术语很重要。供应商需要将他们的产品与已经存在了几十年的商业 马来西亚电话号码库 智能和预测分析软件区分开来。“智能应用程序”和“商业智能”软件提供了两组截然不同的功能。对于需要向预算持有者证明新解决方案合理性的技术买家来说，术语也很重要。
供应商如何才能使其产品差异化？
我们可以使用算法类型的名称来描述平台；例如神经网络（也称为深度学习）或机器学习（监督和无监督），因为这些是构建这些智能应用程序的一些关键要素。我们可以使用该领域的通用术语来描述此类应用程序：人工智能。第三个选择是使用 IBM 研究人员在为 Jeopardy 挑战赛开发 Watson 时创造的短语：认知计算。
另一个选择是，我们可以发明自己的术语。 彭博社 Beta 合伙人Shivon Zillis负责监测此类技术的市场，他创造了“机器智能”一词。InsideSales 公司 创造了“Neuralytics”一词来描述他们的机器学习平台。另一家公司 Tata Consultancy Services 创造了“神经自动化”，而微软则将其 Office Graph 技术称为“智能结构”。
观察这个问题的一个方法是看看公司在其网站和广告中使用了哪些短语。有一点很清楚——没有一家供应商“拥有”任何当前首选的术语。
供应商用差异让技术买家感到困惑
据我们统计，有 8 家公司在信息传递中使用了认知技术（即计算/代理/推理）。其中 4 家公司使用“人工智能”，2 家公司使用 Zillis 的“机器智能”。
其次，许多公司还结合他们喜欢的口号讨论了机器学习的使用。然而，这个短语的使用只是附加的，而不是供应商选择的短语的替代。作为 IDC 的技术分析师，我们也采用了这种方法，即机器学习是我们所说的认知软件平台的一个关键软件组件。 还有其他几个组件 符合 IDC 对认知软件平台定义的功能特征。我们认为机器学习是一个太狭窄的技术类别，而人工智能和深度学习则太宽泛——至少在我们的技术市场研究领域是如此。
