认知在中国 | 推广
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正文开始:
根据中国政府推出的国家计划,2030年,中国核心人工智能产业规模有望突破万亿大关。大量商机正在涌现,对中国企业而言,人工智能技术带来的数据和洞察正在成为企业核心竞争力之一,拥抱数字化转型与重塑势在必行。
随着人工智能技术的普及和深入,科幻电影中的场景在现实生活里出现得越来越多:汽车开始了解我们的出行习惯、线上导购越来越“聪明”、陪伴机器人开始进入普通家庭……同时,大量商机正在涌现,据最新IDC支出指南显示,到2019年,全球认知平台支出将从2016年的30亿美元大幅攀升至310亿美元。根据中国政府推出的国家计划,2020年,中国核心人工智能产业规模将增至1,500亿元,2025年增至4,000亿元,2030年更是有望突破万亿大关。
早在2013年,IBM商业价值研究院(IBV)就提出了数字化重塑的概念,提出企业正从以客户为中心向E2E(人人对人人)经济模式转型。面对新的市场变革,企业必须进行基于认知计算等技术的数字化重塑。这里所说的数字化重塑,不是狭义的技术概念,而是业务范畴的重塑,是从根本上重新定义企业的经营方式、企业与合作伙伴、消费者和整个市场开展互动的方式。
作为物联网和工业4.0发展的核心,人工智能或认知计算是集理解、推理、学习和互动能力于一体的新一代信息系统,这些系统不断积累知识,学习和了解自然语言,可以与人类进行更自然的互动。特定的人工智能技术,例如机器学习、深度学习和自然语言处理,可以与强化的预测性分析和描述性分析相结合,并通过机器人技术及其他形式的自动化技术获得补充。因此,人工智能或认知计算可以推动实现全新形式的客户互动、战略性创新和业务转型。
过去十年,中国企业开创了全球瞩目的互联网时代,现在,中国企业和企业家则希望通过拥抱人工智能和认知技术,来获得下一轮竞争的胜利。实际上,越来越多的企业已经发现,人工智能技术带来的数据和洞察正在成为企业新的核心竞争力之一。
IBV的“全球认知调研”和其中国专项研究的结果显示,大约有 14% 的中国企业对认知技术有较深的理解,开始尝试发挥人工智能的投资效益,这一比例仅次于美国和日本,且远远高于全球 10% 的平均水平。
认知技术在中国各行业的深度运用刚刚开始,运用认知技术与分析能力——包括机器学习和深度学习、自然语言处理、描述性分析和预测性分析,以及机器人技术和自动化技术来实现业绩增长的企业比例并不高,但科技进步对中国经济发展的贡献率已经上升到56.2%,在可预见的未来,垂直领域的AI商业化进程还将进一步加速。
新的领先哲学:重塑与认知
共享经济燎原已久,E2E时代已经来临。对于零售、金融、汽车、医疗、旅行等与日常生活息息相关的行业,企业面临的问题既传统又突出——如何营造热销产品、如何留住客户、如何制造出更智能的汽车、如何实现个性化医疗……答案已经产生:
数字化重塑势在必行,人工智能和认知技术很有可能成为下一阶段运营增长和改善客户体验的核心要素。
数字化重塑是多种数字技术共同作用的结果,包括云计算、人工智能、认知、移动以及物联网,核心在于推动企业重新审视与消费者、合作伙伴的互动模式及关系。数字化重塑比数字化或数字化转型更进一步,并非简单的技术升级,也不是碎片化或只针对某个部门,而是从根本上重新定义企业的经营方式、企业与合作伙伴、消费者和整个市场开展互动的方式。
对今天的企业而言,是否进行数字化重塑已经不是问题,问题是可以多快、多深入地完成数字化重塑。作为数字化重塑的重要部分,企业面临的挑战还包括能否将认知能力融合到各个业务决策和流程中,从而发挥大数据和分析的最大潜力。
根据IBV的研究显示,人工智能或认知技术已经逐步深入到企业前端、终端、后端共计13个主要职能部门,其产生的整体影响也将远远超过各部分之和。
在前端部门,自主学习的人工智能系统可促进实现深层客户互动,并伴随每一次互动不断提升、学习和改进。如此,认知系统可以帮助加强与客户的密切关系,进而提升客户满意度和保留度,营销人员或销售人员还可以利用最新或现有的客户细分市场营造极致个性化体验。
在中端部门,人工智能已经开始为员工提供海量数据。鉴于领导者不再依靠员工进行数据管理和分享,而是生成即时的洞察,因而可以更快、更有效地做出决策。
在后端部门,人工智能通过认知自动化装置自动执行重复性任务,支持员工发展并提高工作效率。在人工智能的辅助下,企业将可以塑造并提升对各共享职能部门中数据、流程、操作、真实成本及业务价值的洞察力和控制力。毋庸置疑,这样势必可以减少乃至完全消除人为错误,同时,也为改善合规流程创造了机遇。
数字化重塑的雏形案例已经出现。希尔顿国际酒店采用了认知计算技术开展概念验证项目,据此收集、理解和解答宾客问题——认知系统充当的“咨询员”从泳池开放时间到附近餐厅和景点无所不晓,为宾客带来了更生动、更愉悦的查询体验,并且通过查询生成的客户洞察还可以传回产品开发团队以作参考。同时,一线员工能够从简单的查询工作中分身出来,专心处理更复杂的查询,其工作效率也有所提升。
在中国,企业的数字化重塑和认知创新之路刚刚开始,很多企业面临直接从传统企业跃升为数字企业的挑战,对人工智能、大数据、认知技术的需求十分迫切。在中国CEO眼中,认知技术可能首先运用到产品开发部门、制造部门、风险部门、财务部门、信息安全部门以及创新部门。
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