【印聯(lián)傳媒資訊】2018年，PricewaterhouseCoopers給出了人工智能的預(yù)測，將在2018年徹底普及。而今年，(PwC)加大了對2019年人工智能公司“必須實現(xiàn)”的預(yù)測。

ROI和動量組織

有關(guān)人工智能算法的一個事實可能會讓商業(yè)用戶感到驚訝。同樣的幾個算法可以解決大多數(shù)與人工智能相關(guān)的業(yè)務(wù)問題，根據(jù)調(diào)查報告，(PwC)表示：“如果你成功地將它們應(yīng)用于企業(yè)的某一領(lǐng)域，你就可以在其他領(lǐng)域使用它?！?

例如，通過自動從發(fā)票中提取信息，即使是那些沒有完全標準化的發(fā)票，人工智能系統(tǒng)也可以實現(xiàn)流程自動化，以減少成本和處理時間。一旦完成，編程就可以相對容易地修改，以加快其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)提取，包括客戶服務(wù)、營銷、稅收和供應(yīng)鏈管理。

此外，確保建立正確的人工智能基礎(chǔ)。也就是說，人工智能倡議既不應(yīng)從人工智能專家開始，也不應(yīng)從商界領(lǐng)袖開始。相反，公司的AI探索和實現(xiàn)應(yīng)該由一個多樣化的團隊來監(jiān)督，其中包括具有業(yè)務(wù)、IT和專門人工智能技能的人員，他們代表組織的所有部分。

這個團隊應(yīng)該確定如何識別AI用例，開發(fā)問責制和治理，以及建立企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)策略。pwc表示，它還應(yīng)該決定技術(shù)標準，包括體系結(jié)構(gòu)、工具、技術(shù)、供應(yīng)商和知識產(chǎn)權(quán)管理，以及人工智能系統(tǒng)需要具備多大的智能化。

教員工

正如報告所指出的那樣，即使是對用戶友好的人工智能也是復雜的：“即使經(jīng)過基本培訓，業(yè)務(wù)人員也可能無法完全理解不同人工智能算法的參數(shù)和性能水平。他們可能會意外地應(yīng)用錯誤的算法，并產(chǎn)生意想不到的結(jié)果?！?

報告稱，答案是創(chuàng)造出三個層次的人工智能-精明的員工-“公民用戶”、“公民開發(fā)者”和“數(shù)據(jù)科學家”，并為這三個人提供了成功合作的途徑。

隨著人工智能的普及，大多數(shù)員工將需要培訓才能成為公民用戶。他們將學習如何使用人工智能應(yīng)用程序，支持數(shù)據(jù)治理，并在需要時獲得專家?guī)椭?

大約5%到10%的勞動力應(yīng)該接受進一步的培訓，成為公民開發(fā)人員：能夠識別用例和數(shù)據(jù)集并與人工智能專家合作開發(fā)新應(yīng)用程序的強大用戶。

最后，一小群數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學家將“做重活”來創(chuàng)建、部署和管理應(yīng)用程序。

在pwc的調(diào)查中，31%的高管表示，他們擔心未來五年無法滿足對人工智能技能的需求。PwC的顧問說：“高級技術(shù)可以創(chuàng)造公民用戶和開發(fā)人員，但是你可能需要雇傭訓練有素的程序員和數(shù)據(jù)科學家。

使AI負責任

接受調(diào)查的高管稱確保人工智能系統(tǒng)信得過作為他們2019年最大的人工智能挑戰(zhàn)?！八麄儗⑷绾慰朔@一挑戰(zhàn)取決于他們是否在解決負責任的人工智能的所有方面，”報告說。

這些方面包括：

公平：我們是否將數(shù)據(jù)和人工智能模型中的偏差降到最低？

可解釋性：我們能解釋AI模型如何做出決策并確保這些決策是準確的嗎？

穩(wěn)健性和安全性：我們能依靠人工智能系統(tǒng)的性能嗎？我們的系統(tǒng)易受攻擊嗎？

治理：誰對人工智能系統(tǒng)負責？我們有適當?shù)目刂拼胧﹩幔?

