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撰文 | 張|健
在全球范圍內，IT部門目前是對認知技術最普及的部門（受訪者中68%），第二名為客戶服務部（32%），之后則分別是銷售、營銷和財務部門。
下面我 們對公司對AI技術在各個部門的應用程度做了調查。
IT：三分之二公司的IT部門使用認知技術來監(jiān)測和預防安全隱患。
客戶服務：結合認知技術的呼叫中心，能夠將很多重復的流程自動化，使得員工更快、更好的工作。 近一半的受訪者（48%）使用認知系統進行自動化客戶來電的分流。還有42%的公司，使用認知系統來指導坐席代表為客戶提供更優(yōu)的解決方案。
營銷：29%的受訪者在營銷領域使用認知技術， 其中有近三分之二的公司表示他們使用該系統來預測未來的購買趨勢和提供符合顧客需求的貨物。
銷售：29%的公司使用認知技術來優(yōu)化銷售模塊。 這些工具能夠幫助銷售人員提高談判技巧（獲得近一半受訪者認可），評估銷售機會，將銷售方向給到合適的銷售人員。
財務和會計：27%的公司在財務模塊使用認知技術，其中有62%的公司在金融貿易時使用該工具。 還有53%的公司使用該技術評估客戶的信用風險和潛在問題。也有一部分公司使用AI技術做財務預測。
研發(fā)部門：23%的公司在研發(fā)領域部署了認知技術。 56%的公司使用AI來進行產品監(jiān)控和自動化維修。其中近半數的公司可以再沒有認為敢于的情況下運行產品。
制造和運營：在這方面的應用包括優(yōu)化員工調度（54%）和改進運營方向。
企業(yè)層面：有19%的受訪者表示，AI目前還滲透到了更高層次，為最高管理層人員提供決策支持。 很多公司使用該技術來評估消費者信心（63%在企業(yè)層面使用AI技術的公司），預測和分析支付問題（61%）和評估顧客選擇他們的原因（52%）。
HR：即便HR模塊似乎應該是認知技術最成熟的模塊之一，而且是大型公司招聘流程自動化的一部分， 但是受訪者中只有18%的人表示自己公司HR部門正在使用該技術。在這些采用的公司中，使用AI來提高雇員質量的占71%，用來加快招聘流程的站62%。
分銷和物流：16%的受訪者在倉儲和供應鏈運營中使用人工智能。 其中75%的公司正在減少倉庫人員的工作量。近一半的公司使用該技術進行產品分銷自動化，還有一半的公司用來尋找流程瓶頸。
采購：采購在我們的受訪者中還是一個新興領域，AI部署率只有10%。 但自動化在這個領域的應用程度還算不錯：60%的公司用來進行自動詢價，同時有50%的公司用來尋找新供應商和識別支出浪費。
法務部門： 現在領先的從業(yè)者正在努力將人工智能與法律思想結合的更深入。 但是，我們研究中只有4%的公司正在使用該技術找尋潛在法律風險，自動審查法律文件以及確定需要注意的法律案例。
如果從地域方面看的話，亞太和拉丁美洲地區(qū)對AI在IT領域的應用更普遍。北美公司在營銷應用方面的投入比其他地區(qū)更多。亞太地區(qū)公司在財務、人力和研發(fā)模塊的AI應用更普及。
展望2020：認知技術將對哪個業(yè)務模塊產生最大的影響？
我們就認知技術到2020年將對哪些業(yè)務模塊產生最大影響這個問題咨詢了受訪高管。但并沒有明確的共識出現，這也表明他們并沒有足夠的技術經驗來作出精確的預測。 IT是最被認可的模塊，但也只有30%的選票。 其他業(yè)務模塊還有銷售（12%），客戶服務（11%），營銷（9%），制造或者運營（8%）和財務（8%）。
行業(yè)“領導者”如何看待AI？
我們將調查中營收額最大， 成本改善最明顯的公司成為“領導者”，反之則為“跟隨者”。 “領導者”在AI方面的投入比跟隨者要多出五倍（按投入占營收比計算）。
