經濟衰退已來，請勿拒絕AI ！

此次衰退比我們之前經歷過的任何一次都更嚴重也更突然。儘管我們都希望風波能夠快點過去，但暫時來看似乎不太可能。一旦轉變為長期、深層衰退，那麼幾乎所有企業的CEO與董事會都將面臨巨大的壓力。

假如這場衰退的持續時間真的超過我們的想象，而且其中必然有一些公司成為贏家、一些遭遇失敗，那麼AI技術將在對抗當中扮演怎樣的角色？企業高管什麼會在這時考慮藉助AI的力量？當下又為什麼是投資的最佳時間點？

理由很簡單，AI相較於其他任何型別的技術都更有份量也更具變革性，它的根本優勢就是能夠在實踐中不斷自主學習、自我改善。筆者認為，如果企業能夠將AI解決方案與正確的商機匹配起來，必將成為這場經濟衰退中的贏家之一。

總體而言，AI在降低成本、最佳化財務能力以及尋找新的收入來源等方面都將帶來極具意義的影響。下面讓我們逐條進行剖析。

降低成本        

舉例來說，部分醫療保健供應機構可以將AI引入註冊系統，藉此改善患者病史資訊的完整性與可用性等。以自動化方式處理這部分工作不僅能夠提高人類員工的工作效率，同時也將大大減少錯誤。以往，人為錯誤通常要求員工重新稽核，並由此帶來極高的時間與精力成本。

而在AI取代客戶服務等部分工作崗位之後，企業更可以節約下大量成本。AI聊天機器人不僅能夠24/7全天候工作，價格也比普通員工更便宜，更能夠顯著提高客戶滿意度。

此外，AI還能帶來良好的預測性維護效果，從另一個側面實現成本節約。在AI普及之前，我們通常會在裝置維護中使用平均故障時間來分析何時應該更換特定元件。但在IA技術的幫助下，特定裝置的執行狀況將由機器自動上報，幫助我們快速確定可能即將失效的元件，並批次替換掉這些對應元件。

最佳化財務能力     

在這場大衰退當中，不同職能崗位扮演的角色也將表現出巨大區別。設想一下，如果我們可以使用AI技術實時預測需求、庫存管理與應收賬款，也就意味著能夠針對瞬息萬變的環境做出快速反應。以此為基礎，我們可以預測應該將資金分配到哪裡，而不只是僵化遵循已有的歷史資料。

如果零售商因疫情流行而被迫暫時關停一部分門店，該怎麼辦？如果沒有AI，我們恐怕只能根據各家門店的原有績效指標與人口統計分析進行判斷。

但在AI的支援下，我們可以在閉店決策中引入更多智慧化元素。例如，埃森哲建立的AI解決方案就可以預測特定商店關停給該地區客戶帶來的實際影響。那些顧客會前往位置更便利的競爭對手處、轉而採取線上購物的新方式，還是說出於對您品牌的忠誠度而暫時不買東西？

此外，AI技術還能夠建立起更強大的預測模型，幫助大家在關店決策中提高對結論的信心；能夠幫助我們管理壞賬處理決策。回顧2018年，我們發現，壞賬導致相當一部分企業的利潤率損失達5%。而在經濟衰退期間，隨著客戶延遲付款或倒閉，壞賬自然會進一步增加。

同時，AI技術還可以評估所有相關客戶資料，包括其信用等級、行業型別、付款歷史、債務負擔、僱用與解僱行為以及地理位置等多種資料點，確定對方企業不按時支付賬單的可能性。憑藉這些資訊，基於AI的系統能夠為客戶提供關於付款條件的實時建議。

尋找新的收入來源

另一方面，AI還能對消費者的預期行為者建模，實現更好的促銷效果（例如及時釋出泳池玩具、高階電腦顯示器等產品的折扣資訊）。

結合促銷的歷史結果，AI技術能夠新增新的變數以模擬買家行為，例如當地隔離環境、零售店位置、學校是否關閉、政府機構的管控政策、COVID-19疫情爆發的可能性等等。

AI甚至能夠從某個地理區域內的成功促銷案例中收集資料，進行相似性建模，並根據另一位置的實時結果提供促銷建議。

除了促銷之外，AI技術還有助於提升企業市場份額。各家食品商一直在用自家產品爭奪消費者口袋裡的零錢，並構成極為激烈的市場競爭態勢。每家廠商都希望消費者購買自己的薯條，為了贏得買家的青睞，他們開始提供越來越多的口味與分量選擇——但要想實現真正的創新，他們更需要AI技術。

AI能夠瀏覽龐大的資料倉儲並識別出人類無法感知的模式。AI可以檢視人口統計資訊，包括本地消費者的偏好、年齡、種族、性別、收入狀況等重要因素，據此決定在本地力推哪些具體食品口味。

舉例來說，AI模型就發現，得克薩斯州弗里斯科市這個人口不足20萬的小鎮上生活著眾多印第安人。AI也發現印第安人喜歡咖哩味的食物，因此建議在這裡銷售以往僅在印度推出的咖哩味零售，並因此受到當地居民的熱烈歡迎。

這只是AI發現微型市場的一個案例，而真正重要的是，我們所服務的整體市場中，到底涵蓋著多少個這樣的微型市場？

結合本文提出的案例，可以看到AI演算法的智慧化水平每一天都在提升。如果我們仍然依賴人類處理那些AI可以做得更好的工作，那麼面對競爭對手不斷自我增強的AI工具，我們將永遠無法縮小差距。

最後，面對這場突如其來的經濟衰退，請大家拿出對待“生死之戰”的態度。獲勝者離不開AI的加持，而仍然拒絕AI技術的企業將輸在起跑線上。