人工智能、机器学习、自动化将如何影响2018和以后的商业世界|红杉汇内参

2017 年 11 月 15 日 红杉汇 编译/洪杉

[ 编者按 ] 如果要“论持久战”的话,现在正处于机器人的战略进攻阶段。


人们对这样的消息如今已见怪不怪:4个月前,一台AI机器成功完成了一场大学水平的数学考试,比人的平均速度快了12倍。AI正在拿下许多人类的工作领地,迫使员工不得不学习新技能,就好像汽车修理工不得不扩大自己的工具箱一样。区别在于,他们没有几十年的时间来适应,而要利用新的教育资源甚至是AI本身来加速再培训的过程。


我们生活在激动人心的创新年代,未来的技术仿佛就在我们的指尖。瞻望2018以及今后的商业世界,AI会怎样根本性地改变商业?如何让电商达到新高度、企业运作更智能、营销更智慧?本文对此作出了预测。


创业者要想成功,那就别去理睬那些天花乱坠的宣传,做好自己需要做的工作——只有行动无可替代。


每期监测和精编中文视野之外的全球高价值情报,为你提供先人一步洞察机会的新鲜资讯,为你提供升级思维方式的深度内容,是为 [ 红杉汇内参 ]



 内参

人工智能、机器学习、自动化将如何影响

2018和以后的商业世界

综合编译 / 洪杉


如今的人工智能算法已经支持非常准确的机器视觉、听觉和语音交互,可以访问全球信息存储库。这些发展导致了AI在商业应用方面的爆炸式增长,这就好比寒武纪时期,当时动物视力的进化促进了全球物种多样性的显著增长。


一如既往,新时代仍将会有赢家和输家。这种两极分化会变得特别明显,而且毫不留情。美国市场调查与咨询公司Markets and Markets估计,到2022年,机器学习市场将会从2017年的14.1亿美元增长到88.1亿美元。它将如何影响2018年及之后的商业世界?且看下文分解。

 

让营销更智慧

 

2017年4月,Salesforce开展了一项针对世界各地营销领袖的研究,超过60%的市场营销人员希望能利用人工智能技术让登入页面、网页、程序化广告以及媒体购买内容动态化呈现。而最令人兴奋的莫过于人工智能对社交媒体监测和潜在客户培养(lead nurturing,即线索培育)的潜在影响。在不远的将来,人工智能将变得越发复杂,也会成为社交网络营销的有力工具。


热心提示:现在就开始进行分析并发展牢靠的客户画像,将会是未来人工智能算法运用到社交媒体的关键。


人工智能让公司有机会获得个性化的服务、广告和互动,但赌注是巨大的。整合先进数字技术和专有数据以创造个性化体验的品牌可以增加6%到10%的收入,这是其它品牌的三倍。BCG估计,在零售业、医疗保健和金融服务行业,未来5年,将有8000亿美元的收入转移到排名前15%的个性化公司。


企业还能够利用机器学习来促销产品,把对的产品在对的时机销售给对的客户。2018年,市场营销人员将继续依靠机器学习来更好理解电子邮件打开率,可以确切知道何时发送下一封广告以提高点击率和转化率。

 

电子商务到达新高度

 

你正在亚马逊购买一副新的太阳眼镜,即使你还没有最终下单,Facebook的订阅中已经充斥着眼镜广告和夏季时尚趋势——这是机器学习。事实上,这一分析用户购买历史或在线购物行为所产生数据的例子,为我们揭示了电子商务的未来。


零售公司也在跟踪最有可能让你停止滚动页面的广告或图片,以便为你展示特定的内容。机器还可以跟踪你在社交网站上最活跃的时间,以便在最佳时机里将这些广告呈现在你眼前。


而说到购买,机器学习则能被运用于减少小企业的信用欺诈风险。它能从含有欺诈性交易的数据库学习并识别出典型的欺诈交易模式——这也类似于垃圾邮件识别和阻拦过程。

 

聊天机器人更聪明

 

曾经,聊天机器人仅仅被视作网络上的人造宠物,但通过机器学习,它们变得愈来愈有智慧,企业正在大规模地运用它们。


2018年以及未来,聊天机器人将会在客户服务上起到关键作用:


 提供一周24小时不间断客户服务。

 识别客户情绪,无缝转由人工服务。

 “请您稍等”的日子一去不返。

 快速访问客户数据使服务更加个性化。

 

企业运作更智能

 

企业运作的操作和流程天然就适用于AI。它们通常有类似的规程和步骤,生成大量的数据,并产生可测量的输出。适用一个行业的许多AI模型也能在另一个行业中发挥作用。AI目前流行的用途包括预测维护和非线性生产优化,对生产环境的元素进行整体分析,而不是按顺序或孤立地进行分析。


许多服务型公司已经开始认识到AI与机器人处理自动化相结合的好处。他们使用基于规则的软件机器人来代替人类在电脑桌面的操作,然后通过人工智能来学习,以及增加操作的灵活性和智能性。IBM、埃森哲和印度的HCL、Infosys、Wipro、Tata等外包巨头正在进行大规模的AI开发,将重点从降低劳动力成本和规模,转向建设智能和自动化平台,以提供更高价值的服务。

 

2018年:什么将进一步自动化

 

 运营自动化。


一旦企业争取到了一笔重要订单,就得提供所承诺的产品或服务。这个过程对现在多数企业而言是什么样的呢?企业得先举行项目启动会议,然后想方设法满足所有承诺。但是,有了运营自动化以及强大的CRM,不用等到开会,你就可以看到客户和公司之间所有的交易信息以及往来,这能让服务企业在营造良好客户关系和管理预期上抢得先机。这类SaaS产品就是服务运营自动化。


 会计自动化。


作为人类,我们在数据输入方面比机器更易出错,速度更慢。在线财会软件公司Xero的研究表明,到2020年,自动化在会计领域将会常态化,相当数量的金融专业人士将使用更高级的分析工具来帮助他们为全球商业模式增值。


 薪资/人力资源自动化。


小企业由于规模小,无法建立专门的HR部门,怎么办?采用新的自动化技术,一些服务平台将帮助这些企业实现HR方面的合规化申报和记录。

 

超越企业:

整个产业的价值池面临转变

 

整体来说,AI和其可能的应用情境将影响到整个行业结构。例如,无人驾驶汽车不仅会影响汽车生产商,还会影响司机、车队老板以及城市的交通模式。BCG的一份报告指出,无人驾驶车辆将会使在途车辆数目和平均乘车时间减少30%,停车位需求减少一半,排放量降低三分之二。


医疗保健行业也是一个典型实例。未来五年,AI预计会在疾病诊断上备受关注,它对特定肿瘤类型的诊断表现已经超过了放射科医生,不论是刚起步的小公司还是科技巨头都在研发AI辅助方法来更早地诊断癌症,提供最精确的癌症预测。


由于人工智能的内在性能标准,人工智能很可能会加快医保向以价值为标准的方向转变——以治疗结果而不是治疗天数为收费标准。这种趋势将使消费者受益。

 

在不久的将来,在云、自动化、人工智能和机器学习技术的支持下,我们将能目睹伟大技术的出现。这的确是信息技术黄金时代的开始,对企业来说,是时候认真审视自身并找到整合这些技术趋势的方法。


 情报

#写在2017年的时光边上#

一份优秀的年终企业总结写作指南

如果不知道东西坏在哪儿了,你怎么去修复呢?

如果没有意识到某些成就对大局有多重要,你会如何庆祝它们?