相比“跟隨者”，有更多的“領導者“將AI視為他們的競爭優(yōu)勢，而且更愿意將該技術應用到企業(yè)層面。
物流、HR和財會領域的AI普及程度，“領導者“要比跟隨者高。
“領導者“普遍認為相比其他功能，IT功能將在2020年前獲得最大的提升。
雖然認知技術為企業(yè)帶來了各種各樣的好處，但這也并不足以解釋企業(yè)為何對該技術如此重視。通過AI技術獲得巨大收益的公司相比收益甚微的公司之間的區(qū)別是什么？
在解答這個問題之前，我們先來分析下調查的兩個群體：
AI領導者： 這些公司（151家）告訴我們，相比2014年，部署AI技術的部門在2015年的營收增長和成本降低更多。其中營收增長超過16%，成本降低16%或更多。
AI跟隨者： 營收增長僅有5%（并且一些公司表示營收有所減少），成本降低大約為5%，同時也有很多公司表示成本有所增加。
“領導者”將AI視為保持競爭力的核心技術，所以不惜砸下重金。
AI肯定是一個砸錢的技術，而且相關方面的專家也十分匱乏。這也是為什么“領導者”的平均投入高出“跟隨者”近9倍的原因：1.57億美元vs 1800萬美元。而且即便平均總營收比“跟隨者”高兩倍，“領導者”投入占總營收比重仍舊高出“跟隨者”五倍。（0.5%：0.1%）
到2020年，“領導者”在AI技術上的平均預計投入為1.95億美元，“跟隨者”只有3900萬美元。
我們總結了兩個“領導者”如此重視AI技術的關鍵原因：
1. 將人工智能視作未來幾年至關重要的機遇的公司，在“領導者”中的比例（72%）相較“跟隨者”（48%）要多得多。在“跟隨者”公司的調查中，認為人工智能技術沒那么重要的人數占比達到了51%。
2. “領導者”更愿意將AI應用于公司的核心領域。即便只有少數的“領導者”目前將AI應用到了企業(yè)層，戰(zhàn)略計劃層和財務層面，這個比例仍舊比“跟隨者”要多得多。
AI “領導者”和“跟隨者”在AI使用方面最大的不同在下面四個領域：
企業(yè)層面（31% vs 12%）； 分銷和物流（20% vs 6%）； 人力資源（25% vs 12%）； 財務和會計（35% vs 22%） 。
這四個部門都不會與客戶每天接觸。但這并沒有阻止“領導者”在上面投入熱情。 AI系統在財務部門的應用能夠幫助發(fā)現顧客的信用問題。微軟早就在其Xbox之類的消費電子產品中使用機器學習功能來減少信用卡欺詐的問題。HR部門現在擁有足夠龐大的數據來區(qū)分類似不開心或高效等種類的員工。但是人工處理如此多的數據肯定十分困難。
根據調查發(fā)現， 很多公司對未來認知技術的應用領域不是很確定。除了IT部門，沒有任何一個部門的AI使用率超過35%。 換言之，目前的投資非常分散。關于能夠獲得最大回報部門，各方答案都不一樣。IT部門最高，但也只有40%。其他部門最高的也沒超過11%。
總體來說： 在涉及的日常數據量十分巨大的業(yè)務部門，AI技術的部署將會在短時間為公司帶來收益。 例如：解決客戶支付過程中可能遇到的問題；預防公司網絡受到攻擊；購買在線廣告等。
“領導者”在消除員工丟失工作的恐懼方面投入更多。
在我們調查的10個公司可能遇到的問題時，解決員工丟掉工作顧慮的優(yōu)先級排在最后。雖然得分只有3.58分（1為最低，5最高）；最高的：防止系統被入侵和使系統能夠持續(xù)自學能得到4分。
對于這個問題的重視程度， “領導者”和“跟隨者”的意見再次出現分歧，72%的“領導者”認為這個問題很重要，“追隨者”中只有48%。
美聯社在最開始使用人工智能來寫文章前，就告訴公司的記者，這樣做的目標不是取代他們，而是讓他們的生活更輕松。美聯社的商業(yè)欄目編輯Lisa Gibbs說：“事實上，這并沒有對我們產生任何影響。”
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