首席信息官應用人工智慧指南

導讀

來源：Gartner

作者：Kasey Panetta

翻譯：楊凱（Kayson）

通過考慮這些風險和機遇領域，CIO們可以將AI泡沫從現實中分離出來。

一家公司意識到當打進電話話來自詢問訂單狀態的客戶高達30％時，若領導層想知道人工智慧（AI）是否能夠幫助其管理這樣的交互過程，答案是肯定的，AI中的虛擬客戶助理可以回答「我的訂單到哪裡了？」到「我還需要等多久？」等等類似的問題。但更大的問題是，人工智慧（AI）能否以更有影響力的方式來幫助公司，這是大家最為急迫的。

Gartner副總裁兼傑出分析師Whit Andrews表示：「在常規的商業時刻，需要看看你在與客戶的關鍵互動中如何使用AI技術，並考慮如何增加價值。然後將AI應用到這些交互點上，以幫助企業獲得更多商業價值。」

「AI需要公司從各種各樣的地方收集數據並得到應用，最終確定可以採取行動的自我改進分析路徑」

例如，從公司和消費者之間的交互過程中獲取的關於客戶的數據。當將信息與關於該特定客戶的其他數據（即，每Z周訂購X個Y產品的數量）相結合時，公司可以使用AI來進一步豐富在該交互之外的關係。

在未來的交互中，數據可能允許賣家提出特定於客戶的問題，例如「我們知道你經常在等待交貨。您希望訂購此產品還是訂購更大數量的產品？「AI使企業能夠從各種各樣的地方收集數據，並且在前所未有的粒度級別上進行自我改進分析。

1

CIO的關鍵見解

Gartner副總裁兼傑出分析師Janelle B. Hill 表示：「領先的CIO們正在與業界同行共同嘗試，發現AI的最佳使用案例，以評估其打亂市場和重塑現有業務模式的潛力。

在開始一個成功的AI之旅之前，以下是CIO們要了解的三個重要見解。

重要見解

01

人工智慧的發展正在加速數字化業務的落地，使許多CIO急於制定適合其企業的人才戰略和投資計劃。在過去的幾年裡，人工智慧技術的創新步伐驚人，主要來自小廠商。CIO處於恰當的位置，可以傳遞給公司首席執行官和董事會關於人工智慧最近的發展，並說明人工智慧可能會如何影響他們的業務和競爭格局。通過遵循這種方法，CIO可能會潛在地顛覆IT和業務之間的傳統參與模式，從一開始就影響業務戰略，而不是簡單地制定執行團隊決策後續的實施項目。

02

深度學習，自然語言處理（NLP）和計算機視覺是技術進步迅速發展的領域，也是CIO需要建立專業知識和技能的領域。

由於機器學習，大數據，計算機視覺和語音識別方面的最新突破，正在增強人工智慧的商業潛力。但是人工智慧需要新的技能和新的思維方式。CIO必須確保IT擁有AI解決方案的戰略和管理思路。雖然試點AI實驗可以從一個小投資開始，為了全面投產，最大的投資領域是建立和保留必要的人才。這些人才所需的技能包括特定人工智慧技術的技術知識，數據科學，維護高質量數據，問題領域的專業知識以及監測，維護和管理環境的技能。

03

人工智慧技術在商業上取得成功的市場條件是非常一致的，這使得人工智慧足夠安全，讓CIO能夠對潛在的應用案例進行調查，實驗和制定策略。

語音識別，自然語言處理（NLP）和圖像處理等功能受益於大數據處理和先進分析方法（如機器學習和深度學習）的發展。領先的人工智慧技術將在CIO經常提到的前三大業務目標中發揮越來越重要的作用：提高客戶親密度，增加競爭優勢，提高作業效率。CIO們應該尋找適用於這些領域的雲SaaS應用程序。更豐富的AI解決方案經驗將幫助CIO構建業務案例，並識別當前技術的局限性，以了解填補人才缺口所需的技能。

安德魯斯說：「最重要的是你的企業應該使用AI。「如果你有興趣探索人工智慧，最重要的第一步就是追求和解決對你所在的組織至關重要的或者瓶頸的問題。」

2

AI基礎

人工智慧的通用定義關注於自動化，因此經常會錯失IT和業務領導者可以利用的隱藏機會。人工智慧是模仿人類表現的技術，通常是通過學習而使其更加的聰明。

「首席信息官應該尋找關鍵的業務點，與人類互動或或使人類專業知識增加新的價值」

人工智慧最常見的錯誤是關注自動化而不是增加人的決策和交互。如果首席信息官只關注通過人工智慧進一步實現自動化，他們也會錯失更多個性化和差異化的潛在機會。人工智慧可以增強人類的能力，因為它有能力對信息進行分類，並且能夠以比人類自己完成的更快的速度進行預測。

