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如何在业务中使用人工智能和自动化

责任编辑cres 作者James Maguire 来源企业网D1Net  2020-03-20 09:48:41 原创文章 企业网D1Net

行业专家对人工智能和自动化的最佳实践进行了探讨并就企业如何部署这些关键的新兴技术提供了指南
 
引人注目的事实是7,500名Wipro员工实际上是聊天机器人该公司与Wipro的人工智能平台HOLMES合作率先在工作场所部署人工智能和自动化
 
展望未来大多数成功的工作场所都将人类与机器学习系统结合在一起这将创建全新的模型并需要新的思维方式以保持与其他企业的竞争力
 
人工智能和自动化将以什么方式塑造未来的工作场所?更重要的是企业的业务如何保持领先地位?
 
为了提供有关企业如何部署人工智能和自动化的见解行业媒体采访了Wipro Digital 公司副总裁兼全球负责人Rajan Kohli
 
人工智能将会减少还是增加就业?人类是否有充分的理由担心机器人的兴起?
 
Kohli说“这是我们正在思考的一个问题很多人问我这样的问题‘你是否认为这是一个零和游戏?’我们可以了解一下发展历史当工业革命引入自动化技术时发生了什么人口增加工作职位增加失业率下降如今的美国是失业率最低的国家之一
 
我倾向于乐观的看法我相信将会有更多的工作职位但是工作的性质将会改变在新的行业领域中将会有更多工作岗位这些领域目前可能规模很小或者正在增长并且有大量需要学习的知识和技术尤其是那些正在从事业务的工作人员以及可能承担更多人工工作的人员
 
当然不仅仅是在认知智能领域这显然是一个热门领域但人们已经看到了五年前没有足够机会的其他领域例如设计领域因为在实现自动化的时候仍然需要人类的经验所以将会提供设计和网络安全方面的工作因此由于采用自动化和认知智能技术这一领域的发展空间正在进一步扩大这一领域还有更多机会”
 
Wipro公司如何使用人工智能和自动化?Wipro公司拥有7500名机器人这是怎么回事?
 
Kohli“我们以两种方式看待它一是我们为客户做的事情二是我们为自己做的事情对于客户我们在这三个不同的领域中都利用了人工智能第一是提供重要的自动化操作第二是改善客户体验第三是为客户确定新的收入领域在此分别举例
 
在自动化方面以了解客户(KYC)为例当银行拥有新客户(特别是大型企业时)它们需要确保这些实体与政府不应资助的实体没有联系在海外账户纳税法案(FATCA)和其他合规性领域这就需要大量的工作来完成这些实体的年度报告收集网络上所有可用的材料并创建所谓的‘实体结构’然后合规人员显然会对其进行检查并验证
 
现在大部分工作都是通过机器人自动完成的这就是我们在操作空间内所做的工作但是还有许多其他示例
 
其次就客户体验而言我认为所有人都是消费者例如认知机器人和聊天机器人企业实际上可以与机器人对话而且显然还没有那么先进有时候将会变得非常痛苦
 
聊天机器人也位于呼叫中心但是现在已经将它带到了与应用程序进行交互的边缘我的问题或查询在应用程序中得到了回答其呼叫实际上并没有到达呼叫中心所以称它为‘数字偏转’基本上可以缩短周期减少痛苦然后用一种认知和直觉的方式回答问题
 
第三是创收例如我们在客户供应链空间中进行了很多分析以应对缺货问题或者说亚马逊就是第一个真正引人注目的例子那就是最佳报价例如我要买东西应该买什么然后获取更多的建议那么很多认知智能就可以得出这些答案同样也可以创收要获得购买建议或最佳报价接下来要考虑应该得到什么
 
Wipro公司在内部如何使用它?我们称之为‘Wipro on Wipro’我们为客户提供固定价格的许多工作都是自动化的因此我们现在所做的工作有18%是由机器人来完成的但是Wipro公司的内部共享服务中有很多我们在财务方面所做的工作我们在人力资源共享服务中完成的许多工作都是自动化的例如Wipro公司是一家公开上市的公司我们在每个季度都会发布下一个季度的指南这是通过一个或几个机器人来实现的我们已经开发出了这个指南我们一年前就开始这么做了在以往我们的财务团队需要60个人开展这方面的工作然后运用他们的判断得出结论而现在这个团队只需8个人
 
而且很多工作都是由机器人完成的当然人类仍然会决定这是否是正确的指导但这是通过系统实现的并且事实证明这比人类更准确
 
我再举一个更复杂的例子这是我们为客户提供的这是一家公开上市的公司他们有产品也有消费品也有很多产品销售渠道现在他们利用我们开发的机器人来提供一个预测模型并且该预测模型要比他们过去所做的要好
 
例如很多条件可能会改变并且会影响他们产品的销售和竞争对手的价格所有这些都会影响企业的实际收入所以这非常复杂而人工智能技术如今已经取得了长足的进步”
 
Wipro公司正在使用新方法新模型和新思维方式来应对第四次工业革命这是什么意思?
 
Kohli说“这是一个很好的问题很多人都在思考这个问题我们的一些客户认为对于他们来说利用认知智能关键在于技术我不相信这只是一个技术问题这远远超出了技术范畴所以我们想出了一些可以宣传的东西我们称之为‘4M模型’
 
这就是方法模型机器思维方式所有的客户和企业都需要在这四个要素上进行工作例如当我们说‘方法’时方法就是关于创建整个价值流的方法对于他们来说自动化价值流的一小部分实现自动化是不够的他们需要真正在端到端的价值流中实现自动化以便他们和客户从中获得显著的利益模型显然是关于数据模型的谁拥有数据数据从何而来?
 
显然是人工智能其背后的数据模型也是如此思维方式非常重要因为对于客户来说要利用数据他们必须改变传统上做出决策的方式他们必须相信这些数据还必须做好失败的准备因为最初开始使用这些算法时开始的结果很有可能会比以前差这些机器学得很快然后愿意花时间让它们学习最终它们会比人类所能做到的要好得多
 
有时候企业可能会在不合适的地方利用机器学习但是可能会从该实验中学到某些知识然后将其应用于其他地方因此需要拥有快速失败的思维方式这是客户经营企业方式的转变所以这就是我们不相信这只是技术问题的原因
 
由于正在发生的进步企业现在在某件事情上可能会失败但是六个月后这可能成为企业投资的好地方因为现在有了新的数据来源可供企业使用因此企业需要真正从每一次失败中学习并适应然后将这种学习应用于新的领域”
 
您将为希望采用人工智能和自动化的企业提供什么建议?
 
Kohli说“这是一个非常令人兴奋的领域因此我可以举两个例子
 
第一我相信企业中会有端到端的认知规模应用程序如今企业正在使价值链的各个部分自动化但是在不久的将来企业将拥有端到端的认知应用程序只是因为之前谈到的客户体验和呼叫中心将会有一个自动的客户呼叫中心应用程序它将具有自我感应自我响应自我学习和自适应的功能这将在不久的将来发生并且没有任何问题
 
第二这是一个非常令人兴奋的空间我相信由于5G物联网云计算量子计算等技术的快速发展我认为这将带来巨大的增长机会这是一个非常令人兴奋的空间
 
显然我们需要做一些工作但从技术上讲这一切都有可能在不久的将来实现”
 
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