從聊天機(jī)器人到預(yù)測分析,IT領(lǐng)導(dǎo)者們將會分享他們?nèi)绾瓮ㄟ^人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來產(chǎn)生商業(yè)洞察力和新的應(yīng)用場景。
已經(jīng)沒有什么技術(shù)能比AI和機(jī)器學(xué)習(xí)更熱。當(dāng)下,一些企業(yè)正在利用這些技術(shù)模仿人類的思考方式,以吸引顧客和支撐商業(yè)運(yùn)營。這一趨勢在未來幾年會得到更多的關(guān)注,因為根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù),到2020年超過30%的CIO將把人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)作為前五大投資重點(diǎn)之一。
最初人們擔(dān)心機(jī)器人會取代每個人的工作崗位,但現(xiàn)在這種趨勢有些緩解。因為人類和機(jī)器一起工作的可能性會更大。埃森哲CTO兼首席創(chuàng)新官Paul表示,企業(yè)已經(jīng)沒有興趣讓那些從事高度自動化崗位的員工再就業(yè)。他最近也與別人合著了一本關(guān)于人工智能對全球勞動力影響的書——《人類+機(jī)器:在人工智能時代重構(gòu)工作》。
在對1500家企業(yè)調(diào)查的過程中發(fā)現(xiàn),65%的CEO承認(rèn)他們的員工、CIO還沒有為人工智能做好準(zhǔn)備。只有3%的高管表示,他們已經(jīng)加大了培訓(xùn)力度來應(yīng)對人工智能帶來的轉(zhuǎn)變。因此,這是一個巨大的鴻溝,CEO們必須快速接受改變,并告知員工應(yīng)該做好哪些準(zhǔn)備以應(yīng)對這一變化。
但無論結(jié)果怎樣,通過AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人工作的自動化時代已經(jīng)到來。CIO們正在學(xué)習(xí)、實(shí)驗和構(gòu)建在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面新的商業(yè)應(yīng)用場景。
場景一:AI成為員工“世界末日”的預(yù)言者
新興的數(shù)字技術(shù)正在改變勞動者的工作模式,即使在埃森哲也是這樣。他們已經(jīng)將大約2.3萬個崗位自動化,并重新部署了員工。而更令人吃驚的是,埃森哲的45萬名員工將隨時會被重新分配工作角色,他們需要重新掌握新的技能。
而為了幫助員工完成這一轉(zhuǎn)變,埃森哲自主開發(fā)了一款機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,它可以掃描簡歷,并預(yù)測一名員工的工作何時將變得不再重要。這個APP將會結(jié)合員工的工作經(jīng)驗,為他們所在崗位潛在的不必要性打分。例如,因為AI和自動化的應(yīng)用,一名員工的技能將在18個月內(nèi)過時。
Paul認(rèn)為這款應(yīng)用對員工來說不僅僅是一個”世界末日”的預(yù)言者,它還能自主考慮員工的綜合素質(zhì)和想法,推薦他們將來可能需要的技能,以便保住工作。
關(guān)鍵點(diǎn):CIO需要承擔(dān)企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略,并積極與人力資源和其他業(yè)務(wù)部門的關(guān)鍵利益合作,以確保戰(zhàn)略上的共識。CIO還必須快速識別和消除他們在人工智能認(rèn)知上的偏見,因為有責(zé)任的組織會讓人工智能快速融入到企業(yè)中來。
場景二:Spark讓企業(yè)在100億條數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)奧秘
機(jī)器學(xué)習(xí)是很多國際化企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的核心組成部分,來自于市值40億美元的Lennox公司的CIO Sunil說,他們利用數(shù)據(jù)庫中的Spark軟件分析公司商業(yè)供暖和空調(diào)系統(tǒng)的信息流,并實(shí)時監(jiān)控機(jī)器性能,以此能夠預(yù)測何時機(jī)器會出現(xiàn)故障,并快速做好預(yù)案。
“Databricks(Spark領(lǐng)域的技術(shù)公司)可以支撐我們使用這些數(shù)據(jù),并以90%的準(zhǔn)確率預(yù)測設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)情況。以往我們經(jīng)常會自行做出預(yù)測,并聯(lián)系空調(diào)的經(jīng)銷商。但是這通常是虛假的警報,令我們非常苦惱。”CIO說。
在選擇Databricks之前,Lennox公司調(diào)查了很多分析工具,但每一個分析工具都被用來處理單一的事例。而Databricks提供了一個統(tǒng)一的平臺,他們可以在該平臺上管理數(shù)百個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)百兆字節(jié)的數(shù)據(jù),并且它運(yùn)行在微軟Azure上,因此Lennox不必維護(hù)系統(tǒng)。借助Databricks, CIO Sunil的團(tuán)隊和業(yè)務(wù)人員一起構(gòu)建數(shù)據(jù)流模型。基于sparks軟件,他們可以輕松從數(shù)據(jù)分析出提取價值。
