原创《人工智能在企业应用的反思》
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今天的主题为什么叫反思？因为我也是刚进入传统企业,进入一个新生态的时候,可能要去研究什么样的场景对企业是有价值的,我认为这个问题和我今天的思考对大家也是有价值的.
我今天要跟大家分享我的一些思考,先从一个实际案例开始.我有一个朋友在保险行业工作,也是做人工智能相关的工作.他们有一个人工智能团队,但不是特别大,大概有几十人,其中有20多人做自然语言处理,主要用在智能方面.狭义的人工智能包括语音和图像,企业搭建人工智能团队无外乎这两方面的能力,要么是图像,要么是语音,还有相关的机器学习团队.这两个方面都不好招人,于是他们就招聘了自然语言处理方面的人才专门做在线智能.后来我问他一个问题,为什么考虑选自然语言处理？他其实也没有想得特别明白.
从这个案例看,投入20多人做在线对不对？是不是也存在一些问题？从给企业带来价值的这个角度看,我今天给大家分享的是,AI不仅是一个技术点,从整个企业生态来看,应该怎样布局AI？如何协助企业实现真正的数字化转型,能够帮助企业提效降本和提升客户体验？如何从一个更系统的视角去看AI技术的价值？我想如果大家都从这些角度去看AI的价值,我相信您去跟企业的董事长沟通的时候,可能会更加有效,而不是一上来就谈智能,或者通过图像识别帮企业识别安全问题等.
麦肯锡曾经做过一次调查,在2016年麦肯锡面向企业高管做的一次调查中提出,目前人工智能技术是不是企业高管层面的重要议题？基本上有一半企业高管认为是重要的,但是有一半高管认为进展特别缓慢,都知道这个东西重要,但是不知道怎么弄.包括我刚敢于提到那个案例,很多企业不缺钱,但是要赶时髦建一个人工智能团队,却没有想清楚哪些方面能用.
对于传统企业来说,是不是要用人工智能已经不是他们要回答的问题,问题是,人工智能要怎么用.为了解决这个问题,我建议企业领导在制定人工智能战略时需关注三个方面,这样才能很好地去回答,AI究竟在传统行业的数字化转型中能起到什么样的作用.
第一方面是价值规划.从价值规划来看,首先要研究一下目前你所处的行业有哪些潜在的好的应用.其次,长短结合,不能跟老板说我要建一个AI团队做自然语言处理,要两三年才能见效,其实任何一个企业的老板都希望能够立竿见影,不能是按年规划,至少得按半年规划,半年能有产出,所以必须长短结合.再次,从这个规划来看,未来3～5年内除了内部赋能以外,有没有可能通过人工智能技术让企业进入新的行业,产生新的商业模式？这个值得我们去思考.
第二方面是产品和技术的组合.应该规划什么样的产品？技术的边界是什么？因为你不可能像百度或者是像Face++那样,大规模地投入做人脸识别或者自然语言处理.技术边界在哪里,这个要考虑清楚.
第三方面就是团队和组织架构.从AI的三层架构看分为基础层、技术层和应用层.哪些方面如果长期投入是不是就会产生企业的核心竞争力呢？这个值得去研究,不同的行业不一样,大部分企业不会在基础层做大规模投入.大部分的传统行业都会在应用层去做大规模的投入,少数的传统企业可能会在技术层和基础层去投入,所以我个人的建议是在跟行业紧密关联的应用层做大规模投入,而且是要在短期和长期都有比较好的规划,投入的同时还要看政府政策是不是支持.
我们做好规划以后,产品和技术组合是什么？我举个例子,企业的不同业务部门代表了不同的业务线,你要研究的是这些业务要成功,其关键因素是什么？怎样快速提升市场占有率？怎样快速提升资金周转率？比如地产行业都流行一个资金周转率和产品质量保证.从这个角度再反过来思考AI产品该如何投入,就可以跟老板说清楚AI的价值,比如你的投资决策系统能不能快速地帮地产企业拿地？怎么通过AI技术拿地？进入哪个城市？这个城市是不是值得进入？进入以后拿哪个板块的地？很多开发商拿地盖楼却卖不出去,原因是什么？所以这是非常重要的一个思考.能不能通过机器学习的手段,通过AI的手段去取代人的设计工作？这个是值得我们去研究的.
今天只是举了一些例子,希望大家去思考AI投入的时候,一定要从业务和成功的关键要素去看AI投入起到了什么作用,想清楚以后再看每个产品背后所依赖的技术是怎样的.什么样的产品容易成功？其中有三方面比较重要,第一方面是数据.要考虑有没有数据？数据多不多？或者是数据可不可获取？如果现在没有,能不能通过新的手段获取到？第二方面是容错.如果AI推荐错了、算法错了会不会导致比较大的问题？比如说自动驾驶犯错了,犯错成本非常高.所以最好选犯错成本不太高的场景.第三方面是生产力,要研究企业里哪些环节是人力重复劳动比较多的,如果去掉这个重复劳动是不是有可能明显提高生产力？这三方面值得去思考.
（根据演讲内容整理,未经本人审核）
人工智能论文参考资料：
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