你的企業在什麼情況下需要人工智慧?快來看看你需要具備哪些條件與能力吧

AIBigbull2050發表於2020-03-25


作者 | Anzhela Sychyk

譯者 | 風車雲馬 責編 | 徐威龍

出品 | AI科技大本營(ID:rgznai100)

如今有關人工智慧的炒作多得令人眼花繚亂。各個行業都極力採用這種技術,以獲得相對於其他企業的競爭優勢——降低運營成本,並改善客戶體驗。但是,你的企業真的需要人工智慧解決方案嗎?

一些企業表示,人工智慧只不過是浪費時間和金錢。此外,一些企業在人工智慧計劃方面面臨特殊的困難。Gartner的研究顯示, 最常見的問題是缺乏有經驗的專家、資料量少,以及無法衡量結果。

並非所有公司都準備將人工智慧納入其企業戰略。人工智慧適合你的特定業務嗎?為了找到答案,我們回顧了AI的商業用例。

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商用人工智慧

人工智慧是一種特殊的演算法,它允許虛擬計算機透過模式識別來自動地學習經驗,並適應新的資訊來解決特定的業務問題。 AI包括以下分支:

  • 機器學習應用神經網路和統計分析從資料中獲取資訊。

  • 自然語言處理允許機器分析、理解和生成人類語言。

  • 深度學習賦予虛擬機器自學習能力和多層處理單元,並應用於影像和語音識別。

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人工智慧對商業的好處

利用人工智慧進行業務運營的公司表示:

  • 54%的企業高管聲稱人工智慧解決方案提高了他們的企業生產率

  • 72%的決策者表示,在商業中使用人工智慧幫助他們的員工專注於更有意義的任務

  • 51%的執行官為他們的產品應用人工智慧和增值解決方案

  • 59%的高管認為人工智慧改善了大資料的使用

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人工智慧的業務應用

企業應用人工智慧完成以下任務:

  • 檢測欺詐行為。人工智慧會對數百萬筆交易進行比較,並區分合法交易和欺詐交易。

  • 提高資料安全性。該演算法識別資料訪問、異常報告和安全漏洞。

  • 電子商務推薦引擎。人工智慧分析買家的購買歷史,並確定一個人的偏好。

  • 提供更好的客戶支援。人工智慧聊天機器人可以幫助使用者處理簡單的任務和簡單的查詢。

  • 預測庫存供應。智慧演算法分析使用者的購買行為,並找出最受歡迎的產品。

  • 客戶評分。透過分析潛在客戶的活動,人工智慧對他們進行優先排序,並預測每個客戶可能帶來的利潤。

  • 更好地管理財政資源。人工智慧機器透過分析買家的行為模式來預測收入和現金流。

基於上述幾點,讓我們來看看人工智慧如何應用到商業中,以及在採用人工智慧的過程中你將面臨哪些挑戰。

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我的企業真的需要人工智慧嗎?

首先要記住的是,並非所有公司都準備好利用人工智慧。如果你想知道人工智慧是否適合你的業務,請考慮以下幾點。

1、完善的資料收集

人工智慧需要以正確的方式收集大量高質量的資料。此外,收集高質量的資料是人工智慧專家和資料科學家的基本任務。在此,我們討論的不是在internet上可訪問的資料,而是您的公司收集的資料。

但是,對於你的AI解決方案需要多少資料,並沒有特定的答案。這取決於您的業務問題的複雜性和您將要構建的AI演算法的複雜性。

因此,如果你決定僱傭資料科學家來構建AI演算法,你需要做以下準備:

  • 檢查資料中的錯誤。雖然人工智慧演算法可以從大資料中找到真知灼見,但它們無法辨認資料格式。例如,如果你在一個客戶的名字上拼錯了幾個字,但仍然斷定這個人就是那個人,那麼AI演算法就不會。在這種情況下,人工智慧機器會將拼寫差異歸類為不同的人,這對預測產生了負面影響。

  • 保持資料的更新。如果你想讓人工智慧演算法做出精確的預測並獲得真正有價值的見解,你應該保持資料更新。這意味著在使用資料進行人工智慧訓練之前,你需要刪除所有舊的和不相關的資訊。另外,確保資料沒有丟失,沒有空白和異常值。

  • 使用統一格式進行資料儲存。為了讓AI演算法能夠從你的資料中學習,你需要將所有的輸入保持同一種格式。如果企業以不同的格式儲存資料,如pdf、Word文件等多種格式,則需要將其轉換為資料庫可搜尋的形式。

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2、需要解決的特殊業務問題

如果你已經維護了業務收集和儲存資料的方式,下一步就是找出你想從AI演算法中得到什麼。這意味著你需要定義你想要AI演算法解決的業務問題。為了讓您瞭解使用AI可以改進的領域,我們列出了三個最常見的AI用法。

  • 為現有產品帶來價值。例如,Netflix是如何利用人工智慧和機器學習的推薦系統。機器學習演算法會分析其他有相似愛好的使用者的觀看歷史,向使用者推薦更令人興奮的內容。透過這種方式,該公司增加了付費使用者的數量,同時為使用者帶來更吸引人的體驗。

  • 制定資料驅動的業務決策。你可以應用人工智慧來獲取關於如何控制租金價格、最佳化資源規劃和需求預測等方面的見解,甚至可以預測裝置何時可能發生故障。

  • 自動化業務流程。人工智慧演算法非常適合於日常任務的自動化,因為它們擅長於分析一個特定任務的所有可用資料。如果你想知道用人工智慧可以自動化哪些流程,首先考慮一下你的業務流程中是否有豐富的資料。

3、文化的創新

你的公司文化也決定了你是否準備好實施人工智慧。例如,Facebook、Netflix、Spotify和其他利用人工智慧的行業領袖在創新方面有著良好的記錄。因此,您需要創新手段將您的資料變得更有價值。

  • 公司戰略。一些企業只是為了人工智慧而實施人工智慧,卻沒有一個完善的企業戰略。在這種情況下,企業得到的是一個漫長期的、沒有實際價值的專案。為了避免這種情況,您需要確保您的業務策略是靈活的,以使人工智慧服務於公司戰略。

  • 結果可衡量。在實施人工智慧技術之前,你應該考慮如何評估人工智慧演算法的效率和結果。設定指標來評估技術的投資回報。

  • 結果偏差。有時候人工智慧的工作方式並不像您所期待的那樣,出現了結果偏差。因此,您不應依賴於人工智慧演算法的實現,還應考慮資料科學家後期維護演算法的額外預算支出。

4、關鍵點

人工智慧是一個偉大的工具,可能會給企業帶來很多好處。然而,它不是“一刀切”的解決方案。

在考慮小型企業的人工智慧之前,你應該考慮以下幾點:

  • 如果你的企業產生的資料很少,人工智慧就不是你選擇的技術解決方案。人工智慧要訓練學習、正常工作並獲得有價值的見解,需要大量資料。

  • 人工智慧和機器學習不是魔術,而是數學。因此,不要僅僅認為這些技術是讓你的企業賺更多錢的銀彈。

  • 如果你有一家不生產大資料的小公司,人工智慧演算法或許不會幫助你賺更多的錢。

  • 要將人工智慧應用到你的業務中,你需要有結構化的資料,清晰地定義業務問題,以及靈活的公司戰略。





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