人工智能(AI)如今已成為企業CIO和其他高管關注的熱門技術主題。咨詢機構德勤咨詢公司的調查表明，除了機器學習(ML)和深度學習(DL)的相關領域之外，37%的早期采用企業已經在認知技術上投資了500萬美元或更多。

人工智能(AI)如今已成為企業CIO和其他高管關注的熱門技術主題。咨詢機構德勤咨詢公司的調查表明，除了機器學習(ML)和深度學習(DL)的相關領域之外，37%的早期采用企業已經在認知技術上投資了500萬美元或更多。多達83%的這些公司已經報告獲得了“適度”或“實質性”的好處。

德勤咨詢公司的報告指出，通過這些基礎投資將為更高級的長期實施鋪平道路，例如在一系列現成軟件包中提供的認知能力。

那么，企業CIO將如何采用人工智能技術?以及將來如何開發他們的業務用例?

利用信息創造新的智慧

金融數據組織Experian公司的全球首席信息官Barry Libenson表示，人工智能和機器學習等新興技術將成為“游戲規則改變者”。簡單來說，機器學習可以為企業創造更好的洞察力。

Libenson認為，數字化領導者可以將社交媒體數據等信息與財務數據相結合，并創造新知識。

他說，“我們已經看到了一些非常有趣的事情：有些人非常富有，他們從不借錢，他們可能沒有很好的信用記錄。但是，如果查看一下某人的社交媒體資料，就會知道他們喜歡什么，他們在哪里消費，實際上可以通過基于社交媒體數據的見解和數據表明其行為和信用。”

Libenson表示，機器學習的另一個有趣的應用是基礎設施管理領域。他說，“我們會通過認知技術了解到某些行為，我們可以從中吸取教訓。這不是什么新鮮事，而技術變得更加進步。用戶可以自己分析和判斷，這樣就可以根據其看到的某些情況確定什么時候會出現問題。”

Libenson說，在某些情況下，人類不一定能看到細微的變化，而機器則在這一方面具備更強的能力。他的團隊從DynaTrace日志中獲取數據，該日志可以監視系統行為，并將該信息提供給Splunk。這種以機器學習為主導的方法可以查找到人類不一定會檢測到的數據模式。

“Splunk可以看到它，因為它有處理信息的能力。”Libenson說。“如果它看到某些事情，它會提醒操作中心的人，并指出Dynatrace日志和Splunk報告了一些不尋常的行為，因此工作人員將會查看到底發生了什么。”

Libenson說，這種知識對業務績效有著積極影響。他補充說，“這可以防止系統中斷或故障轉移到另一臺設備，現在還有很多更智能的機器學習應用程序。”

利用云計算技術探索新興技術

《吉尼斯世界紀錄大全》(GWR)IT總監Rob Howe通過使用數字技術支持其組織的業務轉型。該公司在Howe的領導下不斷發展壯大，從一家出版世界記錄的出版社發展成為一家在營銷活動中與知名品牌合作的創意咨詢公司。

Howe領導開發了一種分階段的數字化轉型方法，其中包括實施SDL的記錄管理平臺、資產銀行的數字資產管理系統和Salesforce CRM技術。作為轉型過程的最后階段，《吉尼斯世界紀錄大全》(GWR)選擇Ensono來管理其業務關鍵型IT架構向AWS云平臺的遷移。

Howe的目標是將云計算作為進一步創新的平臺。他說，下一步是將GWR的應用程序編程接口(API)層轉換為微服務。Howe和他的團隊然后考慮應該將哪種類型的數據推送到邊緣位置。最后他表示，可能會考慮如何利用機器學習，盡管認識到這個階段目前有些超前。

Howe說，“這是一個想法，但需要更多的思考。這將解決我們面臨的挑戰之一的一個潛在解決方案，但在我們采用云平臺之前，它一直被擱置。對我們來說，現在實施還為時過早——我們在今年9月底采用AWS云計算基礎設施。隨著該服務發布新版本，我們將考慮升級資產平臺。我們還可以查看是否可以使用機器學習以更有效和自動化的方式幫助處理一些記錄應用程序。現在，我們已經完成了這一舉措，并展示我們提高價值的領域，并讓其他部門參與新的服務。”

接受人工智能以釋放寶貴的人力資源

英國國民健康保險服務管理局(NHSBSA)首席數字官Darren Curry也在領導著一個數字化轉型計劃。這一計劃的實施始于2015年，英國國民健康保險服務管理局(NHSBSA)當時考慮如何將其管理的產婦服務紙質記錄實現數字化。

