德勤最新關(guān)于“人工智能提升企業(yè)效能和效率”的報(bào)告認(rèn)為，人工智能技術(shù)并沒(méi)有想象中的那般具有立竿見(jiàn)影的魔力，它并不能幫助企業(yè)迅速轉(zhuǎn)型成為行業(yè)領(lǐng)軍者。想要引用人工智能提升企業(yè)效益，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者首先要了解人工智能在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用情況究竟如何。

德勤調(diào)查發(fā)現(xiàn)，幾乎所有的行業(yè)都已引進(jìn)人工智能技術(shù)，但科技、傳媒和電信行業(yè)(以下簡(jiǎn)稱TMT)企業(yè)采用人工智能型應(yīng)用的理由更為令人信服。

盡管每家公司都有海量數(shù)據(jù)要處理，但科技公司利用人工智能處理數(shù)據(jù)的需求更為迫切。傳媒企業(yè)面臨傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式衰退，新銷售渠道激增的局面，引用人工智能技術(shù)分析深度了解用戶內(nèi)容需求成為必需。電信企業(yè)則需要面對(duì)隨時(shí)都可能更換供應(yīng)商的客戶，人工智能能幫助企業(yè)找到吸引客戶和減少客戶流失的辦法，同時(shí)為企業(yè)搭建和管理新型電信網(wǎng)絡(luò)提供技術(shù)支持。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，25%的TMT企業(yè)在人工智能方面的投入不低于1000萬(wàn)美元，而其他行業(yè)的比例僅為7%。約41%的TMT企業(yè)至少展開(kāi)了六項(xiàng)人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目，而其他行業(yè)只有32%。40%的行業(yè)已開(kāi)展至少六項(xiàng)全面的人工智能應(yīng)用項(xiàng)目，其他行業(yè)僅為28%。

在人工智能的幫助下，部門(mén)TMT企業(yè)已取得了不錯(cuò)的收益。報(bào)告顯示，在受訪的TMT企業(yè)高管中，有40%表示他們已經(jīng)從人工智能技術(shù)中獲得可觀效益，其他行業(yè)企業(yè)中只有26%的高管持類似觀點(diǎn)。

TMT企業(yè)運(yùn)用人工智能技術(shù)的領(lǐng)先經(jīng)驗(yàn)，值得各行業(yè)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的關(guān)注。德勤研究團(tuán)隊(duì)總結(jié)，目前TMT企業(yè)主要通過(guò)人工智能轉(zhuǎn)變自身工作方式、決策方式和與客戶互動(dòng)方式，來(lái)提升企業(yè)效益。

戴爾、紐約時(shí)報(bào)：人工智能可以自動(dòng)處理公司后臺(tái)數(shù)據(jù)

企業(yè)常常會(huì)累積大量的發(fā)票，不同貨幣單位的銷售數(shù)據(jù)，以及不同行業(yè)用戶的運(yùn)營(yíng)方案，這一系列企業(yè)后臺(tái)業(yè)務(wù)端累積的大量資料，需要被持續(xù)快速地處理。人工智能能夠協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)后端業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，降低人力和時(shí)間成本，讓員工騰出更多時(shí)間從事增值類的分析工作。

戴爾為了提高財(cái)務(wù)工作效率，聯(lián)合德勤在八周內(nèi)開(kāi)發(fā)出了一套相當(dāng)于三個(gè)全職員工工作效率的機(jī)器人流程自動(dòng)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)以敏捷(Agile)軟件技術(shù)為基礎(chǔ)，持續(xù)向每個(gè)項(xiàng)目的合作方反饋?lái)?xiàng)目進(jìn)度，通過(guò)簡(jiǎn)化賬目結(jié)算流程，減少了完成賬目結(jié)算的所需時(shí)間。戴爾以這套人工智能流程為模版，逐漸為其他需要制定相關(guān)報(bào)表的部門(mén)開(kāi)發(fā)了自動(dòng)化系統(tǒng)，有效地提升了企業(yè)后臺(tái)效率。

傳媒企業(yè)的運(yùn)營(yíng)部門(mén)對(duì)日益增長(zhǎng)的用戶“愛(ài)恨交加”。他們一方面鼓勵(lì)用戶對(duì)內(nèi)容產(chǎn)品發(fā)表評(píng)論，另一方面又對(duì)持續(xù)增加的評(píng)論頭痛不已。此前，《紐約時(shí)報(bào)》雇傭了14名評(píng)論管理員，但每人每天最多只能處理12000條評(píng)論。為了提高評(píng)論處理效率，《紐約時(shí)報(bào)》引進(jìn)了谷歌(1162.4699, 5.12, 0.44%)開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具——Jigsaw。Jigsaw在減少信息篩選時(shí)間的同時(shí)，還對(duì)有潛在風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)論進(jìn)行了標(biāo)記，既提升了新聞報(bào)道的評(píng)論的顯示數(shù)量和顯示效率，同時(shí)也規(guī)避了違背報(bào)紙宗旨的論出現(xiàn)。

亞馬遜、迪士尼：人工智能分析客戶數(shù)據(jù)輔助業(yè)務(wù)決策

洞察商業(yè)價(jià)值，需要利用從實(shí)際工作、業(yè)務(wù)報(bào)告、供應(yīng)鏈、社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)傳感器等方面收集的數(shù)據(jù)。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，很多企業(yè)只能做到有效存儲(chǔ)，很少能夠有效利用。人工智能不僅能有效管理數(shù)據(jù)，還能通過(guò)數(shù)據(jù)生成有商業(yè)價(jià)值的洞察，幫助企業(yè)敏捷決策。

