如何在业务中使用人工智能和自动化

行业专家对人工智能和自动化的最佳实践进行了探讨,并就企业如何部署这些关键的新兴技术提供了指南。


引人注目的事实是:7,500名Wipro员工实际上是聊天机器人。该公司与Wipro的人工智能平台HOLMES合作,率先在工作场所部署人工智能和自动化。


展望未来,大多数成功的工作场所都将人类与机器学习系统结合在一起,这将创建全新的模型,并需要新的思维方式,以保持与其他企业的竞争力。


人工智能和自动化将以什么方式塑造未来的工作场所更重要的是,企业的业务如何保持领先地位?


为了提供有关企业如何部署人工智能和自动化的见解,行业媒体采访了Wipro Digital 公司副总裁兼全球负责人Rajan Kohli。


人工智能将会减少还是增加就业人类是否有充分的理由担心机器人的兴起


Kohli说,“这是我们正在思考的一个问题,很多人问我这样的问题,‘你是否认为这是一个零和游戏?’我们可以了解一下发展历史,当工业革命引入自动化技术时发生了什么,人口增加,工作职位增加,失业率下降,如今的美国是失业率最低的国家之一。


我倾向于乐观的看法。我相信将会有更多的工作职位,但是工作的性质将会改变。在新的行业领域中将会有更多工作岗位,这些领域目前可能规模很小或者正在增长,并且有大量需要学习的知识和技术。尤其是那些正在从事业务的工作人员,以及可能承担更多人工工作的人员。


当然,不仅仅是在认知智能领域,这显然是一个热门领域,但人们已经看到了五年前没有足够机会的其他领域。例如设计领域。因为在实现自动化的时候,仍然需要人类的经验。所以将会提供设计和网络安全方面的工作,因此,由于采用自动化和认知智能技术,这一领域的发展空间正在进一步扩大,这一领域还有更多机会。”


Wipro公司如何使用人工智能和自动化Wipro公司拥有7500名机器人,这是怎么回事


Kohli:“我们以两种方式看待它,一是我们为客户做的事情,二是我们为自己做的事情。对于客户,我们在这三个不同的领域中都利用了人工智能。第一是提供重要的自动化操作,第二是改善客户体验,第三是为客户确定新的收入领域,在此分别举例。


在自动化方面以了解客户(KYC)为例。当银行拥有新客户(特别是大型企业时),它们需要确保这些实体与*不应资助的实体没有联系。在《海外账户纳税法案》(FATCA)和其他合规性领域,这就需要大量的工作来完成这些实体的年度报告,收集网络上所有可用的材料,并创建所谓的‘实体结构’。然后合规人员显然会对其进行检查并验证。


现在大部分工作都是通过机器人自动完成的,这就是我们在操作空间内所做的工作,但是还有许多其他示例。


其次就客户体验而言,我认为所有人都是消费者。例如认知机器人和聊天机器人,企业实际上可以与机器人对话。而且显然还没有那么先进,有时候将会变得非常痛苦。


聊天机器人也位于呼叫中心,但是现在已经将它带到了与应用程序进行交互的边缘,我的问题或查询在应用程序中得到了回答,其呼叫实际上并没有到达呼叫中心,所以称它为‘数字偏转’,基本上可以缩短周期,减少痛苦,然后用一种认知和直觉的方式回答问题。


第三是创收。例如,我们在客户供应链空间中进行了很多分析,以应对缺货问题。或者说,亚马逊就是第一个真正引人注目的例子,那就是最佳报价。例如我要买东西,应该买什么,然后获取更多的建议。那么很多认知智能就可以得出这些答案。同样也可以创收。要获得购买建议或最佳报价,接下来要考虑应该得到什么。


Wipro公司在内部如何使用它?我们称之为‘Wipro on Wipro’。我们为客户提供固定价格的许多工作都是自动化的。因此我们现在所做的工作有18%是由机器人来完成的。但是Wipro公司的内部共享服务中有很多我们在财务方面所做的工作,我们在人力资源共享服务中完成的许多工作都是自动化的,例如,Wipro公司是一家公开上市的公司,我们在每个季度都会发布下一个季度的指南。这是通过一个或几个机器人来实现的,我们已经开发出了这个指南。我们一年前就开始这么做了。在以往,我们的财务团队需要60个人开展这方面的工作,然后运用他们的判断得出结论。而现在这个团队只需8个人。


而且很多工作都是由机器人完成的。当然,人类仍然会决定这是否是正确的指导,但这是通过系统实现的,并且事实证明,这比人类更准确。


我再举一个更复杂的例子。这是我们为客户提供的,这是一家公开上市的公司。他们有产品,也有消费品,也有很多产品销售渠道。现在,他们利用我们开发的机器人来提供一个预测模型,并且该预测模型要比他们过去所做的要好。


例如很多条件可能会改变,并且会影响他们产品的销售和竞争对手的价格,所有这些都会影响企业的实际收入。所以这非常复杂,而人工智能技术如今已经取得了长足的进步。”


Wipro公司正在使用新方法、新模型和新思维方式来应对第四次工业革命,这是什么意思


Kohli说,“这是一个很好的问题,很多人都在思考这个问题。我们的一些客户认为,对于他们来说,利用认知智能关键在于技术。我不相信这只是一个技术问题,这远远超出了技术范畴。所以我们想出了一些可以宣传的东西。我们称之为‘4M模型’。


这就是方法、模型、机器、思维方式。所有的客户和企业都需要在这四个要素上进行工作。例如,当我们说‘方法’时,方法就是关于创建整个价值流的方法。对于他们来说,自动化价值流的一小部分实现自动化是不够的。他们需要真正在端到端的价值流中实现自动化,以便他们和客户从中获得显著的利益。模型显然是关于数据模型的,谁拥有数据,数据从何而来?


显然是人工智能,其背后的数据模型也是如此。思维方式非常重要,因为对于客户来说,要利用数据,他们必须改变传统上做出决策的方式。他们必须相信这些数据,还必须做好失败的准备。因为最初开始使用这些算法时,开始的结果很有可能会比以前差。这些机器学得很快,然后愿意花时间让它们学习,最终它们会比人类所能做到的要好得多。


有时候,企业可能会在不合适的地方利用机器学习,但是可能会从该实验中学到某些知识,然后将其应用于其他地方。因此,需要拥有快速失败的思维方式。这是客户经营企业方式的转变。所以这就是我们不相信这只是技术问题的原因。


由于正在发生的进步,企业现在在某件事情上可能会失败,但是六个月后,这可能成为企业投资的好地方,因为现在有了新的数据来源,可供企业使用。因此,企业需要真正从每一次失败中学习并适应,然后将这种学习应用于新的领域。”


您将为希望采用人工智能和自动化的企业提供什么建议


Kohli说,“这是一个非常令人兴奋的领域。因此,我可以举两个例子。


第一,我相信企业中会有端到端的认知规模应用程序。如今,企业正在使价值链的各个部分自动化。但是在不久的将来,企业将拥有端到端的认知应用程序。只是因为之前谈到的客户体验和呼叫中心,将会有一个自动的客户呼叫中心应用程序,它将具有自我感应、自我响应、自我学习和自适应的功能。这将在不久的将来发生,并且没有任何问题。


第二,这是一个非常令人兴奋的空间,我相信,由于5G、物联网、云计算、量子计算等技术的快速发展,我认为这将带来巨大的增长机会。这是一个非常令人兴奋的空间。


显然,我们需要做一些工作,但从技术上讲,这一切都有可能在不久的将来实现。”

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