人工智能在企业层面的运用，有哪些需要注意的地方呢？

利用人工智能推动生产力进步，似乎已经成了不少行业的共识。随着人工智能技术的不断发展与完善，其市场规模也在逐步扩大。越来越多的企业正在尝试将人工智能融入进日常运作中，希望能够借此取得更加优质的发展结果。人工智能在企业层面的应用，有哪些需要我们关注的点呢？

结果评估：在利用人工智能解决问题时，我们必须明确对机器输出结果的评判标准，确定自身的业务目标，才能对输出结果做出更加客观的评价。

数据质量：人工智能所输出结果的质量，很大程度上取决于训练时所接受到的内容培训。所提供的训练数据中，如果内容存在偏差，或者有较为主观评判的内容，则会导致其开发的人工智能难以输出高质量的结果，准确度也大大下降。

模型选择：人工智能的模型多种多样，企业在决定使用前，必须根据其具体需求，对通用模型与行业模型进行甄别选择。模型种类的不同，将会导致输出结果的深度、准确度等方面带来较大影响。这些细微的波动，对于数据敏感型行业来说十分致命。

系统融合：当前被企业普遍运用的技术不在少数，诸如物联网、云平台与大数据等。如何让人工智能技术与其他技术更好地结合，需要人们对当前架构与需求进行更加深入的发觉，才能制度出更加适配的解决方案。

道德风险：对于当前环境来说，人们对于人工智能输出的结果仍旧未形成普遍的社会共识；借由人工智能所输出的社会决策，常常难以让民众感到安心。机械输出的结果暂时无法与当前的社会道德所高度适配，仍旧需要通过法律等机制来进行平衡。

以上，就是人工智能在企业应用层面所面临的几大问题，希望对你了解人工智能有所帮助。