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數字業務中人工智能的六個設計原則

2019-06-10 09:41:20  來源:企業網D1Net

摘要:除了統計模型和其他的一些算法,回歸是機器學習成功運行的重要構成要素。本文將用通俗易懂的方式介紹最常用的回歸類型,遇到具體任務時你便知曉該使用哪一種。
關鍵詞: 人工智能 AI
  人工智能(AI)能夠增強和自動化當前由人類執行的決策或任務,這使其成為數字化業務轉型不可或缺的工具。在人工智能的幫助下,企業希望降低勞動力成本,生成新穎的商業模式,簡化流程,并提高客戶服務標準。然而,重要的是保持務實的方法,因為絕大多數人工智能技術仍處于初級階段。
 
  為了解決人工智能技術不成熟的問題,首席信息官應確保旨在實現戰略性業務目的的應用程序(例如最大化收入或擴展某些服務)旨在實現戰略效果。
 
  調研機構Gartner公司確定并概述了六個設計原則,以幫助企業首席信息官以戰略意圖評估每個人工智能的應用程序產品。這些應用程序旨在幫助實現業務成果,而不僅僅是運營改進。采用者不必遵守所有六項原則,但是應該重新考慮采用一兩個設計原則。
 
  設計原則1:預見未來
 
  當應用于數字業務時,人工智能會產生直接導致業務執行的見解。戰略人工智能解決方案能夠提供精細的見解,可以表明特定客戶或市場在未來的特定情況下的行為方式,以及企業可以采取哪些措施來影響他們的決策。如果應用程序可以提供經過驗證的、值得信賴的見解,它將獲得被更多企業采用和依賴的獎勵,以指導未來的執行系統。
 
  與傳統的分析應用程序相比,人工智能可以產生更為精細的洞察,更適合個人情況。因此,人工智能應用程序可以減少錯誤的讀數——見解越可信,企業就越可能依賴它們來指導執行系統。
 
  設計原則2:自主行動
 
  人工智能應用的價值在于人工過程的自動化。然而,該技術也可以使企業實現自主經營。自主行動的戰略人工智能應用程序不需要人員的指導。反過來,這種自主性通過補充人類完成的工作,釋放勞動力來執行更個性化的任務,從而提高生產力。
 
  負責為自主操作設計人工智能應用程序的人員應確保應用程序位于正在執行的工作附近,對過程及其條件具有接近實時的理解,并具有現場決策的能力。
 
  設計原則3:連接到客戶
 
  對市場和客戶的深入了解是數字業務成功的必要條件。為了幫助實現數字業務計劃,人工智能應用程序應該盡可能接近客戶。企業首席信息官們應該在行業領先的數字企業引導下前行,而這些企業的業務采用了人工智能的運營。
 
  亞馬遜的Alexa和蘋果的Siri就是相關的例子。消費者使用這些技術支持的設備作為中介,以訪問外部第三方平臺的功能。因此,與他們正在訪問其服務的公司相比,亞馬遜公司和蘋果公司能夠收集有關客戶的更好數據。與此類似,首席信息官可能會考慮戰略人工智能應用程序,使其業務能夠捕獲關鍵信息,以期在長期內建立更密切的客戶關系。
 
  設計原則4:提升物理性能
 
  自動化運營礦山的出現有望改變采礦業的經濟狀況。機器人手術旨在為患者提供更好的結果。同樣,戰略人工智能應用程序的開發人員應努力在物理世界中發揮作用。人工智能可以通過與其他先進技術協同工作,或通過促進事物可以互動和協作的新方式來實現物理變化。越來越復雜的3D打印就是一個很好的例子:通用電氣航空公司現在使用3D打印技術為其噴氣發動機制造風扇葉片。而引入人工智能技術,可以為3D打印開辟更多可能性和更復雜的用例,例如調整打印過程以適應需要同時控制多個變量。當情況不可預測時,這一點尤其重要:惡劣天氣條件、戰場作戰、海上條件等。
 
  設計原則5:檢測無形事物
 
  人工智能可以將運營管理到人類能力無法實現的標準,坦率地說,當網絡空間發生快速突發事件時,甚至無法在一定的時間范圍內看到或檢測到。戰略人工智能應用程序應該利用更高分辨率和速度的優勢。數字技術可以使企業以極高的精度控制事物、事件、結果。高速交易應用程序已經能夠在幾納秒內移動大量資金。這些應用程序由同時考慮股票價格、天氣和政治發展的算法提供支持。這種智能使交易者能夠在幾秒鐘內執行數百萬個訂單,從而為企業提供優勢。在許多情況下,這些功能將成為進入企業所需的最低要求,并將推動更新的功能以提高競爭力。
 
  數字世界越來越精細。到2050年預測有1萬億臺物聯網設備,人工智能是將決策規模擴大到這樣一個水平,并且處理如此復雜問題的唯一可能解決方案。
 
  設計原則6:管理風險
 
  安全、風險、隱私問題是開發人工智能應用程序的最大障礙。當人工智能應用程序服務于戰略性的業務目的時,這些問題變得更加嚴重。錯誤行為不僅會破壞運營,還會損害企業或業務的核心。在某些情況下,人工智能應用程序本身能夠學習,為完成可能危及他人的任務開發自己的方法。因此,首席信息官應制定明確的計劃,以識別和減輕人工智能應用程序設計中的風險,并定義限制行為。
 
  這六個設計原則應用于評估所有人工智能應用。建議首席信息官根據個別企業的具體需求和情況,以不同的方式優先考慮設計原則。例如,謹慎的企業應該專注于風險管理,而物聯網和區塊鏈的公司應該更注意“提升物理性能”和“檢測無形事物”。結合量身定制的原則,為數據質量改進提供足夠的資金,掌握商業戰略,企業可以更好地克服數字化轉型中常常令人生畏的障礙。

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責編:baiyl
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