關(guān)鍵點(diǎn):當(dāng)人工預(yù)測給業(yè)務(wù)發(fā)展帶來極大風(fēng)險的時候,CIO就必須果斷引入新的工具。正如Sunil掌握了100億條數(shù)據(jù),令他無所適從。但當(dāng)他積極通過分析軟件去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中奧秘的時候,也因此得到了令人驚奇的結(jié)果。
場景三:企業(yè)商旅公司提升客戶滿意度的抓手
David是美國運(yùn)通全球商務(wù)旅行公司CIO。在他任職的早期就實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人流程自動化(RPA)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),以此提高企業(yè)旅行服務(wù)提供商處理業(yè)務(wù)的效率。現(xiàn)在,他已經(jīng)利用RPA實(shí)現(xiàn)了取消機(jī)票和退款流程的自動化。同時David還創(chuàng)建了一個新的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,該算法可以通過搜索行業(yè)內(nèi)價格,幫助客戶找到更好的機(jī)票和酒店住宿。而這之前都是通過員工手動完成的。可以說這項技術(shù)提高了客戶滿意度,創(chuàng)造了更多的業(yè)務(wù)收入。
David說,在上一份工作中,他也曾經(jīng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)來掃描金融的欺詐行為,而現(xiàn)在也同樣是利用這項技術(shù)讓業(yè)務(wù)得到大幅度提升。
關(guān)鍵點(diǎn):關(guān)于自動化的處理、機(jī)器學(xué)習(xí),CIO通常是謹(jǐn)小慎微的,因為誰都對新鮮事物沒有足夠的把握。但是CIO必須要明確、果斷的在業(yè)務(wù)中樹立影響力,要使用技術(shù)和自動化流程來解決業(yè)務(wù)的難題,因為他們才是技術(shù)商業(yè)真正的推動者。
場景四: Adobe的自愈能力
Adobe公司CIO Cynthia正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助分析Adobe系統(tǒng)的故障趨勢,然后自動的修復(fù)問題,以免導(dǎo)致更嚴(yán)重的后果。他們的想法是,如果有個工具可以自主發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)中斷的情況,那么它就可以主動地消除或減輕這個問題帶來的損失。
這個工具被命名為HaaS,Health-as-Service。該工具可以捕捉和糾正錯誤,比如與Adobe ERP失敗的集成,或是試圖進(jìn)入公司各種分析系統(tǒng)的錯誤數(shù)據(jù)源。Cynthia認(rèn)為,HaaS已經(jīng)將人工操作的30分鐘時長減少到1分鐘,已經(jīng)為Adobe節(jié)省了330小時的時間來解決問題。通過詳細(xì)的問題報告,Adobe工程師就能夠創(chuàng)建永久性的修復(fù)。自動化監(jiān)測和修復(fù)對于Adobe來說是一個巨大的利好。而這項工作的開展基于2017年創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)診斷測試框架。
據(jù)悉,Adobe的業(yè)務(wù)使用了人工智能。早在2016年底,公司推出了Sensei,它是全球最佳數(shù)字體驗的締造者。通過一個 AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)一框架,開發(fā)者在云平臺上創(chuàng)建和發(fā)布文檔,并可以析和跟蹤Web和移動應(yīng)用程序的性能,以此推動創(chuàng)新。
關(guān)鍵點(diǎn):使用機(jī)器學(xué)習(xí)來識別模式是創(chuàng)建自我修復(fù)能力的關(guān)鍵。CIO需要讓系統(tǒng)自愈,而無需人類的干預(yù)。
場景五:用機(jī)器學(xué)習(xí)連接全球醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)庫
美國Hearst商業(yè)媒體,他們的核心業(yè)務(wù)資產(chǎn)包括藥品數(shù)據(jù)庫軟件First Databank,以及信用評級Fitch Ratings。而他們正使用機(jī)器學(xué)習(xí)連接醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)庫,使客戶更容易獲取信息。