系統(tǒng)倫理：我們的人工智能系統(tǒng)是否符合規(guī)定？他們將如何影響我們的員工和客戶？

根據(jù)pwc的說法，要建立對AI的數(shù)據(jù)、算法、流程和報告框架的控制，就需要由技術(shù)、業(yè)務(wù)和內(nèi)部審計專家組成的混合團隊。

“當他們不斷地測試和監(jiān)控控制時，這些團隊將不得不考慮適當?shù)臋?quán)衡，”報告說。例如，在可解釋性方面，您希望在性能、成本、用例的關(guān)鍵性和所涉及的人類專業(yè)知識的范圍之間取得正確的平衡。

定位和標記數(shù)據(jù)

調(diào)查對象確定，整合人工智能和分析系統(tǒng)是2019年人工智能相關(guān)數(shù)據(jù)的首要優(yōu)先事項。但只有不到三分之一的參與者認為數(shù)據(jù)將作為來年的業(yè)務(wù)重點。這樣是人工智能成功所需要的基礎(chǔ)。

有了足夠的歷史數(shù)據(jù)，比如說，客戶行為，機器學習系統(tǒng)最終將能夠預(yù)測消費者未來的行為。然而，要創(chuàng)建訓練機器所需的數(shù)據(jù)集，必須標記數(shù)據(jù)。同時，“一些業(yè)務(wù)問題有人工智能解決方案，需要培訓數(shù)據(jù)，而公司可能沒有這些數(shù)據(jù)，”報告指出。

另一方面，新的機器學習技術(shù)可以使人工智能在數(shù)量驚人的樣本基礎(chǔ)上產(chǎn)生自己的數(shù)據(jù)。報告稱，這些技術(shù)還支持將模型從一個具有大量數(shù)據(jù)的任務(wù)轉(zhuǎn)移到另一個缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)。

通過個性化和質(zhì)量使人工智能貨幣化

pwc認為：“用人工智能提升公司的業(yè)績和利潤并非遙不可及的夢想?！蹦壳?，人工智能帶來的最大收益是提高生產(chǎn)率，因為公司利用它來改善運營，幫助員工做出更好的決策。然而，報告預(yù)測，在2019年，更多的公司將規(guī)劃或開發(fā)基于人工智能的新業(yè)務(wù)模式，并調(diào)查新的收入機會。“人工智能的大部分經(jīng)濟影響將來自消費方面，通過更高質(zhì)量、更個性化和更多數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品和服務(wù)，”報告說。

這種影響的例子包括衛(wèi)生保健行業(yè)基于監(jiān)測病人生活方式數(shù)據(jù)的新的商業(yè)模式，或者零售商提供更多專門為個人量身定制的產(chǎn)品和服務(wù)。

(PwC)表示：“人工智能甚至被用來通過游戲化策略來幫助指導這些決策?！崩纾患翌I(lǐng)先的汽車制造商一直在使用人工智能測試200，000多個自主共乘車隊的上市方案。

將人工智能與分析、物聯(lián)網(wǎng)等結(jié)合起來

當與其他技術(shù)，分析技術(shù)、ERP技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、甚至(最終)量子計算技術(shù)集成在一起時，人工智能的力量將更加強大。

超過三分之一(36%)的受訪高管表示，將人工智能與其他技術(shù)相融合是2019年人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)。這使得它與再培訓雇員相當，也低于確保對人工智能的信任。

需要考慮的一個關(guān)鍵點是：“由于人工智能與先進的系統(tǒng)集成在一起，這些系統(tǒng)24小時工作，它的算法將需要持續(xù)不斷的新數(shù)據(jù)流來學習。否則，AI模型將使用過時的數(shù)據(jù)，這將降低AI的性能。模型還需要定期測試、更新和更換?！?

顯然，今天的商業(yè)成功并不僅僅是插入人工智能并讓它來完成所有工作的問題。、