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AI人工智能對(duì)企業(yè)未來(lái)的流程和創(chuàng)新上已經(jīng)不僅僅是重要了，現(xiàn)在已經(jīng)變得不可或缺。

企業(yè)為了在未來(lái)蓬勃發(fā)展，已經(jīng)在改變人工智能驅(qū)動(dòng)的工作場(chǎng)所上處于早期探索階段了。但是，盡管在商業(yè)中利用人工智能系統(tǒng)的興趣很高，實(shí)現(xiàn)的概率仍然很低。根據(jù)Gartner 2018年的CIO議程調(diào)查，只有4%的首席信息官實(shí)施了人工智能。調(diào)查報(bào)告謹(jǐn)慎地指出，我們即將看到“有意義的”部署出現(xiàn)更多增長(zhǎng)：到2月份報(bào)告發(fā)表之時(shí)，已經(jīng)有46%的首席信息官制定了實(shí)施人工智能的計(jì)劃。

但人工智能的在商業(yè)的部署是不會(huì)馬上實(shí)現(xiàn)的，首先，您必須了解您的企業(yè)的目標(biāo)，技術(shù)需求，以及它的采用將對(duì)員工和客戶(hù)的影響。當(dāng)你處理這些問(wèn)題時(shí)，很多問(wèn)題都可能出錯(cuò)。這里有一些小貼士來(lái)幫助你達(dá)到最小的阻力。

1、把人工智能當(dāng)作一種商業(yè)活動(dòng)，而不是一門(mén)技術(shù)專(zhuān)業(yè)

許多公司將人工智能的實(shí)現(xiàn)視為IT部門(mén)的一項(xiàng)任務(wù)，這一錯(cuò)誤本身就可能引發(fā)你未來(lái)的大部分挑戰(zhàn)。人工智能是一項(xiàng)商業(yè)倡議，因?yàn)槠涑晒Φ牟捎眯枰谡麄€(gè)過(guò)程中積極參與，而不僅僅是在部署的時(shí)候花大力氣。目前負(fù)責(zé)運(yùn)行日常業(yè)務(wù)流程的同一批人必須具有真正的角色來(lái)幫助構(gòu)建和維護(hù)人工智能驅(qū)動(dòng)的模型。

以下是在現(xiàn)實(shí)中部署人工智能的樣子：

a.公司需要數(shù)據(jù)科學(xué)家和IT團(tuán)隊(duì)的協(xié)作和支持。

b.負(fù)責(zé)部署對(duì)歷史信息進(jìn)行訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，要求建立預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)管道。(創(chuàng)建管道本身就是一個(gè)過(guò)程，對(duì)多個(gè)任務(wù)中的每一個(gè)都有特定的要求。)。

c.當(dāng)整個(gè)團(tuán)隊(duì)都參與到獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和開(kāi)發(fā)處理信息的復(fù)雜系統(tǒng)中時(shí)，人工智能實(shí)現(xiàn)成功的可能性就會(huì)增加。

2、教員工識(shí)別人工智能能解決的問(wèn)題

人工智能驅(qū)動(dòng)的企業(yè)經(jīng)常尋找對(duì)其業(yè)務(wù)有深刻了解的數(shù)據(jù)分析家來(lái)幫助分析問(wèn)題，其實(shí)您的團(tuán)隊(duì)成員已經(jīng)了解您的業(yè)務(wù)是如何運(yùn)作的，事實(shí)上，他們甚至知道引起合作伙伴、客戶(hù)和潛在客戶(hù)的具體反應(yīng)的因素，其實(shí)一個(gè)更好的方法是教員工識(shí)別人工智能可以解決的問(wèn)題，然后指導(dǎo)員工創(chuàng)建自己的模型。

它可以幫助企業(yè)分析和理解每個(gè)模型的含義，它還可以使用受支持的系統(tǒng)來(lái)規(guī)劃其部署：

a.特定業(yè)務(wù)流程所需的使用模式。

b.預(yù)測(cè)請(qǐng)求與其服務(wù)之間的最佳等待時(shí)間。

c.需要監(jiān)控的模型，以確保更新、延遲和準(zhǔn)確性。

d.業(yè)務(wù)流程對(duì)延遲或未作出的預(yù)測(cè)的容忍度。

f.以人工智能思維處理問(wèn)題的員工可以監(jiān)控業(yè)務(wù)流程，并學(xué)會(huì)在重要的時(shí)候提出正確的問(wèn)題。

3、允許商業(yè)專(zhuān)業(yè)人士建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型

一家試圖用人工智能改變其全部業(yè)務(wù)范圍的公司可能會(huì)需要較長(zhǎng)的時(shí)間的發(fā)展，目前的方法智能依賴(lài)于手工構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。當(dāng)被問(wèn)及時(shí)，企業(yè)經(jīng)理將時(shí)間列為最大的挑戰(zhàn)之一。Gartner調(diào)查中的受訪者顯示，他們的團(tuán)隊(duì)平均需要52天的時(shí)間來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，甚至更長(zhǎng)的時(shí)間才能將其部署到生產(chǎn)中。管理團(tuán)隊(duì)即使經(jīng)過(guò)幾個(gè)月的數(shù)據(jù)科學(xué)家的開(kāi)發(fā)，也沒(méi)有什么手段來(lái)確定模型的質(zhì)量。

一個(gè)自動(dòng)化的平臺(tái)可以改變?nèi)斯ぶ悄艿默F(xiàn)有狀況，可以在幾個(gè)小時(shí)甚至幾分鐘內(nèi)產(chǎn)生機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而不需要幾個(gè)月。這樣的平臺(tái)還允許業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)人比較多個(gè)模型的準(zhǔn)確性、延遲性和分析性，以便他們能夠?yàn)槿蝿?wù)選擇最合適的模型。

為員工配備合適的工具和技能，使他們能夠?yàn)槟臉I(yè)務(wù)優(yōu)化系統(tǒng)做出貢獻(xiàn)。更重要的是，自動(dòng)化平臺(tái)可以幫助他們創(chuàng)建轉(zhuǎn)換流程所需的模型?？紤]到企業(yè)在部署人工智能時(shí)面臨的諸多挑戰(zhàn)，克服了這些障礙的公司可以利用人工智能來(lái)改進(jìn)和提高員工生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)提升。