企業(yè)SVP兼CIO Mark說,他們正在開發(fā)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,并使用谷歌的TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)軟件,用于對公司的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練。他認(rèn)為企業(yè)傾向于使用開源工具,以此應(yīng)對業(yè)務(wù)上的難題。
關(guān)鍵點(diǎn):采用一種可推廣的方法是Hearst成功使用機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。從企業(yè)的角度來說,機(jī)器學(xué)習(xí)非常具備實(shí)用價值的原因之一就是它可以以通用的方式來處理不同的數(shù)據(jù)庫。比如信用評級Fitch Ratings產(chǎn)品需要了解很多企業(yè)實(shí)體,而First Databank又需要了解藥物是如何被使用到全世界的。
場景六:人工智能增強(qiáng)股票投資的成功率
Putnam Investments是一家提供基金、機(jī)構(gòu)投資策略的公司,該公司認(rèn)為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動金融服務(wù)公司分析師提高股票投資成功率的關(guān)鍵。
其CIO Mehta說,分析師們與公司數(shù)據(jù)科學(xué)家們密切合作,共同撰寫論文,以幫助他們從大量數(shù)據(jù)中收集信息。而公司也正在研究相關(guān)算法以提高銷售的推薦準(zhǔn)確率。這對于他們來書是一個巨大的變革,并推動整個商業(yè)驅(qū)動力的效率和生產(chǎn)力。
在開始執(zhí)行AI和機(jī)器學(xué)習(xí)戰(zhàn)略時,CIO組建了以軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析學(xué)家和供應(yīng)商為主的組合,并創(chuàng)建了一個卓越的數(shù)據(jù)科學(xué)中心。而這些商業(yè)伙伴也已經(jīng)開始擁抱變化,以此實(shí)現(xiàn)更好的自動化推薦。他認(rèn)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分,這個工作需要用云計算實(shí)現(xiàn)IT基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)先性,并創(chuàng)建一個單獨(dú)的平臺來運(yùn)行業(yè)務(wù)。
關(guān)鍵點(diǎn):在AI落地方面,企業(yè)應(yīng)該循序漸進(jìn),適當(dāng)?shù)卦O(shè)定期望,并考慮到由此導(dǎo)致的新問題,以及積極尋求答案。在人工智能領(lǐng)域,并不是突然間算法就會產(chǎn)生洞察力。
場景七:人工智能降低稅務(wù)負(fù)擔(dān)
在軟件廠商CDO Ashok的領(lǐng)導(dǎo)下,Intuit公司正在加速人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)。他們正在使用Amazon Web服務(wù)來幫助其QuickBooks聊天助理機(jī)器人更好地理解和處理自然語言,并在Verizon的大數(shù)據(jù)平臺中建立了自己的角色。越來越多的處理將通過數(shù)百個Quickbooks的分類來引導(dǎo)用戶。
CIO說,他們正在處理超過10億筆QuickBooks的交易,并可以精準(zhǔn)的地優(yōu)化分類,因為他們正在利用AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)和云技術(shù)擴(kuò)大規(guī)模。公司的TurboTax系統(tǒng)使用人工智能來幫助用戶獲得最大的退稅,這可以節(jié)省用戶最多40%的納稅準(zhǔn)備時間和檢索文件的工作。
關(guān)鍵點(diǎn):曾在NASA的Ames 研究中心工作過的Ashok認(rèn)為,培養(yǎng)健全的算法需要吸引合適的工程人才來解決真正的商業(yè)挑戰(zhàn)。目前他們正在招聘工程師,以確保可以通過人工智能實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。
場景八:歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來業(yè)績
作為Riverbed技術(shù)公司的CIO,Rich面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。眾所周知,Riverbed是一個旨在提高廣域網(wǎng)絡(luò)性能的軟件供應(yīng)商。他們正在測試如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)從公司多個供應(yīng)鏈中獲取數(shù)據(jù),以獲得更好的商業(yè)洞察力。“我們希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)來處理比以往更多的數(shù)據(jù)。” Rich說。
