020年差不多，那么管理不可预见的风险和做出快速（明智）决策的能力将是任何公司成功的关键。实现AutoML可以帮助您的企业做出更明智的选择，并为不可预见的风险制定计划，而无需数据科学家进行人工智能分析。

增强更好（更快）的决策能力

由AutoML提供支持的进化算法构建了一个预测引擎，帮助执行领导人从复杂的、多元的问题中产生可操作的结果，这些问题直接适用于他们的公司目标。在传统的计算方法中，算法被显式地编程来解决特定的问题。然而，使用AutoML，系统可以自动识别数据模式，并且无需显式编程就能改善体验。机器立即从数据中学习，从而为决策提供更好的建议。这就允许了一个时间更短、更具可操作性的过程。AutoML对于更有效和更广泛可用的应用程序至关重要，这些应用程序可以独立完成任务并生成全新的、盈利的商业模式。

用AutoML准备危机

AutoML也有能力帮助企业克服许多困难的挑战，如COVID-19大流行、自然灾害和气候变化。使用进化算法可以为公司提供所需的数据、预测和建议，以应对变化、预测变化并在关键时刻做出正确决策。这使得公司能够在不可预测的情况下推动创新、长期客户价值和业务可持续性。

以路易斯安那飓风及其对供需的影响为例。

对于那些通过季度预测来管理供应链的零售企业来说，历史数据会告诉他们，如果上个季度他们有X份像厕纸之类的订单，那么这个季度他们就需要Y份订单。然而，如果飓风来袭，这些预测可以在短期内任意作出。这一次的发生可以极大地改变卫生纸的需求。使用AutoML和先进的进化算法，企业可以有一个更流畅的操作，使他们能够根据实时市场条件波动他们的供应。

提高数据科学家的作用

人工智能是许多商界领袖渴望的东西，但很少有人理解。根据最近一项关于负责任人工智能的研究，63%的受访者认为人工智能对公司的成功已经非常重要。然而，根据认知和Forrester的研究“数据现代化之路”，大约三分之一的组织对其数据治理和管理工具的实施感到不满。这种不满大多源于缺乏使用这些人工智能工具的能力，49%的人将员工人才列为主要挑战，41%的人将数据科学人才列为主要挑战。使用AutoML，您不必成为解释高级数据的技术专家。AutoML使没有该领域专业知识的内部人才能够轻松实现机器学习模型、技术和解决方案。