10大場(chǎng)景，刷新隨人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的理解

從聊天機(jī)器人到預(yù)測(cè)分析，IT領(lǐng)導(dǎo)者們將會(huì)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(chǎng)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(yíng)。這一趨勢(shì)在未來幾年會(huì)得到更多的關(guān)注，因?yàn)楦鶕?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(huì)取代每個(gè)人的工作崗位，但現(xiàn)在這種趨勢(shì)有些緩解。因?yàn)槿祟惡蜋C(jī)器一起工作的可能性會(huì)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(dòng)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(duì)全球勞動(dòng)力影響的書——《人類+機(jī)器:在人工智能時(shí)代重構(gòu)工作》。

在對(duì)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(duì)人工智能帶來的轉(zhuǎn)變。因此，這是一個(gè)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(duì)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(dòng)化時(shí)代已經(jīng)到來。CIO們正在學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)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(chǎng)景。

場(chǎng)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(dòng)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(gè)崗位自動(dòng)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(shí)會(huì)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(jiǎn)歷，并預(yù)測(cè)一名員工的工作何時(shí)將變得不再重要。這個(gè)APP將會(huì)結(jié)合員工的工作經(jīng)驗(yàn)，為他們所在崗位潛在的不必要性打分。例如，因?yàn)锳I和自動(dòng)化的應(yīng)用，一名員工的技能將在18個(gè)月內(nèi)過時(shí)。

Paul認(rèn)為這款應(yīng)用對(duì)員工來說不僅僅是一個(gè)”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(shí)。CIO還必須快速識(shí)別和消除他們?cè)谌斯ぶ悄苷J(rèn)知上的偏見，因?yàn)橛胸?zé)任的組織會(huì)讓人工智能快速融入到企業(yè)中來。

場(chǎng)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(guó)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(kù)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(shí)監(jiān)控機(jī)器性能，以此能夠預(yù)測(cè)何時(shí)機(jī)器會(huì)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(cè)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)情況。以往我們經(jīng)常會(huì)自行做出預(yù)測(cè)，并聯(lián)系空調(diào)的經(jīng)銷商。但是這通常是虛假的警報(bào)，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(gè)分析工具都被用來處理單一的事例。而Databricks提供了一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)，他們可以在該平臺(tái)上管理數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)和業(yè)務(wù)人員一起構(gòu)建數(shù)據(jù)流模型?；趕parks軟件，他們可以輕松從數(shù)據(jù)分析出提取價(jià)值。

關(guān)鍵點(diǎn)：當(dāng)人工預(yù)測(cè)給業(yè)務(wù)發(fā)展帶來極大風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)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(shí)候，也因此得到了令人驚奇的結(jié)果。

場(chǎng)景三：企業(yè)商旅公司提升客戶滿意度的抓手

David是美國(guó)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(dòng)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(dòng)化。同時(shí)David還創(chuàng)建了一個(gè)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(jià)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(dòng)完成的?？梢哉f這項(xiàng)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(xiàng)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(dòng)化的處理、機(jī)器學(xué)習(xí)，CIO通常是謹(jǐn)小慎微的，因?yàn)檎l都對(duì)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(dòng)化流程來解決業(yè)務(wù)的難題，因?yàn)樗麄儾攀羌夹g(shù)商業(yè)真正的推動(dòng)者。

場(chǎng)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(shì)，然后自動(dòng)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(gè)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(dòng)地消除或減輕這個(gè)問題帶來的損失。

這個(gè)工具被命名為HaaS，Health-as-Service。該工具可以捕捉和糾正錯(cuò)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(cuò)誤數(shù)據(jù)源。Cynthia認(rèn)為，HaaS已經(jīng)將人工操作的30分鐘時(shí)長(zhǎng)減少到1分鐘，已經(jīng)為Adobe節(jié)省了330小時(shí)的時(shí)間來解決問題。通過詳細(xì)的問題報(bào)告，Adobe工程師就能夠創(chuàng)建永久性的修復(fù)。自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和修復(fù)對(duì)于Adobe來說是一個(gè)巨大的利好。而這項(xiàng)工作的開展基于2017年創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)診斷測(cè)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(yàn)的締造者。通過一個(gè) AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)一框架,開發(fā)者在云平臺(tái)上創(chuàng)建和發(fā)布文檔，并可以析和跟蹤Web和移動(dòng)應(yīng)用程序的性能，以此推動(dòng)創(chuàng)新。

關(guān)鍵點(diǎn)：使用機(jī)器學(xué)習(xí)來識(shí)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(chǎng)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(kù)

美國(guó)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(kù)軟件First Databank，以及信用評(píng)級(jí)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(kù)，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(duì)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(duì)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(jià)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(kù)。比如信用評(píng)級(jí)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(chǎng)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(dòng)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(duì)于他們來書是一個(gè)巨大的變革，并推動(dòng)整個(gè)商業(yè)驅(qū)動(dòng)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(shí)，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(gè)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(dòng)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(gè)工作需要用云計(jì)算實(shí)現(xiàn)IT基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)先性，并創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的平臺(tái)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(huì)產(chǎn)生洞察力。

場(chǎng)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(tái)中建立了自己的角色。越來越多的處理將通過數(shù)百個(gè)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?yàn)樗麄冋诶肁WS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(shí)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?？梢酝ㄟ^人工智能實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。

場(chǎng)景八：歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來業(yè)績(jī)

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(gè)旨在提高廣域網(wǎng)絡(luò)性能的軟件供應(yīng)商。他們正在測(cè)試如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)從公司多個(gè)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(cè)未來業(yè)績(jī)的模式。他們希望能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈下游的風(fēng)險(xiǎn)，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(dòng)調(diào)優(yōu)性能配置，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。Rich希望能創(chuàng)建一個(gè)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(duì)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(duì)待。Rich正在仔細(xì)評(píng)估包括IBM Watson在內(nèi)的工具和技術(shù)，以應(yīng)對(duì)商業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。

場(chǎng)景九：提供客戶更好的個(gè)性化金融服務(wù)

與許多大型銀行一樣，美國(guó)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(guó)銀行首席分析官Bill正在努力改變這種狀況。在過去幾個(gè)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(cái)富和商業(yè)銀行部門增強(qiáng)個(gè)性化的服務(wù)。

例如，如果客戶在美國(guó)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(shí)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?yàn)橥ㄟ^計(jì)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(gè)邀請(qǐng)日歷，提醒他們?cè)谙聜€(gè)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(gè)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(gè)可描述的世界轉(zhuǎn)變到一個(gè)不可描述的世界。這個(gè)世界的核心價(jià)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(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)采取的測(cè)試和學(xué)習(xí)方法，要有足夠耐心。但同時(shí)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(chǎng)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(yíng)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(shí)間去是實(shí)現(xiàn)那些更具創(chuàng)造力和價(jià)值的工作。

同時(shí)，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(xiǎn)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(cè)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(gè)“安全網(wǎng)”。當(dāng)它發(fā)現(xiàn)可疑行為時(shí)，它會(huì)切斷保護(hù)網(wǎng)絡(luò)的斷路器。Ed表示:“我們有欺詐計(jì)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(chǎng)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(chǎng)景的落地，一直是人工智能飽受爭(zhēng)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(shí)別，或者一種語言翻譯到另外一種語言，以及測(cè)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?yàn)橹T多場(chǎng)景下的應(yīng)用已開始逐步成熟，再不關(guān)注就為時(shí)過晚了。