AWS云服務(wù)已成為科技公司亞馬遜的核心業(yè)務(wù)，面對(duì)云平臺(tái)的海量物流信息，亞馬遜應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)跟蹤訂單過(guò)程，保證企業(yè)在“及時(shí)回應(yīng)用戶需求”等重要流程中不缺位。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)可以在不需要實(shí)時(shí)跟蹤訂單的時(shí)間段自動(dòng)休息，節(jié)約運(yùn)算資源，也有效避免了需求飆升時(shí)出現(xiàn)人力和算力不足的情況。亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，就是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，在不同業(yè)務(wù)流程實(shí)時(shí)做出合理決策。

很多電影公司也開(kāi)始引進(jìn)人工智能輔助決策。迪士尼開(kāi)發(fā)了分解式變量自動(dòng)編碼系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)和面部掃描實(shí)時(shí)捕捉觀眾的表情，分析電影觀眾在不同劇情時(shí)段的反應(yīng)，為之后電影項(xiàng)目策劃和創(chuàng)作提供了更為精確的用戶數(shù)據(jù)。

提前預(yù)測(cè)客戶需求，為客戶提供打包的服務(wù)方案，是電信公司的愿景。對(duì)電信客服來(lái)說(shuō)，接到客戶電話第一時(shí)間找出相關(guān)信息解決客戶問(wèn)題十分重要。美國(guó)Verzon公司開(kāi)發(fā)了高性能分析和決策引擎，通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，該引擎能夠分析出數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，幫助Verzon了解客戶意圖，提前預(yù)測(cè)解決方案，甚至解決客戶沒(méi)有意識(shí)到的問(wèn)題。

Netflix(348.607, -2.74, -0.78%)、eBay：人工智能可以與客戶親密互動(dòng)

在社交媒體下成長(zhǎng)起來(lái)的客戶，很擅長(zhǎng)使用各種工具向商家反饋?zhàn)约旱男枨蟆：芏嗥髽I(yè)開(kāi)始引進(jìn)人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人等客戶回應(yīng)系統(tǒng)，如Apple Siri，Google Home，和Amazon Echo。這類系統(tǒng)，不僅可以識(shí)別文字，還能識(shí)別語(yǔ)音，通過(guò)對(duì)企業(yè)自有的客戶資料數(shù)據(jù)庫(kù)分析，智能機(jī)器人可以在客戶提問(wèn)時(shí)提供有效的答案。

Ticketbis是eBay旗下的在線二手交易平臺(tái)，消費(fèi)者可以此平臺(tái)出售他們持有的體育、文娛等活動(dòng)的門(mén)票。隨著網(wǎng)站使用率的增長(zhǎng)，網(wǎng)站客戶支持捉襟見(jiàn)鐘。于是Ticketbis與Inbenta合作，引進(jìn)聊天機(jī)器人自助服務(wù)功能，協(xié)助應(yīng)對(duì)客戶提問(wèn)。淘寶客服和微信公眾號(hào)，也相繼開(kāi)發(fā)了各種自動(dòng)響應(yīng)程序，有效地提升了客服效率，節(jié)省了人力成本。

Netflix一直在思考如何更好地滿足客戶觀看需求。2009年，Netflix通過(guò)眾包比賽，引進(jìn)企業(yè)外部程序員的經(jīng)驗(yàn)，找到了有效的內(nèi)容推薦算法，率先開(kāi)發(fā)了新型“推薦引擎”。近期又利用新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步完善了推薦算法。精心設(shè)計(jì)的推薦引擎，為Netflix帶來(lái)顯著的商業(yè)價(jià)值。德勤統(tǒng)計(jì)，這項(xiàng)技術(shù)幫助Netflix降低了客戶流失率，使其年收入增加了約10億美元。

電信服務(wù)商幾乎每天都會(huì)接到大量的問(wèn)詢電話，高強(qiáng)度的工作，客服人員常常會(huì)有倦怠情緒。而人工智能聊天機(jī)器人不僅不會(huì)有不耐煩情緒，還能迅速解決客戶的問(wèn)題。Vodafone開(kāi)發(fā)的聊天機(jī)器人TOBi，通過(guò)對(duì)客戶語(yǔ)音進(jìn)行記錄分析，可在客戶下一次撥入電話時(shí)自動(dòng)驗(yàn)證客戶身份，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。同時(shí)Vodafone還在不斷拓展聊天機(jī)器人的知識(shí)庫(kù)，使機(jī)器人能夠深入學(xué)習(xí)一些技術(shù)含量更高的知識(shí)，回答客戶提出的復(fù)雜問(wèn)題。

盡管人工智能技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)尚處初級(jí)階段，但Facebook(158.04, 0.71, 0.45%)、谷歌、亞馬遜和微軟(111.88, -0.25, -0.22%)等科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局已遙遙領(lǐng)先。他們不僅將人工智能技術(shù)融入其產(chǎn)品和面向客戶的業(yè)務(wù)，還投入了數(shù)十億美元收購(gòu)人工智能企業(yè)，完善自身產(chǎn)業(yè)版圖。

德勤認(rèn)為，面對(duì)技巨頭的跨界布局，各行業(yè)企業(yè)都需要全力沖刺迎頭趕上，用人工智能技術(shù)提高企業(yè)管理水平。

報(bào)告強(qiáng)調(diào)，引進(jìn)人工智能技術(shù)，并不意味著要引進(jìn)深度學(xué)習(xí)專家團(tuán)隊(duì)，讓企業(yè)轉(zhuǎn)型成為人工智能企業(yè)。更重要的是，每家企業(yè)需要有團(tuán)隊(duì)了解人工智能專業(yè)知識(shí)，幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和員工共同學(xué)習(xí)，了解人工智能在本行業(yè)與相關(guān)行業(yè)運(yùn)用的最新動(dòng)態(tài)，保證企業(yè)與業(yè)內(nèi)發(fā)展保持同步。