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當下人工智能的頂級用例

2019-09-06 16:59
來源: 企業網

企業正在進行人工智能試點,并正在將人工智能投入生產。這里是領先的組織正在下注的地方--并且已經看到了早期的結果。

與IT相關的用例,如IT自動化、質量控制和網絡安全,是人工智能技術最受歡迎的應用。

但是專家們表示,隨著技術的進步,這種情況將會改變,它正變得更容易使用,并已經證明了對提升公司的利潤很有用。

以下是對人工智能潛力的早期探索,這些領域正在進行試點,并已經將人工智能投入了生產。

IT自動化、質量控制和網絡安全

根據德勤去年年底發布的一項對美國高管的調查,IT自動化是人工智能最受歡迎的用例,47%的公司進行了采用。其次是質量控制(46%)和網絡安全(41%)。

在一項針對全球600名高管的Apex調查中,網絡安全也被評為人工智能和移動通信的頂級用例。

德勤風險和金融咨詢公司的人工智能專家Samir Hans說,IT部門采用人工智能的原因是,從事信息技術工作的人總是對數據工作感到舒適,對試點項目和探索新技術感興趣,并愿意與初創企業合作。

“人工智能、機器學習和數據科學應用需要非常密集的信息技術,”他說。“你可以說,‘我們將從市場營銷開始’,但總體而言,市場營銷領域的人不如IT領域的人有技術頭腦和前瞻性。”

用于IT應用的人工智能和機器學習也比其他類型的功能更加成熟。下面是Goulson & Storrs公司的首席信息官John Arsneault的經歷。這家位于波士頓的律師事務所正在密切關注人工智能的發展,這可能會改變法律行業。但這項技術的首次部署其實是為了網絡安全。

該公司在五個物理位置擁有數據中心,包括125臺虛擬服務器和相關的網絡設備。

Arsneault說:“保護自己的IT組織的傳統方法對我們來說也是可行的,我們利用了很多這種方法。但是傳統方法缺少的是失敗后會發生什么。”

如果入侵者能夠通過損害用戶帳戶或利用漏洞來突破防御,那么他們也可能能夠通過公司的網絡和應用程序來尋找有價值的數據。“你可能幾個月都不知道你是否有入侵,”他說。“對我來說,這是最大的問題。”

Arsneault對網絡分割很感興趣,可以防止入侵者在公司系統中橫向移動,但是很難設置。

“這是一個難以置信的麻煩,”他說。“沒有人能夠跟上它的步伐,默認會更加開放,因為很難弄清楚需要在防火墻和其他安全機制上打什么補丁。”

兩年前,Goulson & Storrs轉向了一個機器學習系統,該系統可以自動分析各種系統和應用程序之間的交互,計算出正常流量應該流向哪里,并為微分割生成建議。

“它會走出去,弄清楚網絡上發生了什么,”Arsneault說。“然后,它會找出哪些是必需的,哪些不是,然后你就可以運用它所建議的策略了。它還將繼續學習網絡,并不斷更新適用于微細分的策略。”

該公司使用了Edgewise的技術,部分原因是該產品可以在不增加員工的情況下推出。最初的部署花了大約三個月的時間。

“我們已經實施了他們的最新版本,只需按下一個按鈕,我們就能為服務器、軟件和用例提供125,000種不同的保護,”他補充道。“它去掉了人的因素,這是一個巨大的負擔,并且大大減少了時間和精力。”

預測分析

人工智能最引人注目的用途之一是進行智能預測。它可以用于天氣預測、預測客戶可能還想訂購哪些產品或他們可能喜歡什么電影、預測即將出現故障的設備,并且公司也一直在尋找人工智能在預測分析中的更多用途。

例如,在醫療保健和醫學領域,人工智能和機器學習被用來分析遺傳數據、病史和測試數據,以預測疾病和發現有希望的治療方法。根據Gartner的說法,現在38%的醫療保健提供者依靠著計算機輔助診斷。

總部設在舊金山的Seer是一家生命科學和健康數據公司,它正在尋求人工智能的幫助來處理血液測試的數據,特別是研究蛋白質水平,以便對疾病有所了解。

“舉個簡單的例子,鐮狀細胞貧血是由一種突變引起的,這種突變將導致一種叫做血紅蛋白的蛋白質發生變化,”該公司的首席商務官、總裁兼創始人Philip Ma說。“蛋白質微小的變化就會對你的健康產生巨大影響。”

