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想象一下，你有一家公司仍在使用上世纪 90 年代的老式会计系统，该系统功能齐全，但无法与现代技术连接。现在想象一下，您可以让这套系统与最先进的人工智能进行交流，而不必丢弃 30 年的数据和既定程序。这正是智能连接系统在 2025 年的应用。
当大家都在谈论 ChatGPT 和人工智能领域的最新创新时，真正的商业革命正在幕后发生。企业正在探索如何将人工智能集成到现有系统中，而无需彻底改变其 IT 基础设施。
索引
什么是智能连接系统
智能链接系统就像是新旧技术世界之间的万能翻译器。想想你在国外旅行时使用翻译应用程序进行交流的情景：智能链接系统做的也是同样的事情，只不过是在你的旧商务软件和现代人工智能技术之间。
Nexus Operations 公司首席技术官米拉-帕特尔（Mira Patel）认为："问题不再是'我们能否使用人工智能'，而是'我们如何将人工智能整合到日常运营中，而又不会搞乱整个系统？
如何在实践中发挥作用
想象一下这些具体场景：
示例 1：智能仓库您的公司拥有一套 2008 年的仓库管理系统。智能连接系统 "教会 "人工智能预测库存何时会用完，只需读取已有的数据即可。仓库管理员照常工作，但现在系统会自动告诉他何时订购新产品。
示例 2：会计助理您的2010 年发票开具软件增强了人工智能功能，可自动识别发票中的异常情况。人工智能会像会计一样 "阅读 "发票，并标记可疑发票，但通过软件您已经知道了一切。
示例 3：增强客户服务您的旧电话总机与人工智能连接，人工智能会分析客户的语气，并向接线员建议如何最好地处理呼叫，所有这些都是实时的。
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增长强劲的市场
2025 年的数据令人印象深刻：智能连接系统的投资在一年内增长了 142%，甚至超过了对新人工智能应用的投资。
为什么会出现这种增长？
原因很简单：80% 的大公司仍在使用 "老旧 "的计算机系统，这些系统运行良好，但无法与现代技术进行通信。更换这些系统需要花费数百万欧元和数月的停机时间。
有意义的数字
- 54 亿美元：2024 年的市场价值
- 342 亿美元：2032 年预测值
- 70% 的业务系统：到 2028 年将利用人工智能进行升级
这意味着，每天都有越来越多的公司选择对现有系统进行 "现代化 "改造，而不是彻底更换。
数字翻译：一种新的职业
一种新的专家类别已经出现：计算机系统翻译。他们是懂得如何让不同时代诞生的系统进行对话的专家。
三类专家
1.语言转换器RetroAI 等公司专门将旧的编程代码（如 20 世纪 80 年代的 COBOL）翻译成人工智能可以理解的现代语言。
实例：1985 年用 COBOL 编写的公共机构养老金系统被 "翻译 "成现代语言，保留了所有功能，但与人工智能兼容。
2.通信协调器Harmony Tech 等公司开发的解决方案可协调不同业务系统的人工智能处理，确保所有自动决策保持一致。
实际例子：在医院里，管理预约的人工智能会自动与管理药品库存的人工智能和计划员工轮班的人工智能进行通信。
3.合规守护者GuardRail 等公司可确保与 IA 的所有连接都自动符合行业规定。
实例：在一家银行，每次人工智能做出贷款决定时，系统都会自动检查是否符合所有隐私和反洗钱法规。
成功的具体实例
案例研究 1：制造业 - Westbrook Industries
情况：Westbrook 有一个使用了 15 年的仓库管理系统，该系统运行良好，但无法预见问题。
解决方案：他们安装了一个智能链接系统，"教会 "人工智能读取仓库数据。
结果：通过提前几周预测供应链中断，他们在六个月内节省了 2 800 万欧元。
"威斯布鲁克公司的 IT 经理 James Chen 说："最好的人工智能实施方法是让你的员工根本不会注意到。"我们的仓库工人一如既往地使用相同的系统，但现在他们总能知道什么时候该订购什么"。
案例研究 2：银行服务 - Fidelity Financial
情况：2000 年代的一个支付处理系统每天处理数千笔交易，但无法自动识别欺诈行为。
解决方案：在不改变现有系统的情况下，与专门识别欺诈行为的人工智能相连接。
可衡量的成果：
- 运营商搜索信息的时间减少 68
- 与客户进行有用对话的时间增加 43
- 提高客户和员工满意度
Fidelity 的客户体验经理 Sarah Williams 解释说："我们的操作员现在可以花更多时间实际帮助客户，而不是浪费时间在人工搜索上。
案例研究 3：公共行政
情况：美国人事局使用 20 世纪 80 年代的 COBOL 系统管理养老金，该系统功能强大，但无法实现现代化。
