人工智能(AI)的潜力已经渗透到世界各地企业的高层管理人员。人工智能为组织带来许多好处,例如降低成本,提高服务质量,以及快速,可操作的业务洞察的承诺。问题是决策者如何引导他们的组织利用人工智能技术的真正力量。

人工智能技术市场正在蓬勃发展,部分原因是企业的采用率不断提高。研究结果发现,38%的企业已经使用人工智能,到2018年这个数字增长到62%。

AI是一个复杂的领域。管理者们不能仅仅将其视为将孤立的技术知识应用于特定问题的过程。真正的价值来自于了解支持人工智能的大量技术,以及它们如何用于开发全方位服务产品。

如何为您的企业考虑人工智能辅助技术

埃森哲关于人工智能技术潜力的综合报告,将人工智能转化为商业价值,阐明了如何更好地理解人工智能辅助解决方案以实现您的业务目标。该报告在自动化扩充方面将它们分开对于这两个类别,公司需要根据两个标准评估解决方案:工作复杂性和数据复杂性。

工作复杂性可以从常规的,基于规则的工作(即职员的工作)到需要人类判断的临时任务(即研究科学家的工作)。同样,数据复杂性的范围可以从低容量的结构化数据集(例如销售报告)到来自社交媒体的大量易失性数据。

业务AI解决方案的四种活动模型

分析上述标准会产生一个框架,从中产生四种主要类型的活动模型:

  • 效率

该模型旨在通过感知和行动的技术提供一致,经济高效的性能解决方案。人类根据商业条件监控准确性并调整规则。系统可以快速,准确,高效地将这些决策转化为行动。

  • 专家

该模型包括所谓的“专家系统”。这些能够调查海量数据集,根据这些知识提出建议。该系统可以自主运行,也可以为人类判断提供输入。

  • 效用

有效性模型旨在提高工人产生特定预期结果的整体能力技术,然后充当个人助理:人类使用认知工具来协助安排,沟通,监控和执行活动。面向消费者的代理商,如Siri,Cortana和Google Now就是完美的例子。

  • 革新

在这个模型中,AI增强了人类的创造力和思想 – 例如,艺术家,企业家,研究人员和设计师。技术作为一种支持系统,提供建议并确定替代方案,同时人类做出决策并采取行动。

这些只是人工智能技术如何集成到引人注目的业务解决方案中的几个例子

  • 计算机视觉 – 洞察购物者的行为; 业务运营分析
  • 音频处理 – 呼叫中心自动化
  • 语音识别 – 交互式语音应答系统
  • 传感器处理 – 精准农业
  • NLP – 个人助理
  • 知识表示 – 网络搜索和链接
  • 推理引擎 – 贷款和信贷审批
  • 专家系统 – 医疗诊断
  • 机器学习 – 软件工具

任何希望AI优化其流程的企业都必须保持许多选择。管理者们无法完全专注于任何特定技术。事实是,技术本身并不是答案。第一步是考虑需要完成的工作类型,然后是关于如何集成AI技术成为该问题的解决方案。

结合人工智能的数据分析工具DataFocus

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