例如,Riverbed可以將訂單管理和ERP數(shù)據(jù)與有關(guān)天氣等其他因素的歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合,找到能夠預(yù)測未來業(yè)績的模式。他們希望能更準(zhǔn)確地預(yù)測供應(yīng)鏈下游的風(fēng)險,包括產(chǎn)能和滿足客戶訂單的能力。除此之外,他們使用機(jī)器學(xué)習(xí)自動調(diào)優(yōu)性能配置,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。Rich希望能創(chuàng)建一個單一的數(shù)據(jù)湖,并從中獲取更多的商業(yè)洞察力。
關(guān)鍵點(diǎn):對于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來說,良好的策略也需要謹(jǐn)慎的方式對待。Rich正在仔細(xì)評估包括IBM Watson在內(nèi)的工具和技術(shù),以應(yīng)對商業(yè)的風(fēng)險。
場景九:提供客戶更好的個性化金融服務(wù)
與許多大型銀行一樣,美國銀行也收集了大量客戶數(shù)據(jù)。但是他們也難以從這些數(shù)據(jù)中獲得可操作的建議。美國銀行首席分析官Bill正在努力改變這種狀況。在過去幾個月,他一直在利用Salesforce.com的Einstein AI/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),在這家銀行的小企業(yè)、批發(fā)、商業(yè)財富和商業(yè)銀行部門增強(qiáng)個性化的服務(wù)。
例如,如果客戶在美國銀行的網(wǎng)站上搜索有關(guān)抵押貸款的信息,客戶服務(wù)代理就可以在客戶下一次訪問時跟蹤該客戶。再比如該軟件可以建議代理商在周四上午10點(diǎn)至下午2點(diǎn)間給潛在客戶打電話,因為通過計算他們更有可能接電話。Einstein還可以在代理人的日歷上放一個邀請日歷,提醒他們在下個星期四給潛在客戶打電話。
這些能力將成為許多金融服務(wù)機(jī)構(gòu)努力追求的核心。培育一個360度的客戶視圖方便他們精準(zhǔn)推薦相關(guān)服務(wù)。Bill認(rèn)為我們正在從一個可描述的世界轉(zhuǎn)變到一個不可描述的世界。這個世界的核心價值是保持領(lǐng)先一步,并期待客戶需求和我們的渠道能夠互通互聯(lián)。
關(guān)鍵點(diǎn):企業(yè)和CIO對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)采取的測試和學(xué)習(xí)方法,要有足夠耐心。但同時也要準(zhǔn)備好擴(kuò)展正在運(yùn)行的算法。永遠(yuǎn)把顧客放在中心是技術(shù)實(shí)現(xiàn)的唯一定律。
場景十:機(jī)器學(xué)習(xí)消除“辛苦”,使工作更有成效
Ed是萬事達(dá)卡公司的運(yùn)營和技術(shù)總裁,他認(rèn)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)遍及了Mastercard的方方面面。他們正在使用這些算法來消除重復(fù)性的手工勞作,讓員工有時間去是實(shí)現(xiàn)那些更具創(chuàng)造力和價值的工作。
同時,萬事達(dá)卡公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來增強(qiáng)其產(chǎn)品和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中的變更管理。例如,機(jī)器學(xué)習(xí)工具幫助確定哪些更改是無風(fēng)險的,哪些更改需要額外審查的。此外,萬事達(dá)卡正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測其系統(tǒng)中的異常,這表明黑客正試圖獲取訪問權(quán)限。Ed還在網(wǎng)絡(luò)上建立了一個“安全網(wǎng)”。當(dāng)它發(fā)現(xiàn)可疑行為時,它會切斷保護(hù)網(wǎng)絡(luò)的斷路器。Ed表示:“我們有欺詐計分系統(tǒng)。通過不斷查看交易來更新它,并為即將進(jìn)行的下一筆交易打分。”
關(guān)鍵點(diǎn):AI/ML只是支付處理器環(huán)節(jié)廣泛工具包中的一種工具。盡管市場上有這么多閃亮的新工具,Ed說CIO們不應(yīng)該指望它們神奇地解決業(yè)務(wù)問題。
總結(jié):應(yīng)用場景的落地,一直是人工智能飽受爭議的地方。目前所面臨的關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)方面的挑戰(zhàn),是如何讓機(jī)器變得更加智能。我們今天所有的應(yīng)用,不管是影像、聲音或者是圖像的識別,或者一種語言翻譯到另外一種語言,以及測試等,這些都是人工智能的一些特點(diǎn)。CIO需要結(jié)合新的技術(shù)將人工智能落地,因為諸多場景下的應(yīng)用已開始逐步成熟,再不關(guān)注就為時過晚了。
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