人工智能魔力有限 亚马逊和迪士尼用它来做了些什么？

　　【未来科技范 报道】10月8日消息，人工智能的影响越来越大，对于想要借助人工智能提升企业效益的管理者来说，需要对人工智能技术去粗取精。

　　德勤最新关于“人工智能提升企业效能和效率”的报告认为，人工智能技术并没有想象中的那般具有立竿见影的魔力，它并不能帮助企业迅速转型成为行业领军者。想要引用人工智能提升企业效益，企业领导者首先要了解人工智能在产业的应用情况究竟如何。

　　德勤调查发现，几乎所有的行业都已引进人工智能技术，但科技、传媒和电信行业(以下简称TMT)企业采用人工智能型应用的理由更为令人信服。

　　尽管每家公司都有海量数据要处理，但科技公司利用人工智能处理数据的需求更为迫切。传媒企业面临传统业务模式衰退，新销售渠道激增的局面，引用人工智能技术分析深度了解用户内容需求成为必需。电信企业则需要面对随时都可能更换供应商的客户，人工智能能帮助企业找到吸引客户和减少客户流失的办法，同时为企业搭建和管理新型电信网络提供技术支持。

　　据统计，25%的TMT企业在人工智能方面的投入不低于1000万美元，而其他行业的比例仅为7%。约41%的TMT企业至少展开了六项人工智能试点项目，而其他行业只有32%。40%的行业已开展至少六项全面的人工智能应用项目，其他行业仅为28%。

　　在人工智能的帮助下，部门TMT企业已取得了不错的收益。报告显示，在受访的TMT企业高管中，有40%表示他们已经从人工智能技术中获得可观效益，其他行业企业中只有26%的高管持类似观点。

　　TMT企业运用人工智能技术的领先经验，值得各行业企业领导者的关注。德勤研究团队总结，目前TMT企业主要通过人工智能转变自身工作方式、决策方式和与客户互动方式，来提升企业效益。

　　戴尔、纽约时报：人工智能可以自动处理公司后台数据

　　企业常常会累积大量的发票，不同货币单位的销售数据，以及不同行业用户的运营方案，这一系列企业后台业务端累积的大量资料，需要被持续快速地处理。人工智能能够协助企业实现后端业务流程自动化，降低人力和时间成本，让员工腾出更多时间从事增值类的分析工作。

　　戴尔为了提高财务工作效率，联合德勤在八周内开发出了一套相当于三个全职员工工作效率的机器人流程自动化系统。该系统以敏捷(Agile)软件技术为基础，持续向每个项目的合作方反馈项目进度，通过简化账目结算流程，减少了完成账目结算的所需时间。戴尔以这套人工智能流程为模版，逐渐为其他需要制定相关报表的部门开发了自动化系统，有效地提升了企业后台效率。

　　传媒企业的运营部门对日益增长的用户“爱恨交加”。他们一方面鼓励用户对内容产品发表评论，另一方面又对持续增加的评论头痛不已。此前，《纽约时报》雇佣了14名评论管理员，但每人每天最多只能处理12000条评论。为了提高评论处理效率，《纽约时报》引进了谷歌开发的机器学习工具——Jigsaw。Jigsaw在减少信息筛选时间的同时，还对有潜在风险的评论进行了标记，既提升了新闻报道的评论的显示数量和显示效率，同时也规避了违背报纸宗旨的论出现。

　　亚马逊、迪士尼：人工智能分析客户数据辅助业务决策

　　洞察商业价值，需要利用从实际工作、业务报告、供应链、社交媒体和物联网传感器等方面收集的数据。面对海量数据，很多企业只能做到有效存储，很少能够有效利用。人工智能不仅能有效管理数据，还能通过数据生成有商业价值的洞察，帮助企业敏捷决策。

　　AWS云服务已成为科技公司亚马逊的核心业务，面对云平台的海量物流信息，亚马逊应用机器学习技术跟踪订单过程，保证企业在“及时回应用户需求”等重要流程中不缺位。同时，人工智能系统可以在不需要实时跟踪订单的时间段自动休息，节约运算资源，也有效避免了需求飙升时出现人力和算力不足的情况。亚马逊的机器学习系统，就是通过对海量数据的精准分析，在不同业务流程实时做出合理决策。

　　很多电影公司也开始引进人工智能辅助决策。迪士尼开发了分解式变量自动编码系统，该系统通过深度学习和面部扫描实时捕捉观众的表情，分析电影观众在不同剧情时段的反应，为之后电影项目策划和创作提供了更为精确的用户数据。

　　提前预测客户需求，为客户提供打包的服务方案，是电信公司的愿景。对电信客服来说，接到客户电话第一时间找出相关信息解决客户问题十分重要。美国Verzon公司开发了高性能分析和决策引擎，通过持续监测大量非结构化的数据，该引擎能够分析出数据间的相互关系，帮助Verzon了解客户意图，提前预测解决方案，甚至解决客户没有意识到的问题。

　　Netflix、eBay：人工智能可以与客户亲密互动

　　在社交媒体下成长起来的客户，很擅长使用各种工具向商家反馈自己的需求。很多企业开始引进人工智能技术开发聊天机器人等客户回应系统，如Apple Siri，Google Home，和Amazon Echo。这类系统，不仅可以识别文字，还能识别语音，通过对企业自有的客户资料数据库分析，智能机器人可以在客户提问时提供有效的答案。

　　Ticketbis是eBay旗下的在线二手交易平台，消费者可以此平台出售他们持有的体育、文娱等活动的门票。随着网站使用率的增长，网站客户支持捉襟见钟。于是Ticketbis与Inbenta合作，引进聊天机器人自助服务功能，协助应对客户提问。淘宝客服和微信公众号，也相继开发了各种自动响应程序，有效地提升了客服效率，节省了人力成本。

　　Netflix一直在思考如何更好地满足客户观看需求。2009年，Netflix通过众包比赛，引进企业外部程序员的经验，找到了有效的内容推荐算法，率先开发了新型“推荐引擎”。近期又利用新一代机器学习技术，进一步完善了推荐算法。精心设计的推荐引擎，为Netflix带来显著的商业价值。德勤统计，这项技术帮助Netflix降低了客户流失率，使其年收入增加了约10亿美元。

　　电信服务商几乎每天都会接到大量的问询电话，高强度的工作，客服人员常常会有倦怠情绪。而人工智能聊天机器人不仅不会有不耐烦情绪，还能迅速解决客户的问题。Vodafone开发的聊天机器人TOBi，通过对客户语音进行记录分析，可在客户下一次拨入电话时自动验证客户身份，实现精准服务。同时Vodafone还在不断拓展聊天机器人的知识库，使机器人能够深入学习一些技术含量更高的知识，回答客户提出的复杂问题。

　　尽管人工智能技术服务产业尚处初级阶段，但Facebook、谷歌、亚马逊和微软等科技巨头在人工智能领域的布局已遥遥领先。他们不仅将人工智能技术融入其产品和面向客户的业务，还投入了数十亿美元收购人工智能企业，完善自身产业版图。

　　德勤认为，面对技巨头的跨界布局，各行业企业都需要全力冲刺迎头赶上，用人工智能技术提高企业管理水平。

　　报告强调，引进人工智能技术，并不意味着要引进深度学习专家团队，让企业转型成为人工智能企业。更重要的是，每家企业需要有团队了解人工智能专业知识，帮助企业领导者和员工共同学习，了解人工智能在本行业与相关行业运用的最新动态，保证企业与业内发展保持同步。