營銷與銷售中的應(yīng)用

人工智能使企業(yè)有機(jī)會為客戶提供個性化的服務(wù)、廣告和互動。其中的收益是巨大的。通過引入高階數(shù)字技術(shù)及運(yùn)用專有數(shù)據(jù)來創(chuàng)造個性化體驗的品牌可以提高6%至10%的收入——是不采用人工智能技術(shù)品牌的兩到三倍。據(jù)BCG估計，僅在零售、醫(yī)療保健和金融服務(wù)領(lǐng)域，未來五年內(nèi)將有8000億美元的收入流向排名前15%的個性化公司。

許多成功的個性化最佳實踐已在快速發(fā)展的零售業(yè)中出現(xiàn)。例如，一家全球零售商使用會員APP中的數(shù)據(jù)(包括位置、時間和購買頻率)，深入了解其客戶的每周日?；顒?。通過將數(shù)百萬的個人數(shù)據(jù)點(diǎn)與一般消費(fèi)者趨勢信息相結(jié)合，該零售商建立了一個實時營銷系統(tǒng)，目前每周可為客戶提供50萬個定制產(chǎn)品。

在一些銷售和營銷組織中，人工智能并非體現(xiàn)在流程自動化方面，而是提高了組織績效。例如，一家有多條產(chǎn)品線的保險公司依靠機(jī)器學(xué)習(xí)對客戶進(jìn)行細(xì)分，并結(jié)合客戶需求與保險公司的目標(biāo)，向公司的銷售代理推薦“下一個最佳產(chǎn)品”。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，保險公司建立了一個客戶保險需求模型，覆蓋生命周期不同的階段。該模型依賴于復(fù)雜的算法，其中包含超過1000個靜態(tài)和動態(tài)變量，涵蓋人口統(tǒng)計、政策、代理人任期和銷售歷史數(shù)據(jù)。因此，保險公司可以將特定保單與具體客群下的個別客戶相匹配。該系統(tǒng)有望增加30%的交叉銷售。保險公司還可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過處理地域、競爭和代理人業(yè)績數(shù)據(jù)來優(yōu)化銷售。

這類案例展示了人工智能在零售或金融銷售服務(wù)等分散環(huán)境中的有效性，這些環(huán)境下人工智能受益于豐富的情境和具體的客戶數(shù)據(jù)。合理構(gòu)建的試點(diǎn)項目通常能夠在四至六周內(nèi)實現(xiàn)概念驗證，并有助于確定整個項目全面上線所必要的數(shù)據(jù)架構(gòu)和技能基礎(chǔ)。

研究與開發(fā)中的應(yīng)用

與營銷和銷售相比，研發(fā)是人工智能應(yīng)用中一個不太成熟的領(lǐng)域。研發(fā)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比大型連鎖零售要少得多，而且往往不能以數(shù)字化方式獲取這些數(shù)據(jù)。此外，很多研發(fā)問題不僅復(fù)雜、技術(shù)性強(qiáng)，還受到嚴(yán)格的科學(xué)約束。即便如此，人工智能在這個領(lǐng)域仍具有極大的潛力。例如，在以研發(fā)為主要利潤驅(qū)動因素的生物制藥行業(yè)，人工智能可以幫助降低成本并縮短開發(fā)周期。

Citrine Informatics是一個旨在加速產(chǎn)品開發(fā)的人工智能平臺，展示了應(yīng)對有限數(shù)據(jù)這一挑戰(zhàn)的方法。大多數(shù)已發(fā)表的研究都偏重于成功的實驗，并考慮資助機(jī)構(gòu)的潛在利益。Citrine通過與研究機(jī)構(gòu)建立的大型關(guān)系網(wǎng)絡(luò)收集未發(fā)表的數(shù)據(jù)，從而克服了這一限制。Citrine的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家Bryce Meredig表示：“負(fù)面數(shù)據(jù)幾乎從未公布。但是，負(fù)面結(jié)果的原始數(shù)據(jù)對建立一個毫無偏差的數(shù)據(jù)庫而言至關(guān)重要。”這種綜合方法使公司能夠?qū)⑻囟☉?yīng)用的研發(fā)時間縮減一半。

在工業(yè)品領(lǐng)域，領(lǐng)先的制造商通過人工智能、工程軟件和操作數(shù)據(jù)(如：維修頻率)的結(jié)合，來優(yōu)化設(shè)計。人工智能在增材制造(也稱為3D打印)的設(shè)計開發(fā)方面頗有助益，因為其算法驅(qū)動的流程不受工程慣例約束。

積極的數(shù)據(jù)收集應(yīng)該成為研發(fā)流程中人工智能試點(diǎn)的關(guān)鍵元素。數(shù)據(jù)收集活動也許有必要與大學(xué)合作，將過去的記錄數(shù)字化，甚至重新生成數(shù)據(jù)。由于從事研發(fā)需要專業(yè)的知識和技能，一鍵式的人工智能解決方案幾乎不存在。相反，科學(xué)家必須依靠系統(tǒng)的試驗來構(gòu)建未來人工智能應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)清單。

