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人工智能已經(jīng)廣泛被運用于商業(yè)中的某些領域，大多時候，人工智能可以幫助完成人類無法做到的自動化、預測和反應，從而提高效率和成果。

人們對人工智能（AI）的討論持有各種各樣的感受。一方面是對機器人革命帶來失業(yè)的恐懼，另一方面是對過度宣傳的機器給我們創(chuàng)造的美好未來的興奮。

但Mark Esposito博士希望這段對話是基于現(xiàn)實的。Esposito博士是Nexus Frontier Tech的聯(lián)合創(chuàng)始人，也是哈佛大學一項兩天的強化課程《商業(yè)人工智能：通過機器學習創(chuàng)造價值》的講師。

他說，試圖使用人工智能的企業(yè)應該關注已經(jīng)存在的人工智能而不是未來可能存在的。?

從硅谷到中國，人工智能已經(jīng)成為了世界各地最新的技術熱詞。第一件人工智能——人工神經(jīng)元——是1943年由科學家William McCulloch和邏輯學家Walter Pitts開發(fā)的。此后，我們在研究和開發(fā)具有理解、預測和分析能力的模型上取得了很大進展。

今天的企業(yè)如何使用AI

人工智能已經(jīng)廣泛用于商業(yè)，包括自動化、數(shù)據(jù)分析和自然語言處理等方面。在整個行業(yè)，這三個人工智能領域正在簡化運營并提高效率。

• 自動化減少了人類參與重復甚至危險的工作。
• 數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供了前所未有的洞察力。
• 自然語言處理使智能搜索引擎、聊天機器人和視覺障礙人士更好的訪問性成為可能。

AI在商業(yè)中的其他常見應用包括：

• 傳送和交叉引用數(shù)據(jù)；更新文件
• 消費者行為預測和產品推薦
• 檢測欺詐
• 個性化廣告和營銷信息
• 通過電話或聊天機器人提供客戶服務

哈佛商業(yè)評論報道稱，人工智能會對市場服務、供應鏈管理和制造方面產生最大的影響。

Esposito提出，金融和銀行業(yè)中也存在應用人工智能的機會，這兩個部門現(xiàn)在仍然依賴落后的流程。此外，人工智能也可以跨行業(yè)應用。

尤其在醫(yī)療保健、教育、交通運輸和垃圾處理方面，都可以通過人工智能完成人類無法做到的自動化、預測和反應，從而提高效率和成果。

為企業(yè)家揭開人工智能的神秘面紗

根據(jù)Esposito的說法，商業(yè)社會對人工智能目前的能力和未來的潛力還存在很多誤解。在Nexus，他和合作伙伴們與初創(chuàng)企業(yè)和小型企業(yè)合作，為他們提供簡化運營或解決問題的人工智能方案。

Esposito早先就發(fā)現(xiàn)很多企業(yè)家都認為人工智能能做到人類能做的任何事，甚至人類不能做到的事。一個更好的方法是識別特定的用例。

“你越了解這項技術，你就越能理解人工智能的強大，”?Esposito說：“但它需要一個非常狹窄的定義。如果你的范圍不夠窄，它就不能起作用?！?/p>

對于那些希望使用人工智能的公司，Esposito表示，第一步是查看運營的哪些部分可以數(shù)字化。企業(yè)應該考慮用現(xiàn)有的技術解放資源或提供新的見解，而不是憑空想象一個完美的解決方案。

“識別價值鏈中哪些方面可以改善運營是比較容易實現(xiàn)的，”?Esposito說：“人工智能不是從人工智能開始的。它從公司層面開始?！?/p>

例如，已經(jīng)完成數(shù)字化工資單的公司會發(fā)現(xiàn)他們同時能收集到大量有助于預測未來成本的數(shù)據(jù)。這使得企業(yè)在雇傭和運營時可預測性更強，并且能簡化會計工作。

通過人工智能成功運營轉型的企業(yè)

一家成功把人工智能技術整合到其多個方面的公司是消費品公司聯(lián)合利華（Unilever）。除了簡化招聘和入職之外，人工智能還幫助聯(lián)合利華從其大量數(shù)據(jù)中獲得最多的收益。

數(shù)據(jù)影響著聯(lián)合利華的大部分工作，從需求預測到市場分析。據(jù)Diginomica稱，聯(lián)合利華觀察到他們的數(shù)據(jù)來源于不同的接口和API。既阻礙了訪問，數(shù)據(jù)也不夠可靠。

因此，聯(lián)合利華開發(fā)了自己存儲數(shù)據(jù)的平臺，讓員工能輕松訪問數(shù)據(jù)。在微軟的Power BI工具的增強下，聯(lián)合利華的平臺能從內部和外部收集數(shù)據(jù)。它將數(shù)據(jù)存儲在一個通用數(shù)據(jù)湖中，可以無限期地用于包括商業(yè)物流和產品開發(fā)等任何事上。

亞馬遜是另一個很早就應用人工智能的公司。甚至在亞馬遜的虛擬助手Alexa出現(xiàn)在美國家家戶戶之前，亞馬遜就已經(jīng)創(chuàng)新地使用機器學習來優(yōu)化庫存管理和物流了。

憑借強大的AI主導的系統(tǒng)，亞馬遜成功收購全食（Whole Foods）進入食品產業(yè)，現(xiàn)在的全食也使用著亞馬遜的送達服務。

Esposito稱，這種擴展性對于尋求開發(fā)新人工智能產品的公司很關鍵。他們可以把技術應用到新市場或收購業(yè)務，推動技術的發(fā)展。

聯(lián)合利華和亞馬遜是兩個榜樣，因為他們正在利用現(xiàn)有的技術解決當前的問題。他們能預測到行業(yè)的混亂，從而保持領先地位。

當然，這兩個例子都是資金雄厚的大公司。不過Esposito認為，大部分以現(xiàn)實和戰(zhàn)略的眼光看待人工智能的企業(yè)都可以實現(xiàn)他們的目標。

展望并不遙遠的未來

Esposito的樂觀部分來源于人工智能在醫(yī)療保健、交通運輸和金融等各個行業(yè)的廣泛應用。

“每一個有著各種動態(tài)發(fā)生的重要地方都可以從這些技術中獲得提升”?Esposito?聲稱：“我還想強調一個事實，我們希望這些技術能夠改進社會而并不是要取代工人?！?/p>

為了減輕人們對失業(yè)的擔憂，Esposito表示企業(yè)家可以圍繞創(chuàng)造新的、功能更強的工作崗位來構建對話。隨著技術提升效率并創(chuàng)造新見解，基于這些改變的新的工作崗位自然會出現(xiàn)。

“要理解我們在做什么，理解哪些我們能做得更好，我們才能創(chuàng)造出工作崗位?！?Esposito說。

此外，開發(fā)人員應該關注開發(fā)概率技術而不是確定技術。在概率的情景下，人工智能能根據(jù)歷史記錄預測一個人償還貸款的可能性，然后向貸方提供建議。確定性的人工智能只會做決定，忽略任何的不確定性。

“我們需要讓機器和人合作，”?Esposito說：“但我們永遠不會讓機器代替人做決定。”

原文鏈接：https://www.extension.harvard.edu/professional-development/blog/business-applications-artificial-intelligence-what-know-2019

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