解决方案：利用人工智能分析数百万行古老的代码，并逐步使其现代化。
结果：通常需要数年才能完成的现代化工作缩短到数月，而且养老金服务不会中断。
为企业带来直接效益
1.快速、可衡量的投资回报
将人工智能与现有系统相连接的公司都能看到具体的成果：
- +员工生产率提高 18
- 盈利超出预期的可能性增加 3 倍
- 人工优化时间减少 80
2.员工更满意，而不是被取代
与最初的担心相反，将人工智能与现有系统联系起来，员工的工作会更快乐。人工智能可以处理重复而枯燥的任务，让人们腾出手来从事更有趣、更有创造力的工作。
具体例子：在呼叫中心，人工智能处理简单、重复的问题，而人类操作员则处理需要换位思考和创造性解决问题的复杂案例。
3.自动加强安全
现代连接系统自动包括
- 高级访问控制（谁能做什么）
- 数据加密（信息保护）
- 监测合规情况
- 自动加强计算机安全
4.灵活增长
这种循序渐进的方法可以
- 逐次添加人工智能功能
- 根据需要增长，而不停止工作
- 确保关键系统始终处于运行状态
主要挑战和如何解决这些挑战
挑战 1："旧系统无法与人工智能对话
问题：20 世纪 90 年代的系统并不是为与现代人工智能进行通信而设计的。这就好比试图将公用电话连接到互联网上。
实用解决方案：安装 "智能适配器"，自动翻译旧系统和人工智能之间的信息，就像适配器可以将意大利插头连接到美国插座一样。
举例说明：1995 年的一个开票系统配备了一个 "翻译器"，可将 PDF 格式的发票转换成人工智能可分析错误或异常的数据。
挑战 2："我们的数据是灾难"。
问题：人工智能需要有序、干净的数据，但旧系统中的信息往往分散、不完整或格式过时。
实用解决方案：使用自动 "数据真空"：
- 它们从不同的系统收集信息
- 他们打扫卫生，整理房间
- 它们将这些信息转化为人工智能可以使用的格式
举例说明：一家运输公司有 5 个不同系统的客户数据。清理系统统一了这些数据，消除了重复数据，纠正了错误，为人工智能创建了一个单一的数据库。
挑战 3："如果他们窃取了我们的数据怎么办？
问题：将旧系统（通常不太安全）与新技术连接起来会产生漏洞。
实际解决方案：采用 "零信任 "原则--每一次通信都经过验证，每一次访问都经过授权，每一份数据都经过加密。
举个例子：在银行，即使人工智能读取交易数据来检测欺诈行为，每一次访问都会受到监控和记录，而且数据始终是加密的。
如何从公司开始
步骤 1：清点房屋
首先，你必须了解自己拥有什么：
要问的问题
- 我们日常使用哪些计算机系统？
- 哪些对企业最重要？
- 我们的数据在哪里？
- 哪些流程需要花费最多的人工时间？
实用小贴士：就像在装修前为房间绘制地图一样，为您的系统绘制一张简单的地图。
第 2 步：选择试点项目
理想项目的特点：
- 不要太挑剔（即使出了问题，也不会影响公司的发展）
- 具有可衡量的效益（节省时间或成本）
- 数据相当简洁且易于获取
- 与协作用户
完美范例：自动读取供应商发票。如果出错，您可以随时回到手动方法，但如果正确，您就可以节省数小时的工作时间。
步骤 3：选择合适的合作伙伴
可提供的专家类型：
- 系统翻译器（转换旧代码）
- 集成商（连接不同系统）
- 安全专家（保护数据）
- 行业顾问（他们了解您业务的具体情况）
步骤 4：从小做起
制胜之道
- 测试一个简单的过程
- 衡量成果
- 纠错
- 逐步扩展到其他流程
比喻：就像学习骑自行车一样，一开始要戴上训练轮，当你有信心的时候再把它取下来。
企业系统的未来
自我完善的系统
下一大步将是自我改进系统，通过观察使用情况不断优化性能。试想一下，一辆汽车可以学习你的驾驶习惯，并自动调整以降低油耗。
未来的例子：客户管理系统会发现某些类型的投诉经常出现，并自动提出改进服务的建议。
按行业划分的专业化
我们看到专业化程度越来越高：
医疗保健：连接不同医疗设备的系统，全面了解病人情况
金融：自动遵守所有银行法规的解决方案
生产：优化生产线和预测机器故障的人工智能
与新兴技术相结合
不久的将来，我们将拭目以待：
- 本地处理：人工智能直接在企业设备上运行，减少等待时间
- 虚拟现实：复杂系统的三维界面
- 企业语音助手：通过语音命令控制系统
结论
智能连接系统不仅仅是一种技术解决方案：它还是一种数字化发展战略，使企业能够进入人工智能时代，而无需放弃数十年的投资和知识。
案例研究表明，选择这条道路的公司不仅仅是在采用新技术，他们还在彻底改变工作方式，一次只做一个小改进。
这对企业领导者的启示是明确的：虽然人工智能的精彩展示可能会成为头条新闻，但真正的竞争优势在于将人工智能智能地、几乎无形地融入现有的日常运营中。
这种方法的妙处在于，你不必成为技术专家也能从中受益。您只需准备好发展您已有的技术，就像翻新房屋，同时保持坚实的地基一样。
进一步了解我们公司如何帮助您将人工智能集成到现有系统中、 联系我们.