運(yùn)營中的應(yīng)用

運(yùn)營的實踐和流程與人工智能自然契合。這些實踐和流程常常擁有類似的操作程序和步驟，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)和可測量的輸出信息。許多被某個單一行業(yè)應(yīng)用人工智能概念也會在另一行業(yè)中起作用。目前，包括預(yù)測性維護(hù)和非線性生產(chǎn)優(yōu)化在內(nèi)的被廣泛應(yīng)用的人工智能技術(shù)是基于全面分析生產(chǎn)環(huán)境各項要素，而非按順序或孤立地進(jìn)行分析。

一家煉油廠想要預(yù)測和避免一個重要的氣化爐發(fā)生故障停機(jī)(該氣化爐負(fù)責(zé)將精煉過程中的殘余產(chǎn)物轉(zhuǎn)化為用于發(fā)電的、有價值的合成氣)。如果該氣化爐意外故障停機(jī)會導(dǎo)致發(fā)電暫停一個月，必將造成巨大損失。盡管煉油廠已經(jīng)積累了大量有關(guān)日常運(yùn)作的數(shù)據(jù)，但是并未清楚地了解哪些具體因素會導(dǎo)致該氣化爐的故障停機(jī)。傳統(tǒng)的工程模型無法完全描述上千種可能導(dǎo)致故障的變量之間所存在的復(fù)雜的相互依賴關(guān)系。

煉油廠的工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家密切合作，使用人工智能來確定故障原因。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法導(dǎo)入六年的運(yùn)行數(shù)據(jù)和維護(hù)信息，人工智能模型成功量化了所有關(guān)鍵因素(包括原料種類、產(chǎn)出質(zhì)量和溫度)對整體性能的影響，工程師們從而能夠判斷該氣化爐是否可在計劃維護(hù)的間隔時段內(nèi)繼續(xù)運(yùn)行。

工程師們根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生的洞察，設(shè)計了一個基于規(guī)則的透明系統(tǒng)，用于調(diào)整蒸汽和氧氣等變量的關(guān)鍵運(yùn)行設(shè)置，使設(shè)備能夠在計劃維護(hù)間隔時段內(nèi)保持運(yùn)行。該系統(tǒng)可以最大限度地減少機(jī)組意外停機(jī)的風(fēng)險，并減少維護(hù)計劃的短期變化，從而產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

預(yù)測性維護(hù)的解決方案對于人來說也同樣適用。一家從美國聯(lián)邦醫(yī)療保險收取固定費(fèi)用的美國保險公司，希望利用人工智能來減少醫(yī)保患者不必要的看診。該保險公司將病史數(shù)據(jù)(例如藥物不良反應(yīng))和病例管理記錄提供給機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)將客戶進(jìn)行智能分類，并為預(yù)防措施提供了實用的建議。例如現(xiàn)已證實，近期內(nèi)喪偶的患者將來需要醫(yī)療干預(yù)和預(yù)防性護(hù)理的幾率會很高。這些洞察使得支付方能夠重新設(shè)計保險項目，從而每年節(jié)省6.5億美元的潛在支出。

除了維護(hù)之外，一位冶煉廠還利用人工智能和非線性優(yōu)化來提高銅的純度，這是工程師們多年來都在嘗試的事情。工程師們與數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊合作，將五年的歷史數(shù)據(jù)錄入到一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。該系統(tǒng)建議改變生產(chǎn)，結(jié)果銅純度提高了2%，冶煉廠的利潤也隨之增長了兩倍。而這一工作僅耗時六周，且無需額外的資金或運(yùn)營開支。

采購和供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用

在采購領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和重復(fù)交易屬于常見現(xiàn)象，因此人工智能具有巨大潛力，但在很大程度上還未實現(xiàn)應(yīng)用。今天的機(jī)器能夠擊敗世界頂級撲克玩家，還能進(jìn)行證券交易，但是至少在公開場合，機(jī)器還未顯示出其在企業(yè)采購中智勝供應(yīng)商的能力。(企業(yè)可能會使用支持人工智能的采購系統(tǒng)，但不會告知供應(yīng)商或其它任何人，從而保持其競爭優(yōu)勢。)為人所知的采購應(yīng)用人工智能包括聊天機(jī)器人、半自動的合同設(shè)計和審查，以及根據(jù)新聞、天氣、社交媒體和需求分析提出的采購建議。人工智能的增強(qiáng)應(yīng)用甚至是自動化采購現(xiàn)在才開始出現(xiàn)。

供應(yīng)鏈管理和物流則截然不同。這些流程可以直接使用歷史數(shù)據(jù)，從而自然成為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的目標(biāo)。

