巨量數據的累積
20世紀以來，科技進步的速度越來越快，龐大且每天不斷增加的資訊量成為每間公司在成長的過程中的必要負荷，在收集、歸納、整理、統整到最後進行預測，往往需要耗費不少時間及人力去處理這些資料。在AI出現之後，對於收集及分析這類型的工作效率已經提升不少，但機器學習需要時間，且這樣的受訓模型及參數需要反覆驗證模擬並嘗試，才能得出最佳效果，或是處理出所需結果，往往會耗時2到3個月，背後的資訊工程師們也同時費盡心思不斷寫出新的模型以搭配驗證。
除此之外，洞悉歷史紀錄並進化到預測未來，甚至之後可能更改的商業模式，卻不是剛開始發展的AI智能能夠協助處理的部分。這也使得機器耗費時間演算完畢後，仍舊需要投注大量人力在數據分析後續的決策應對，以及最終的執行。
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