如今有关人工智能的炒作多得令人眼花缭乱。各个行业都极力采用这种技术,以获得相对于其他企业的竞争优势——降低运营成本,并改善客户体验。但是,你的企业真的需要人工智能解决方案吗?
一些企业表示,人工智能只不过是浪费时间和金钱。此外,一些企业在人工智能计划方面面临特殊的困难。Gartner的研究显示,最常见的问题是缺乏有经验的专家、数据量少,以及无法衡量结果。
并非所有公司都准备将人工智能纳入其企业战略。人工智能适合你的特定业务吗?为了找到答案,我们回顾了AI的商业用例。
商用人工智能
人工智能是一种特殊的算法,它允许虚拟计算机通过模式识别来自动地学习经验,并适应新的信息来解决特定的业务问题。AI包括以下分支:
自然语言处理允许机器分析、理解和生成人类语言。
深度学习赋予虚拟机自学习能力和多层处理单元,并应用于图像和语音识别。
人工智能对商业的好处
利用人工智能进行业务运营的公司表示:
54%的企业高管声称人工智能解决方案提高了他们的企业生产率
72%的决策者表示,在商业中使用人工智能帮助他们的员工专注于更有意义的任务
51%的执行官为他们的产品应用人工智能和增值解决方案
59%的高管认为人工智能改善了大数据的使用
人工智能的业务应用
企业应用人工智能完成以下任务:
检测欺诈行为。人工智能会对数百万笔交易进行比较,并区分合法交易和欺诈交易。
提高数据安全性。该算法识别数据访问、异常报告和安全漏洞。
电子商务推荐引擎。人工智能分析买家的购买历史,并确定一个人的偏好。
提供更好的客户支持。人工智能聊天机器人可以帮助用户处理简单的任务和简单的查询。
预测库存供应。智能算法分析用户的购买行为,并找出最受欢迎的产品。
客户评分。通过分析潜在客户的活动,人工智能对他们进行优先排序,并预测每个客户可能带来的利润。
更好地管理财政资源。人工智能机器通过分析买家的行为模式来预测收入和现金流。
基于上述几点,让我们来看看人工智能如何应用到商业中,以及在采用人工智能的过程中你将面临哪些挑战。
我的企业真的需要人工智能吗?
首先要记住的是,并非所有公司都准备好利用人工智能。如果你想知道人工智能是否适合你的业务,请考虑以下几点。
1、完善的数据收集
人工智能需要以正确的方式收集大量高质量的数据。此外,收集高质量的数据是人工智能专家和数据科学家的基本任务。在此,我们讨论的不是在internet上可访问的数据,而是您的公司收集的数据。
但是,对于你的AI解决方案需要多少数据,并没有特定的答案。这取决于您的业务问题的复杂性和您将要构建的AI算法的复杂性。
因此,如果你决定雇佣数据科学家来构建AI算法,你需要做以下准备:
检查数据中的错误。虽然人工智能算法可以从大数据中找到真知灼见,但它们无法辨认数据格式。例如,如果你在一个客户的名字上拼错了几个字,但仍然断定这个人就是那个人,那么AI算法就不会。在这种情况下,人工智能机器会将拼写差异归类为不同的人,这对预测产生了负面影响。
保持数据的更新。如果你想让人工智能算法做出精确的预测并获得真正有价值的见解,你应该保持数据更新。这意味着在使用数据进行人工智能训练之前,你需要删除所有旧的和不相关的信息。另外,确保数据没有丢失,没有空白和异常值。
使用统一格式进行数据存储。为了让AI算法能够从你的数据中学习,你需要将所有的输入保持同一种格式。如果企业以不同的格式保存数据,如pdf、Word文档等多种格式,则需要将其转换为数据库可搜索的形式。
2、需要解决的特殊业务问题
如果你已经维护了业务收集和存储数据的方式,下一步就是找出你想从AI算法中得到什么。这意味着你需要定义你想要AI算法解决的业务问题。为了让您了解使用AI可以改进的领域,我们列出了三个最常见的AI用法。
为现有产品带来价值。例如,Netflix是如何利用人工智能和机器学习的推荐系统。机器学习算法会分析其他有相似爱好的用户的观看历史,向用户推荐更令人兴奋的内容。通过这种方式,该公司增加了付费用户的数量,同时为用户带来更吸引人的体验。
制定数据驱动的业务决策。你可以应用人工智能来获取关于如何控制租金价格、优化资源规划和需求预测等方面的见解,甚至可以预测设备何时可能发生故障。
自动化业务流程。人工智能算法非常适合于日常任务的自动化,因为它们擅长于分析一个特定任务的所有可用数据。如果你想知道用人工智能可以自动化哪些流程,首先考虑一下你的业务流程中是否有丰富的数据。
3、文化的创新
你的公司文化也决定了你是否准备好实施人工智能。例如,Facebook、Netflix、Spotify和其他利用人工智能的行业领袖在创新方面有着良好的记录。因此,您需要创新手段将您的数据变得更有价值。
公司战略。一些企业只是为了人工智能而实施人工智能,却没有一个完善的企业战略。在这种情况下,企业得到的是一个漫长期的、没有实际价值的项目。为了避免这种情况,您需要确保您的业务策略是灵活的,以使人工智能服务于公司战略。
结果可衡量。在实施人工智能技术之前,你应该考虑如何评估人工智能算法的效率和结果。设置指标来评估技术的投资回报。
结果偏差。有时候人工智能的工作方式并不像您所期待的那样,出现了结果偏差。因此,您不应依赖于人工智能算法的实现,还应考虑数据科学家后期维护算法的额外预算支出。
4、关键点
人工智能是一个伟大的工具,可能会给企业带来很多好处。然而,它不是“一刀切”的解决方案。
在考虑小型企业的人工智能之前,你应该考虑以下几点:
如果你的企业产生的数据很少,人工智能就不是你选择的技术解决方案。人工智能要训练学习、正常工作并获得有价值的见解,需要大量数据。
人工智能和机器学习不是魔术,而是数学。因此,不要仅仅认为这些技术是让你的企业赚更多钱的银弹。
如果你有一家不生产大数据的小公司,人工智能算法或许不会帮助你赚更多的钱。
要将人工智能应用到你的业务中,你需要有结构化的数据,清晰地定义业务问题,以及灵活的公司战略。
责任编辑:ct
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