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    盲目應(yīng)用AI,適得其反。那該如何評估企業(yè)AI應(yīng)用能效?

    原標(biāo)題:盲目應(yīng)用AI,適得其反。那該如何評估企業(yè)AI應(yīng)用能效?

    前幾期本專欄一直在談AI的技術(shù),從這期開始,我們聊一聊AI走向行業(yè)。不過,在這之前,我們先要問一下,如何評估AI為企業(yè)帶來的效果?如果不搞清楚這個問題,盲目應(yīng)用AI,就會適得其反。

    近年來,隨著大數(shù)據(jù)、高性能計算和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,AI技術(shù)迎來了第三次發(fā)展浪潮,與更多領(lǐng)域的融合不斷深入,迸發(fā)出了一系列的新技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)。與此同時,市場對AI技術(shù)的投入與期望值高漲,一些頭腦發(fā)熱的企業(yè)往往會為了用而用,對于AI為企業(yè)帶來的實(shí)際價值并不清晰。于是,如何構(gòu)建科學(xué)的AI效能評估體系,客觀準(zhǔn)確地評價AI技術(shù)為企業(yè)帶來的價值就顯得尤為重要。

    對企業(yè)而言,AI的價值無非降本增效。但具體降低了多少成本?增加了多少效益?對于不同體量、不同行業(yè)、不同發(fā)展階段的企業(yè)來說很難量化成一個統(tǒng)一的評估模型??紤]到AI在企業(yè)不同的職能部門發(fā)揮的價值也不盡相同,目前主流的評測方法是將與AI相關(guān)的職能部門分為四類,即:產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)、運(yùn)營和決策。

    接下來,我們就逐步分析這四大部門應(yīng)用AI之后產(chǎn)生的效果。

    ? 產(chǎn)品服務(wù):覆蓋交互全流程

    對于涉及產(chǎn)品服務(wù)的部門,AI技術(shù)最多應(yīng)用在與客戶的交互上,能夠覆蓋售前-售中-售后整個流程。在與用戶的交互環(huán)節(jié)采用AR、VR和語音識別等技術(shù),不僅可以提升用戶體驗,進(jìn)而提高轉(zhuǎn)化率,還能降低人工成本。而后期對用戶行為的分析也能為企業(yè)尋找到更多潛在的銷售機(jī)會。

    以百度智能云智能客服接入銀行為例,可以實(shí)現(xiàn)電話端、微信端、APP客戶端全面的服務(wù)智能化。對話式客服承擔(dān)了原先重復(fù)性較高的動作,可以代替人工客服回答70%的問題。解放人力的同時,減少了客戶的等待時間和輸入行為,極大提升了客戶體驗和工作效率。

    ? 生產(chǎn):用于質(zhì)量和監(jiān)控

    AI技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)相關(guān)的場景時,典型的應(yīng)用包括產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)控。產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)控主要應(yīng)用了圖像識別技術(shù),通過外觀檢測保證產(chǎn)品質(zhì)量,從而提高效益。以某個企業(yè)的質(zhì)檢大腦為例,與百度智能云合作,利用PaddlePaddle框架訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,其對零件檢測的精度與人工不相上下,但速度卻遠(yuǎn)超人工,可達(dá)20ms/個。這相當(dāng)于10個熟練的質(zhì)檢工人,能夠幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本15%以上,目前已經(jīng)在不少鋼鐵企業(yè)中應(yīng)用。

    除了產(chǎn)品質(zhì)量外,生產(chǎn)環(huán)境也可以通過AI技術(shù)進(jìn)行監(jiān)控。通過分析車間的圖像、視頻,生產(chǎn)環(huán)境是否安全、生產(chǎn)能耗是否超標(biāo)一目了然,能夠有效降低生產(chǎn)事故和過度耗能造成的損失。

    ? 運(yùn)營:提高預(yù)測精準(zhǔn)度

    涉及運(yùn)營職能部門的AI技術(shù)主要可以應(yīng)用于物流、運(yùn)營管理以及研發(fā)。供應(yīng)鏈智能化、企業(yè)應(yīng)用智能化和運(yùn)營智能化是三個常被提到的關(guān)鍵場景。以供應(yīng)鏈智能化為例,AI技術(shù)具體可以做到分析倉儲物流信息,預(yù)測市場供需變化,進(jìn)而做到智能補(bǔ)貨,提高周轉(zhuǎn)效率及最終效益。

    舉一個案例??煜沸袠I(yè)如便利店等以往一直采用人工稽查的方式,但由于門店數(shù)量多,稽核成本往往非常巨大且存在人工失誤。為解決這一問題,某家零售商與百度智能云共同合作,將3000家零售門店接入EasyDL。EasyDL擁有定制化物體檢測能力,可以識別商品陳列是否滿足要求。應(yīng)用該技術(shù)后,人員效率提升超過30%,將門店智能陳列審核變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

    ? 決策:實(shí)時商業(yè)洞察

    對于企業(yè)的決策部門,AI技術(shù)的效用也是不可小覷。這里討論的決策主要指企業(yè)戰(zhàn)略級決策。借助AI技術(shù),企業(yè)可以對自身原有的分析方式進(jìn)行升級。決策的智能化升級中,AI加持下的商業(yè)分析系統(tǒng)可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行高級預(yù)測分析,做到實(shí)時獲取商業(yè)洞察,快速應(yīng)對市場變化,為決策提供有價值的參考。

    考慮到現(xiàn)階段人工智能在企業(yè)的應(yīng)用尚處于導(dǎo)入期,大量企業(yè)剛剛開始接觸AI,所以,以上評測維度主要從成本節(jié)約與新增效益入手,僅為企業(yè)提供一個AI評測的框架,企業(yè)還要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)流程情況以及商業(yè)模式,有條件的引入AI。

    相信隨著AI技術(shù)深入更多領(lǐng)域,未來將會出現(xiàn)大批具有行業(yè)屬性的評估體系,加速企業(yè)的智能化進(jìn)程。

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    2019-05-14
    盲目應(yīng)用AI,適得其反。那該如何評估企業(yè)AI應(yīng)用能效?
    考慮到AI在企業(yè)不同的職能部門發(fā)揮的價值也不盡相同,目前主流的評測方法是將與AI相關(guān)的職能部門分為四類,即:產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)、運(yùn)營和決策。

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