问题与解答
计算机系统翻译员究竟是什么？
计算机系统翻译器是一种专门的解决方案，是旧软件与现代人工智能技术之间的智能中介。它就像一个翻译器，可以让不同语言的人进行交流。
实际例子：如果您有一个 2005 年的仓库软件，该软件以特定格式记录所有内容，那么翻译器就能 "教会 "人工智能读取这种格式，并利用这些数据进行预测或实现流程自动化。
将人工智能与我们的现有系统连接起来需要多少成本？
成本因复杂程度不同而有很大差异，但大公司的项目成本通常在 130 万欧元到 500 万欧元之间。不过，平均投资回报率为生产率的 +18%，随着时间的推移，节省的费用将大大超过初始投资。
对于中小型公司来说，可以先从几千欧元的试点项目开始，对方法进行测试。
需要多长时间才能看到初步成果？
试点项目通常在 6-12 周内就能见效，比完全更换系统所需的数月或数年时间要快得多。这种循序渐进的方法可以在最大限度减少中断的情况下立即看到效益。
举例说明：一家物流公司在 2 个月内实现了读取送货单的自动化，每天立即节省了 4 个小时的人工工作。
将我们的敏感数据连接到人工智能是否安全？
是的，如果操作正确的话。现代连接系统包括自动加密、严格访问控制和持续监控等高级保护措施。许多解决方案已通过银行和医院等高度管制行业的认证。
举例说明：在银行，只要人工智能访问客户数据，就会被记录、授权，即使在处理过程中，数据也始终保持加密。
哪些旧系统可以与人工智能连接？
几乎所有计算机系统都能从与人工智能的联系中受益，其中包括：
- 20 世纪 90 年代的会计软件
- 老一代数据库
- 过时的仓库管理系统
- 内部开发的定制软件
- 工业和机械控制系统
重要的是，系统包含可用的数据，即使是过时的格式。
人工智能会取代我们的员工吗？
实际经验却恰恰相反。由于人工智能可以处理重复而枯燥的任务，让员工可以专注于更有趣、更有创意的任务，而这些任务需要人的判断力、创造力和人际关系，因此员工会更加满意。
具体例子：在富达金融公司，员工用于人工研究的时间减少了 68%，用于与客户开展有用活动的时间增加了 43%。
我们能先尝试一个小项目吗？
当然，这是最值得推荐的方法。大多数成功的实施都是从非关键流程开始的，先测试集成的运行情况，然后再扩展到更重要的应用。
提示：从自动读取发票或分析客户投诉等重要但非关键的流程开始。
这些解决方案的主要提供商是谁？
市场领导者包括
- RetroAI：专门翻译遗留系统
- 和谐技术：不同系统之间的协调
- GuardRail：安全性和合规性
- OpenLegacy：完整的现代化平台
- 大型云提供商（亚马逊、微软、谷歌）提供特定解决方案
我们如何为实施做好准备？
准备步骤包括
- 系统清单：列出您日常使用的所有软件
- 数据评估：了解您拥有哪些数据以及这些数据的位置
- 确定目标：决定要改进什么
- 创建团队：确定项目负责人
- 供应商搜索：为您的行业寻找专家
如果项目不成功会怎样？
循序渐进的方法将风险降至最低。如果试点项目不成功，你可以简单地回到以前的方法，而不会损害关键系统。这就好比尝试一种新的食谱：如果效果不佳，你总能找到制作旧食谱的原料。
此外，大多数认真的供应商都会对结果提供保证，并在整个实施过程中提供支持。
资料来源和参考文献：
