對于保存的每一個文檔、點擊的鏈接和拍攝的每一張照片，人們都是數據的創造者和消費者。而全球每天至少產生2.5EB的數據。大量數據為人工智能使用的有效機器學習提供了基礎；算法消耗的信息越多，預測或決策就越成功。然而，指數增長和查詢復雜性的增加需要量子計算提供的速度和穩定性。
人工智能是一種基于大數據的通用技術。通過分析數據集，人工智能可以識別模式并預測事件。在過去，改善人工智能的瓶頸是收集和存儲數據的成本。如今，面臨的挑戰在于在合理的時間范圍內消費、搜索和提供有意義的結果，量子計算正好可以助力。
改進業務決策流程
隨著我們邁向量子計算的未來，提高生產率和更快的決策將成為其應用的主題。分析數據、預測趨勢和接觸目標受眾具有相當大的優勢。
量子計算和人工智能如何為企業的業務決策流程帶來價值？考慮以下由各行業領域確定的可能性：
（1）財務
·增強欺詐檢測、確定資產定價、模擬交易活動和分析歷史數據，以改進市場預測并限制金融風險。
（2）公用事業和能源
·處理能源系統數據以協助電網優化。
·查看客戶分析以預測使用情況、偏好和未來需求。
·擴展模擬以包括天氣數據或市場趨勢（例如電動汽車數量的增加），以深入了解維持服務可能需要的基礎設施升級。
（3）航空
·使用預測分析來協助航空公司的時刻表和人員配置。
·使用復雜的場景建模從機械故障、天氣事件甚至新冠疫情問題等運營中斷中恢復。
（4）保險
·為災難建模執行天氣模擬，以推動政策限制的發展并指導客戶定價。
·通過尋找自動化索賠功能、預測偏好以及提供先發制人的產品和服務建議的方法來吸引和留住客戶。
（5）零售
·跟蹤年度銷售額，以幫助預測庫存需求和管理供應鏈管理問題。
（6）醫療保健
·提供制藥公司提供的信息，概述預期療效、潛在副作用和禁忌癥。
·預測治療計劃選項的結果，利用量子模擬和多變量場景的力量來描述年齡、性別、潛在條件和地理位置。
·提供對所有醫學影像的即時訪問，同時提供異常和異常的比較分析。
·簡化和自動化管理流程，識別服務瓶頸，消除代價高昂的冗余，并提高患者訪問醫療資源的速度。
人工智能和量子計算的安全性
跟上安全威脅和攻擊的演變一直是一項挑戰。通過將人工智能的數據分析能力與量子計算的速度相結合，企業可以更好地預測可能的安全風險并抵御潛在的網絡攻擊。
隨著量子計算和人工智能的發展，重要的是要了解驗證數據與分析數據同樣重要。將數據武器化、破壞分析并破壞人工智能系統正在進行的體驗式學習是一種新興的網絡恐怖主義形式，不應被忽視。
量子計算和人工智能對DevOps的補充
量子計算和人工智能是DevOps團隊的強大盟友，因為他們致力于確定業務優先級和目標、設計和開發新的軟件解決方案，以及管理現有應用程序的持續維護和測試。
DevOps團隊可以查看人工智能提供的數據，以協助進行回歸測試、功能測試和用戶驗收測試。由于量子計算為人工智能提供了快速有效地處理來自眾多來源（如大型組織內的各種孤立部門）的數據的能力，因此測試可以是一致和全面的。
使用量子計算和人工智能輔助IT運營
企業的IT系統在哪里容易受到攻擊？什么時候需要升級硬件或軟件？如何更快地解決事件？有多少時間花在管理可以自動化的任務上？這些類型的IT運營問題最好通過大數據分析來回答。借助量子計算提供的速度，這些人工智能查詢可以提供對運營數據的全面可見性，并提供實時洞察力。
隨著企業利用量子計算和人工智能，如何通過這些技術輔助開發疾病治療方法、緩解交通堵塞或保護敏感數據，真正造福人類，那將更加令人興奮！