首席信息官應該尋找人際交往或人類專業知識增加價值的關鍵業務點。然後，他們應該考慮人工智慧如何通過這些努力而創造更多的價值。

常見的AI應用程序

通常，通用AI應用程序會實時分析上下文交互數據和歷史數據。

銷售和營銷

定製銷售流程，個性化與潛在客戶的溝通，將銷售人員與買方進行匹配，並提供個性化定價。

服務

提供虛擬客戶協助和分類，預測維護和即將到來的維修需求，將服務人員連接到客戶，並發現流程差距。

供應鏈

發現和糾正數據錯誤，發現供應鏈中的風險，提升物聯網（IoT）設備在現場的效率，並規劃物流路徑。

銀行和金融服務

幫助客戶使用聊天機器人訪問他們的銀行餘額。

醫療保健

使用虛擬護理助理跟進患者出院後的情況。

避免炒作泡沫

炒作並不總是一件壞事。在有限的範圍內，它會促進關注，並觸發創新和潛在投資。一點點的炒作可以激發潛力，而炒作太多可能會導致錯誤的希望和錯誤的規劃假設。

如何從現實中識別AI泡沫

雖然人工智慧提供了令人興奮的可能性，但聲稱能夠提供人工智慧產品，但沒有任何真正具有差異化的創業公司和老牌供應商，已經使潛在的買家感到困惑，並且混淆了更加直接經過驗證的方法的價值。

「首席信息官們必須區分人造和真實的人工智慧產品」

安德魯斯說：「一家供應商向我們展示了一個聊天機器人，旨在為客戶和零售公司之間提供有關託運產品的有用對話。「但是，當我們詢問聊天機器人」如何從後續數據或客戶的選擇中改進自己的結論「時，供應商表示該系統完全基於自己的規則，而這些規則是手動定期更新的。

這可能會解決業務挑戰，但這不是AI。

隨著人工智慧加速推廣周期，並承諾永遠可以改變及優化業務，首席信息官們必須區分人造和真實的人工智慧產品。要做到這一點的一個方法是要求供應商描述AI解決方案中使用的分析模型，並從中推斷解決方案在特定情況下可能執行得如何。詢問AI系統如何學習和仔細聽取自我學習的指標，必要的人類訓練，還是只能手動改變「規則」。

3個問題要問供應商

詢問供應商時確定這三件事情：

重要問題

01

在其解決方案中使用哪種AI學習方法？

02

擁有什麼樣的具體技能和經驗水平才能成功？

03

需要多少訓練數據來「訓練」當前的解決方案，以及需要多長時間進行一次？

這些問題的答案遠遠超出了傳統的「演示」。公司必須了解供應商的產品如何使用AI，以及它是否能夠很好地處理已經擁有的數據和流程。

需要考慮的另一個因素是在產品中使用人工智慧的原因，因為它間接的引入了風險、複雜性和成本。

「人工智慧系統並不是一成不變的，要求供應商全面投資於提高靈活性和彈性」

因此，聲稱其產品包含AI的任何供應商，也應該能夠解釋如何使不同於AI的版本對終端用戶有利。除了驗證AI是否使產品更好，還要了解供應商的AI產品在市場上如何優於其他產品。

在比較不同的AI產品時，詢問供應商如何用他們的AI產品來管理風險，以及如何超越競爭對手的方法。這一點尤為重要，因為許多供應商不了解使用AI所涉及的風險。

人工智慧系統並不是一成不變的，需要供應商全力投入，以提高其靈活性和彈性。通過與獨立的數據科學家合作或者成為業內的積极參与者，了解供應商在改進產品方面所做的工作。雲SaaS部署有利於供應商和共享環境中的潛在其他參與者進行持續創新。

3

應用人工智慧

在您將AI優先用於關鍵業務事項時，請牢記以下注意事項：

注意事項

01

在以前無法實現的領域尋找新的想法和可能性，因為您沒有或者無法吸引足夠的人才。

02

學習並總結你所在組織獨特的經驗教訓，並盡量減少那些更明顯或突出的教訓。

03

與您的高價值工作人員交流，讓他們了解可通過人工智慧解決的角色常規問題。

這篇文章可能是最完整的

描述了CIO應用人工智慧技術所需準備和了解的

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《人工智慧革命》

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該本書的讀書筆記

敬請期待

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