Gartner呂俊寬:企業投資AI的難點與訣竅



  【環球網科技記者 林迪】“企業,尤其是金融行業為什么要追逐AI?”在Gartner高級研究總監呂俊寬看來,企業投資AI的三個最大動機是:利用自動化取代一些繁瑣的人工工作;提高客戶體驗;降低成本。

Gartner呂俊寬:企業投資AI的難點與訣竅

  圖:Gartner高級研究總監 呂俊寬(CK Lu)

  Gartner調查顯示,目前,企業在AI方面的收入增長相對較少,原因在于目前企業應用AI仍處于一個投入階段,這也就導致很多企業陷入ROI(Return-on-investment,投資回報率)的迷失,常常會找不到AI投資的“點”。

  “金融機構在應用AI時遇到的問題有一定的代表性。”呂俊寬指出。

  第一,商業價值。他舉例稱,比如過去兩年較火的AI應用“客服機器人”,其實很少有企業通過客服機器人就達到其ROI目標。一般的行業使用客服機器人,與客戶交互溝通的數量可以增長15%到30%,但是這并不代表馬上可以裁掉15%到30%的員工。所以,CIO(首席信息官)面臨的挑戰之一,就是從ROI的角度來向企業CEO證明投資AI是有回報的。

  第二,資料管理也是一個非常大的挑戰。“金融機構里很多數據都是分散的,并且分散在各個分行里面。”

  第三,人才。呂俊寬指出,一方面,過去很多IT人員是做運營維護、資料中心管理的,并沒有足夠的能力在AI時代去發揮專長;另一方面,就是人才缺失。“業務專家對業務很了解,但并不一定了解AI可以解決什么業務問題。”

  第四,工具化。他表示,過去兩年AI的應用多以SaaS(軟件即服務)為導向。例如,銀行APP中的人臉識別技術或是聊天機器人等,耗時較長來進行部署,卻只能解決單一問題。那么,未來如果有數百個AI應用需要部署,則需要花費非常多的時間。因此,金融機構已開始討論是否該選擇PaaS(平臺即服務),即建立一個AI平臺,在這個平臺上開展不同的AI服務。

  第五,規模問題。“包括金融在內的很多行業都會被這個問題所困擾。某個模型在實驗室里運行的時候準確率可能非常高,可是一旦上線,或是進行更大規模的分析的時候,準確率就會大幅度下降。”

  最后,采購決策問題。他舉例稱,客服機器人就是一個非常明顯的例子。“很多金融機構在采購客服機器人時,一開始設想的只是把它們應用于客服,可是當他們開始想要把客服應用在營銷或者是外呼服務時,就會發現原本采購的客服機器人根本不具備這些能力。而且各個部門各自采購,也會造成投資的浪費。”

  對此,呂俊寬對企業給出了相應的建議:

  首先,企業不要刻意用財務上的ROI來衡量AI的成功與否。“要看效率,即透過AI計劃幫助企業提高多少效率,以及AI對提升客戶體驗有多少幫助。”

  其次,關于人才培養。企業應當考慮如何將IT運維人員“轉化”為在AI時代可用的人才。“概括來講,就是需要讓懂業務的人跟懂AI的人進行合作,打造一個有實際意義的AI應用。”

  最后,要實現AI的規模化部署,急需解決人才和基礎設施兩大問題。他舉例說:“比如金融機構可以搭建AI平臺,并讓其業務人才分散在各個分行里,從而通過這些人才實現AI應用的規模化。”




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