如果没有对你的企业进行年终回顾,那么你可能会在新的一年遇到同样麻烦的系统、流程和问题。

成功的企业家经常回顾他们的指标、文化、胜利和缺点。该指南能够帮助你更容易做到这点。


▨ 设定你的目标。明确你想要的是什么。跳出企业自身,以此获得大局观。

▨ 列出问题清单。有意识地关注过程会激发你的创造力,并防止你和你的团队忽略重要信息。

▨ 确定你的衡量指标。哪些对企业发展有贡献,并会进一步推动最佳实践。

▨ 发现做得好的部分并庆祝。回顾一年来的成就,然后列出特别突出的前三项,注意你用来实现这些成就的所有工具和过程是什么。

▨ 回顾公司的价值观和文化

▨ 跟进这是一个动态文件,如同流水一般。做出改变,记下你的胜利之处,并继续为之庆祝。


#不要老是落入同一个陷阱#

创业公司会失败的4个常见原因

▨ 在企业价值观上做出让步。对于利润的极度渴望通常致使他们不计一切地达成商业交易,从而造成遗憾。

▨ 使用糟糕的业务名称。一个好名字会带来巨大的品牌、营销和网络影响。

▨ 把每个竞争对手都视为敌人。太过专注于商业竞争,以至于无法创造性地打造能走向更高层次的稳固竞争优势。实际上,竞争对手能帮助你取得进步。

▨ 没有做好最坏的打算。永远要有Plan B。


#提高你的情绪智商#

这些情绪习惯会让你成为好的倾听者

▨ 不要只赞同别人的话,还要与他们有情感上的共鸣。首先要做的就是感情强化,对别人的话表示赞同点头还不够。

▨ 解读肢体暗示和微表情。有意识地使用那些非语言数据,并知道如何应对。

▨ 读懂潜台词。“恕我直言”通常意味着“当心,我不会顾及你的地位”。

▨ 如果感到生气,对对方的话作出回应而不是回击。


 推荐阅读

车品觉:数据引擎将成为未来公司的壁垒

网罗AI人才,顶尖科技公司喜欢用这些套路

10000小时理论已经Out了,贝佐斯和扎克伯格都在遵循10000次实验法则

共同学习、常识及其之上的世界观:沈南鹏×徐小平×周鸿祎×杨澜×陈志武纵论终身学习

可怕的还不是今天被用户无视,而是缺少未来存在感


登录查看更多
1

相关内容

机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的过程, 是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性科学技术。
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
158+阅读 · 2020年6月2日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2020年3月31日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
295+阅读 · 2019年12月23日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
115+阅读 · 2019年10月10日
人工智能商业化研究报告(2019)
腾讯大讲堂
15+阅读 · 2019年7月9日
解读《中国新一代人工智能发展报告2019》
走向智能论坛
32+阅读 · 2019年6月5日
2019年机器学习:追踪人工智能发展之路
人工智能学家
4+阅读 · 2018年10月14日
“搞机器学习没前途”
CSDN
236+阅读 · 2018年9月12日
干货|2018中国人工智能商业落地研究报告
机器人大讲堂
3+阅读 · 2018年6月22日
2018年的人工智能和深度学习将会如何发展? | 分析
网易智能菌
3+阅读 · 2017年12月30日
如何教育人工智能这个全球74亿人共同的小孩?
微软研究院AI头条
3+阅读 · 2017年11月17日
AI世界:2018年八大趋势
CSDN云计算
6+阅读 · 2017年10月20日
关于人工智能(上)
七月在线实验室
4+阅读 · 2017年9月13日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月22日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
158+阅读 · 2020年6月2日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
187+阅读 · 2020年3月31日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
212+阅读 · 2020年2月21日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
295+阅读 · 2019年12月23日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
115+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
人工智能商业化研究报告(2019)
腾讯大讲堂
15+阅读 · 2019年7月9日
解读《中国新一代人工智能发展报告2019》
走向智能论坛
32+阅读 · 2019年6月5日
2019年机器学习:追踪人工智能发展之路
人工智能学家
4+阅读 · 2018年10月14日
“搞机器学习没前途”
CSDN
236+阅读 · 2018年9月12日
干货|2018中国人工智能商业落地研究报告
机器人大讲堂
3+阅读 · 2018年6月22日
2018年的人工智能和深度学习将会如何发展? | 分析
网易智能菌
3+阅读 · 2017年12月30日
如何教育人工智能这个全球74亿人共同的小孩?
微软研究院AI头条
3+阅读 · 2017年11月17日
AI世界:2018年八大趋势
CSDN云计算
6+阅读 · 2017年10月20日
关于人工智能(上)
七月在线实验室
4+阅读 · 2017年9月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员