如今有關人工智能的炒作多得令人眼花繚亂。各個行業都極力采用這種技術,以獲得相對于其他企業的競爭優勢——降低運營成本,并改善客戶體驗。但是,你的企業真的需要人工智能解決方案嗎?
一些企業表示,人工智能只不過是浪費時間和金錢。此外,一些企業在人工智能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、數據量少,以及無法衡量結果。
并非所有公司都準備將人工智能納入其企業戰略。人工智能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。
商用人工智能
人工智能是一種特殊的算法,它允許虛擬計算機通過模式識別來自動地學習經驗,并適應新的信息來解決特定的業務問題。AI包括以下分支:
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自學習能力和多層處理單元,并應用于圖像和語音識別。
人工智能對商業的好處
利用人工智能進行業務運營的公司表示:
54%的企業高管聲稱人工智能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能幫助他們的員工專注于更有意義的任務
51%的執行官為他們的產品應用人工智能和增值解決方案
59%的高管認為人工智能改善了大數據的使用
人工智能的業務應用
企業應用人工智能完成以下任務:
檢測欺詐行為。人工智能會對數百萬筆交易進行比較,并區分合法交易和欺詐交易。
提高數據安全性。該算法識別數據訪問、異常報告和安全漏洞。
電子商務推薦引擎。人工智能分析買家的購買歷史,并確定一個人的偏好。
提供更好的客戶支持。人工智能聊天機器人可以幫助用戶處理簡單的任務和簡單的查詢。
預測庫存供應。智能算法分析用戶的購買行為,并找出最受歡迎的產品。
客戶評分。通過分析潛在客戶的活動,人工智能對他們進行優先排序,并預測每個客戶可能帶來的利潤。
更好地管理財政資源。人工智能機器通過分析買家的行為模式來預測收入和現金流。
基于上述幾點,讓我們來看看人工智能如何應用到商業中,以及在采用人工智能的過程中你將面臨哪些挑戰。
我的企業真的需要人工智能嗎?
首先要記住的是,并非所有公司都準備好利用人工智能。如果你想知道人工智能是否適合你的業務,請考慮以下幾點。
1、完善的數據收集
人工智能需要以正確的方式收集大量高質量的數據。此外,收集高質量的數據是人工智能專家和數據科學家的基本任務。在此,我們討論的不是在internet上可訪問的數據,而是您的公司收集的數據。
但是,對于你的AI解決方案需要多少數據,并沒有特定的答案。這取決于您的業務問題的復雜性和您將要構建的AI算法的復雜性。
因此,如果你決定雇傭數據科學家來構建AI算法,你需要做以下準備:
檢查數據中的錯誤。雖然人工智能算法可以從大數據中找到真知灼見,但它們無法辨認數據格式。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,那么AI算法就不會。在這種情況下,人工智能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。
保持數據的更新。如果你想讓人工智能算法做出精確的預測并獲得真正有價值的見解,你應該保持數據更新。這意味著在使用數據進行人工智能訓練之前,你需要刪除所有舊的和不相關的信息。另外,確保數據沒有丟失,沒有空白和異常值。
使用統一格式進行數據存儲。為了讓AI算法能夠從你的數據中學習,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保存數據,如pdf、Word文檔等多種格式,則需要將其轉換為數據庫可搜索的形式。
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存儲數據的方式,下一步就是找出你想從AI算法中得到什么。這意味著你需要定義你想要AI算法解決的業務問題。為了讓您了解使用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是如何利用人工智能和機器學習的推薦系統。機器學習算法會分析其他有相似愛好的用戶的觀看歷史,向用戶推薦更令人興奮的內容。通過這種方式,該公司增加了付費用戶的數量,同時為用戶帶來更吸引人的體驗。
制定數據驅動的業務決策。你可以應用人工智能來獲取關于如何控制租金價格、優化資源規劃和需求預測等方面的見解,甚至可以預測設備何時可能發生故障。
自動化業務流程。人工智能算法非常適合于日常任務的自動化,因為它們擅長于分析一個特定任務的所有可用數據。如果你想知道用人工智能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數據。
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能。例如,Facebook、Netflix、Spotify和其他利用人工智能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數據變得更有價值。
公司戰略。一些企業只是為了人工智能而實施人工智能,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、沒有實際價值的項目。為了避免這種情況,您需要確保您的業務策略是靈活的,以使人工智能服務于公司戰略。
結果可衡量。在實施人工智能技術之前,你應該考慮如何評估人工智能算法的效率和結果。設置指標來評估技術的投資回報。
結果偏差。有時候人工智能的工作方式并不像您所期待的那樣,出現了結果偏差。因此,您不應依賴于人工智能算法的實現,還應考慮數據科學家后期維護算法的額外預算支出。
4、關鍵點
人工智能是一個偉大的工具,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能之前,你應該考慮以下幾點:
如果你的企業產生的數據很少,人工智能就不是你選擇的技術解決方案。人工智能要訓練學習、正常工作并獲得有價值的見解,需要大量數據。
人工智能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數據的小公司,人工智能算法或許不會幫助你賺更多的錢。
要將人工智能應用到你的業務中,你需要有結構化的數據,清晰地定義業務問題,以及靈活的公司戰略。
責任編輯:ct
電子發燒友App


評論