然而,很難確定究竟哪種蛋白質變化會與哪種特定疾病有關,特別是如果疾病涉及許多不同的基因和不同的蛋白質的時候。“這就是人工智能可以非常有用的地方,”他說。

如果只涉及一種蛋白質,那么標準的統計分析就足夠了。但是如果涉及幾十種蛋白質,事情就會變得更加復雜,Ma說。此外,蛋白質的差異還可能與疾病無關,而是與性別、年齡或一個人早餐吃什么有關。

“你需要大量高質量的數據,如果數量足夠多,你就可以從統計上區分哪個是信號,哪個是噪聲,”他說。

今年,該公司正在進行的一個項目是在一項臨床試驗中觀察數千名癌癥患者的血液,以便深入了解癌癥會如何影響血液中的蛋白質,從而更好地預測一個人是否患有癌癥。

Seer使用了聚類分析,這是Edgewise用來創建網段的機器學習技術,也是零售商用來將客戶分組的技術。

他補充說,該公司還在包括Domino數據實驗室在內的各種開源和專有數據科學平臺上使用馬爾可夫分析和主成分分析,其中大部分運行在AWS的云中。

客戶服務

根據德勤的調查,人工智能的下一個最受歡迎的用例是客戶服務,這一領域的領導者主要是虛擬助理。銷售優化和營銷優化也進入了德勤榜單的前十名。

根據Gartner 6月份發布的一項調查,去年75%的公司增加了在客戶體驗技術上的支出,53%的受訪者表示,人工智能將在未來三年對客戶體驗產生最大影響。另有39%的人則提到了虛擬客戶助理和聊天機器人。

例如,卡耐基梅隆大學海因茨學院信息系統和管理助理教授BeiBei Li說,推薦和個性化現在已經是成熟的技術了,并且正在被廣泛使用。

“我們看到這些領域已經做得相當好了。”她說。

公司還整合了社交媒體等外部數據源,以幫助改善客戶服務以及其他類型的非結構化數據。

“所有這些努力都導致了客戶領域更自動化的流程,”她說。“不僅僅是大公司。我和一些小公司也合作過,有些甚至開發了自己的內部個性化和分析。絕對可以認為,很多公司都在這樣做。”

讓人工智能在面向客戶的業務方面發揮作用可以立即提高收入,甚至為公司開辟全新的收入來源。以業務流程外包巨頭Atento為例。

該公司在全球擁有155,000名員工,它五年前開始在其后臺辦公室、財務會計、人力資源部門內部使用了人工智能,在其Salesforce平臺上實現了自動化,并通過機器人流程自動化來加快手動流程。所有這些工具都有助于公司提高效率。

“但隨著我們在過去幾年中的發展,現在的問題是如何與我們的客戶一起提升價值,”Atento的美國和中美洲總裁Michael Flodin說。“這無疑創造了新的收入來源。”

例如,Atento現在在為其客戶提供智能聊天代理。

“我們使用了人工智能來解決電信業務中的客戶聯系問題,”他說。“現在,我們正在與Avaya合作做一些非常酷的事情。我們會在文本上使用客戶轉錄和實時分析。”

例如,如果客戶在與呼叫中心交談后不高興,Atento會在通話結束后的30秒內知道。

“我們可以給客戶回電話,這對我們的業務產生了重大影響,”他說。“我們正在使用相同的實時交易服務來填充客戶關系管理,并將呼叫工作量減少了約65%。”

他補充道,成本節約也會傳遞給客戶。“未來,我們將使用同樣的技術來自動化我們的質量流程。”

今年早些時候,Atento任命了一位新的首席執行官Carlos Lopez-Abadiaas,他在數字化轉型方面的背景是此次招聘的關鍵。“他做的第一件事是啟動未來五年的新計劃,其中最重要的是人工智能,”Flodin說。

一個巨大的變化是接受人工智能教育的人的范圍將擴大到高級管理人員和最有能力實施或操作人工智能工具的員工之外。現在,銷售團隊也在接受教育。

“很多時候,商業組織是最后一個聽說這種事情的組織,”Flodin說。

所以現在,Atento也在致力于用公司正在開發的新工具和新能力來培訓其商業組織。

“當他們在市場上遇到機會時,他們也可以提出這些解決方案,”他說。“對我們來說,最激動人心的部分是面向客戶的計劃。”

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