后臺職能中的應(yīng)用

企業(yè)通常會外包部分后臺職能，這一現(xiàn)象在各個機(jī)構(gòu)中都很相似。如今企業(yè)很快就可以為這些流程購買人工智能解決方案。IBM、埃森哲和印度四大巨頭(HCL、Infosys、Wipro、Tata)等外包巨頭正在進(jìn)行大規(guī)模的人工智能開發(fā)。這些公司將重點(diǎn)從強(qiáng)調(diào)降低勞動力成本和規(guī)模轉(zhuǎn)向建設(shè)智能和自動化平臺，以提供更高附加值的服務(wù)。

許多服務(wù)機(jī)構(gòu)開始認(rèn)識到人工智能與機(jī)器人流程自動化(RPA)相結(jié)合的好處。他們使用基于規(guī)則運(yùn)行的軟件機(jī)器人來代替人類常規(guī)工作，然后通過人工智能增強(qiáng)靈活性、智能性和學(xué)習(xí)能力。

為了取代人類工作，一家亞洲銀行安裝了能夠即時學(xué)習(xí)的機(jī)器人流程自動化和人工智能系統(tǒng)。這些系統(tǒng)只將不確定該如何處理的工作轉(zhuǎn)給人工進(jìn)行處理，這使得該銀行能夠降低20%的成本，并將用于某些流程的時間從幾天縮短到幾分鐘。

產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用

與之前大多數(shù)案例不同，涉及提供高階產(chǎn)品和服務(wù)的人工智能應(yīng)用程序(如：數(shù)字私人助理、自動駕駛車輛和智能投顧)往往受到很多關(guān)注。提供人工智能服務(wù)的公司急切地向公眾展示這些高階產(chǎn)品和服務(wù)的優(yōu)越性能和特性。

由于與它們的產(chǎn)品和服務(wù)乃至于整個商業(yè)模式利害攸關(guān)，這些公司必須建立強(qiáng)大的內(nèi)部人工智能團(tuán)隊。這解釋了技術(shù)廠商、車輛制造商和供應(yīng)商之間針對人工智能人才的激烈競爭。例如在汽車行業(yè)，博世將在未來五年投資3億歐元在德國、印度和美國建立人工智能設(shè)施。其首席執(zhí)行官Volkmar Denner表示：“從現(xiàn)在起的十年間，博世的任何一款產(chǎn)品都會包含人工智能。要么產(chǎn)品本身就是智能的，要么人工智能在開發(fā)或生產(chǎn)環(huán)節(jié)中起到關(guān)鍵作用。”

與此同時，自動化也創(chuàng)造了新的商業(yè)模式。例如，保險公司和制造商將能夠通過人工智能更準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)險，從而允許它們根據(jù)使用情況、維護(hù)保養(yǎng)或磨損來定價。

公司之外：行業(yè)價值池如何轉(zhuǎn)變

整體而言，應(yīng)用案例和潛在場景會影響整個行業(yè)結(jié)構(gòu)。例如，自動駕駛車輛不僅會影響車輛制造商，還會影響城市里的司機(jī)、車主和交通模式。美國波士頓市已經(jīng)確認(rèn)，自動駕駛車輛可以減少在途車輛的數(shù)量，并減少30%的平均行駛時間。停車需求將下降一半，排放量將下降三分之二。

利用人工智能的取勝之道

由于人工智能的發(fā)展存在諸多不確定因素，對大多數(shù)公司而言，最明智的做法是根據(jù)當(dāng)前趨勢制定一系列短期行動，并通過構(gòu)建能力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為將來的機(jī)遇做好準(zhǔn)備。通常的方法與我們在數(shù)字化戰(zhàn)略中所倡導(dǎo)的有些類似，但是人工智能會呈現(xiàn)出一些重要的細(xì)微差別。

未來的工作。人工智能無疑會影響未來工作的結(jié)構(gòu)。盡管擔(dān)心人工智能將導(dǎo)致大規(guī)模的失業(yè)，但是我們與麻省理工學(xué)院的研究表明，在可預(yù)見的未來，會產(chǎn)生的影響其實十分有限。大多數(shù)受訪者并不認(rèn)為人工智能將在未來五年內(nèi)導(dǎo)致公司裁員。超過三分之二的受訪者并不擔(dān)心人工智能通過自動化取代他們的工作。他們希望人工智能能夠接管他們目前所從事的不愉快的任務(wù)。與此同時，幾乎所有的受訪者都承認(rèn)，人工智能將要求員工學(xué)習(xí)新的技能，就像汽車修理師不得不擴(kuò)充技能一樣。不同之處在于，他們沒有幾十年的適應(yīng)時間，所以他們可能需要利用新的教育產(chǎn)品和人工智能本身加快再培訓(xùn)的過程。組織需要靈活性，員工和高管也是如此。針對長遠(yuǎn)成功的最佳準(zhǔn)備是建立變革的能力。

人工智能將從根本上改變商業(yè)。您成功的最好機(jī)會就是不要理會炒作，做必要的工作。相關(guān)行動必不可少且無可替代。