【人工智能】人工智能与商业应用

会员服务 ·

【人工智能】人工智能与商业应用

2020 年 5 月 7 日 产业智能官

来源：德勤智慧未来研究院

商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。

本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区） FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动。

01.人工智能应用领域

人工智能有三大主要应用领域：认知自动化，认知参与和认知洞察力。

认知自动化

在这一领域，人工智能的主要领域是机器学习，机器人流程自动化（RPA），和其他能够自动化深层领域知识开发的认知工具。我们已经看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。

手写和字符识别是认知自动化应用的最佳范例，它可以支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。例如，可以使用自然语言处理和OCR技术从文档中提取关键信息。

认知参与

人工智能的下一阶段是认知技术“代理”：系统通过认知技术与人类建立密切关系。

认知系统开启了文本/图像/视频等“非结构化”数据的力量，为银行和客户提供定制化的产品和服务并创造新的收益流。

最常见的例子是语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道。同时，也出现了一些使用认知参与的新型应用领域，这些领域需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务。比如接收病人入院，或者推荐产品和服务。

认知洞察力

认知洞察力是指从各种数据流中提取概念和关系，用来生成隐藏在大量“结构化”和“非结构化”数据中的相关答案。

总的来说，认知洞察力可以检测来自多个数据源数据的关键内容和相关联系，从而获得更深入和可操作的洞见。

随着处理数据量的增加，观察和预测的准确性得到了提高。人工智能不仅可以深入了解已经发生的事情，而且还能分析正在发生的事情，以及预测接下来可能发生的事情。这可以帮助商业领袖制定计划，帮助员工提高他们的业绩。例如，在全球呼叫中心，客服人员使用多功能客户支持程序来回答产品提问，接受订单，调查账单问题，并解决客户的其他困扰。

根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。另一方面，美国劳动部在2016年发布的报告中提到“65%的在校学生未来将被雇佣于现在尚未存在的工作岗位”。这些预测告诉我们，在不久的将来，人工智能技术将与我们的生活产生紧密联系，对工作和生活等多方面造成深远影响。

02.人工智能中的监管问题

接下来的问题是:经济发展和社会各界需要做出哪些准备来迎接人工智能光明的未来？

在2017年初，欧洲议会提出一系列管理人工智能的法规，用来规定相关道德准则，以及人工智能犯错的责任归属问题。

议会调查员Mady Delvax强调了建立一个欧洲机器人监管机构的重要性，该机构将通过提供技术支持来协助政府部门。他还建议起草一份道德行为准则，用以指导机器人工程项目并确定他们的行为责任。

事实上，问责权或法律责任是人工智能争议中的关键问题。自动驾驶汽车的兴起就是最明显的例子，相关各方有必要去定义具体的保险计划，并确定损害赔偿的责任。在未来，智能自动化机器人将被赋予某种“法律人格”。最后 Delvaux的报告强调，机器人可能会对社会产生长期影响，政府部门需要密切关注这些趋势，创造新的就业岗位和税收模式。

03.人工智能发展现状

为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，Efma和德勤联合进行了一项大型调查, 调查范围涉及超过3000人, 受访者主要为金融服务公司技术和业务方面的高管，大多受访者表示，新认知技术的应用将增强工作的可控性，并减轻员工的工作负担，而不是将人们的劳动力完全替代。

对于“贵公司在人工智能应用领域处于什么阶段”这一问题，约90%的公司表示已经开始在他们的工作中使用人工智能技术，或正处于对这一新技术的学习中。

从下面的调查结果可以看出，数据安全(网络犯罪)、组织影响(人才需求和人员分配)、技术实施、控制权丢失和可持续性等问题是企业考虑人工智技术时可能产生的困扰。

调查数据显示，一个公司越处在认知技术实现的前沿阶段，就越难找到合适的人才。这可能是因为在技术越成熟的阶段，就越需要受过高级培训并有特定技能的专家。而在初始阶段，通用的知识就足够了。另一个重要事实是，在初始阶段，企业应用认知技术的主要障碍是缺乏组织。

有很多人担心人工智能技术可能会抢走人类的工作。然而，调查中91%的受访者认为新型认知技术可以协助或支持员工工作，而不是替代他们。

同时，调查显示大多数组织需要通过外聘来弥补人工智能技术的人才空缺，但是在聘请合适的专业人才时他们大多会遇到困难，所以未来在员工培训领域也将会产生大量投资机会。

至于人工智能的应用价值，不同的行业似乎都在寻找不同的技术解决方案。因此，有必要进行多元化的技术供应来扩大市场份额，满足更多的消费者需求。

04.德勤观点

“一些认知技术供应商和客户正在越过“科学研究项目”的阶段，使用人工智能技术来优化业务流程。现在是时候帮助企业寻找适合使用人工智能技术的业务领域，并且思考如何使用这一新技术来优化核心流程。”

这是德勤美国高级顾问，Tom Davenport教授在2015年底对认知技术发展的看法。德勤调查显示， 86%的受访企业高管从2014年开始对认知技术有所获悉。从那时起，认知创新浪潮就已从美国向海外发展。这一事实表明，人工智能正在从一个初步构建的理念发展为可以实际操作的商业应用。

尽管人工智能技术的发展十分迅速，但是在技术应用落地时仍然会面临企业文化和组织架构带来的阻碍和挑战。一些管理层人员青睐于存在巨大机遇的发展机会，而另一些管理者更希望采取渐进的方式进行发展。企业中推动人工智能技术实施的领导者需要意识到，目前并不存在一个万能的解决方案。从德勤的调查中可以看出人工智能领域存在着多样化的应用案例，企业可以选择构建一个具有突破创新意义的人工智能客户服务体系，于此同时也可以选择一个低风险的解决方案，如后台流程自动化。

先进制造业+工业互联网

产业智能官 AI-CPS

加入知识星球“产业智能研究院”：先进制造业OT（自动化+机器人+工艺+精益）和工业互联网IT（云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）产业智能化技术深度融合，在场景中构建“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升”的产业智能化平台；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

产业智能化平台作为第四次工业革命的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎；重构设计、生产、物流、服务等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生 新技术、新产品、新产业、新业态和新模式； 引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能化技术分支用来的今天，制造业者必须了解如何将“智能技术”全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中， 利用工业互联网形成数字化、网络化和智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。