“當我們開始考慮轉型時，人工智能并沒有在我們的議事日程上。”Curry說，他認為人工智能在英國國民健康保險服務(NHS)中具有“巨大的潛力”。

英國國民健康保險服務管理局(NHSBSA)于是采用了云優先的托管策略。除了向按需IT轉變之外，Curry還熱衷于確保人工智能等新興技術得到開發，而且這項工作已在進行中。

“我們在紐卡斯爾的聯絡中心每年與470萬名客戶聯系，并處理接聽詢問養老金電話、全科醫生的請求，以及其他與健康相關的咨詢等事務。我們最近在聯絡中心采用了亞馬遜Alexa人工智能技術，用于撥打有關歐洲健康保險卡(EHIC)的電話。”Curry說。

Curry表示，英國國民健康保險服務管理局(NHSBSA)實施了這項技術，其過程從概念到上線運營只用了兩周的時間。四周之后，他的團隊將其服務升級到全天候服務。該技術有助于支持聯絡中心運營商呼叫量減少45%。這樣做的目的是為了避免讓接線員接聽簡單的呼叫電話。

Curry說，“人工智能將幫助我們處理諸如'我可以在澳大利亞使用歐洲健康保險卡(EHIC)嗎?'等問題。通過應用該技術，我們大大減少了呼叫數量。我們還打算將人工智能用于其他一些工作流程，并在我們的呼叫中心運營中推出亞馬遜Alexa服務。”

研究認知能力如何促進運營活動

運輸商Addison Lee公司的首席信息官Ian Cohen表示，有效利用新興技術，需要安全地使用客戶數據。他指出，當客戶允許組織獲取數據時，組織必須遵守一些安全義務。

他說：“很多人提交個人信息以獲得免費Wi-Fi或在Facebook上玩游戲。希望人們能夠更加謹慎，了解他們擁有的數據的真正價值。”

作為這一前瞻性進程的一部分，Addison Lee公司正在研究如何在全球各地開發和使用自動駕駛汽車。Cohen表示，他的公司在如何調度汽車來滿足倫敦周邊的客戶要求方面擁有30年以上的數據。

他說，“我們每天獲得大約25,000次行程的數據，超過90%是根據駕駛員可用性、交通狀況和使用一組算法的交通服務自動分配的。”他認為，其業務的發展應該超越更廣泛的行業背景。

“我們需要了解采用人工智能時會發生什么，如何從這些環境中學習和獲取洞察力，以及如何將學習帶入程序化狀態。人工智能的應用還有很長的路要走，人們仍需要通過機器學習來邁出第一步。而認知、情境和情境意識的人工智能是為未來服務的。”

使用數據為利益相關者和客戶創造價值

Sky公司數字決策和分析主管Rob McLaughlin表示，新興技術被認為是一個極其復雜的領域，因為許多事情同時發生。他說，雖然許多企業高管都在談論和嘗試使用人工智能，但他們的公司仍然沒有解決一些基本問題。

McLaughlin說，“機器學習最好被理解為是一種統計技術，用戶可以用它來做任何事情，它不必用來行動，它可用于分析數據集。人工智能更多的是做出某種形式的決定，這更適用。人工智能幾乎總是與利用機器學習有關。”

McLaughlin說，以人為本的規則在向企業利益相關者解釋決策方式時非常有用。例如有人喜歡運動，服務團隊可能會推薦基于足球的產品。然而，人工智能的黑盒技術所建議的關系可能更難理解并向利益相關者解釋。

“我們正在創建一些功能，例如將應用程序編程接口插入主頁、聯絡中心系統或移動應用程序。這種采用需要與企業業務人員建立牢固的關系，管理這些可能是一個復雜的過程。”McLaughlin說。

McLaughlin的團隊確保他們的活動符合利益相關者的要求。他們必須努力實現三個業務目標中的一個：向上銷售和交叉銷售，即推薦產品;在生活中，確保客戶使用更多的產品;以及服務消息傳遞，這是關于以有效的方式與客戶打交道。

McLaughlin指出，“獲取數據必須是積極的事情，必須幫助讓客戶滿意。那些無法建立消費者與企業之間關系的數據是沒有發展前途的。而真正的價值交換必須成為所有面向客戶的組織的首要任務。”