人工智能改善企业运营的三条途径,该文是人工智能类有关硕士学位毕业论文范文与企业运营和人工智能和改善方面论文范文.
人工智能论文参考文献：
1961 年, 世界上第一台工业机器人在新泽西州特伦顿（Trenton）的一家通用汽车工厂“上岗”.这个名为“尤曼特”（Unimate）的4000 磅重的机械臂用来汽车焊接和举升大块金属.这个机器人取得了巨大的成功——甚至登上了约翰尼·卡森的《今夜秀》（Tonight Show）节目.
人工智能（AI）兴起后,让机器从体力劳动跃升到了脑力劳动层次.从机械到金融,众多企业已做好了从人工智能上受益的准备——否则就会被人工智能淘汰.尽管如此,与机器在脑力层面协同工作会是什么情景,并不总是那么清晰可见的.“对与机械在脑力劳动上的合作,我们的想法还远没那么具体,因为脑力劳动长期以来一直是人类之间的交换.”凯洛格商学院临床教授、西北大学复杂系统研究所副主任亚当·帕表示,“我们对机器人的很多知识都是关于它们的体力的,现在,这些知识需要扩展到人工智能领域了.”
了解人们在某些话题上说什么很重要
人们大都通过自然语言——而不是方程式、Excel 表格或者模式化的日报表——进行沟通.这对企业来说一直是个挑战,因为虽然我们使用的语言充满消费者洞见,但通常而言,分析工具却无法理解它们.
企业现在已可以通过挖掘大量的文本资料库,来获得人们对几乎任何话题的见解了.举例来说,现在对企业来说,通过分析消费者的Facebook 评论,来设计更有效的数字营销战略已经相当普遍.但是帕认为,在思考如何应用来自非结构化数据的见解方面,企业应该更具创造性、更有雄心.
我们不妨来看看手机制造商推出一款新机型的情况.因为这些制造商的销售大都通过美国电话电报公司（ATT）或T-Mobile等服务商完成,所以,他们与消费者之间并没有直接联系.这就意味着产品上市后的消费者反馈一直都来自两个渠道,但哪个渠道都不够理想：第一个渠道：根据消费者去服务商那里返修手机时所传递的信息；第二个渠道：由一个员工小组用手工方式监视社交媒体和技术网站.
在与一家手机制造商最近进行的一个合作项目上,帕提出了另一种方案：“我们编写了一个程序,用来从Twitter、Facebook 以及其他大约30 个人们会评价和讨论手机的网站抓取信息.”他介绍说,“之后,我们建立了一个机器学习解决方案,该方案可以自动识别公司的产品何时被人谈论、手机的哪些功能被人谈论,以及人们是以积极态度还是消息态度谈论这些功能.之后,这个程序会把评论集合在一起,进而对每个问题的量级给出一个判断——而且这个过程是持续进行的.”
这种全新的软件可让手机制造商在产品甫一上市,就开始对消费者的问题立刻做出回应,而不是通常的六周以后.此外,它还为企业带来了丰富的消费者洞见——哪些功能令人欣喜,哪些功能让人失望,以及人们如何使用手机等,这些见解可以转化到未来的研发工作中.
帕认为,这种人工智能技术的价值,远不限于面向消费者的企业.一个对全球市场潜力充满好奇的B2B 企业同样可以利用机器学习技术梳理分析报告、评估全球某些地区的经济状况.“你可以将这种技术应用于人们大量发布评论和报告的任何地方,这些信息因为规模非常庞大,所以,人类不可能每天通读.”帕说.这一技术发展的下一步,同时也是已经启动的下一步,即训练人工智能解读图像和视频.“这是个非常有意思的转折.”帕举例说,有一家公司已经可以确定一个标示何时出现在画面中了.“现在,你可以将关注焦点扩展到人们写下的文字以外了,你可以通过追踪Instagram 来了解你企业的信息何时、何地出现,以及你的目标客户是谁.”
提出重要的建议
帕谈到,提建议是人工智能的一个“老朋友”.不妨想想亚马逊和奈飞（Netflix）根据消费者以往的行为为他们推荐他们可能喜欢的其他产品或影片的情形.
与此同时,机器读取和解读来源广泛的数据的能力也越来越出色了,个性化数据正在变得越来越丰富.
分析能力和数据可用性的这一融合,是人工智能的沃土,使其能够提出更细致、更具体、更广泛的建议.比如说,帕最近收到了一封来自TurboTax 的邮件,询问他是否对一个机器学习产品感兴趣,该产品可通过审查纳税申报表、信用报告和银行账户信息,来提供化的财务规划建议.这是朝着正确方向迈出的一步.他指出,“我们已开始认识到,我们需要从各处引入数据,以提出更具体、更有帮助的建议.”
这一技术发展的下一步是一种能随时间的延续而学习、能基于既往的行为打磨提出建议的产品.我们看看TurboTax,帕认为,这项技术可以追踪人们采纳和没有采纳什么理财建议,以及采纳和不采纳的可能性.有了这些信息,公司就可以提供最可能一开始就被接受的建议—并可能让人们对“不太可能”的建议给予更多的信任.
“这项技术不但可以看到人们做了什么,而且还能了解人们最可能做什么,并开始根据这一进程改变自己的建议.”他谈道,以这种方式应用人工智能并不只是提供建议,而是有可能通过提供的建议顺序影响到人们的行为.“关键是这个技术可以让我们了解一个人生活更全面的样貌.”帕说.不过,了解人们生活更全面的样貌因为隐私问题而变得复杂化了.
提供更好的诊断工具
除了寻找重要变量之间的关系以外,人工智能还可以在复杂条件下提醒人们的注意.这种能力使人工智能成了一个非常有价值的诊断伙伴.
我们以医疗领域的急性呼吸窘迫综合征为例来说明.尽管这种疾病的诊断很简单—检测四种健康指标—但80% 的病例没有被诊断出来,因为从病人入院,到仔细检查多种指标,再到将各项指标综合起来得出结论,重症监护室的医生和护士通常太过关注治疗病人的主要问题.
“而人工智能这个伙伴在这一情境中则可以带来切实的帮助,因为这个症状有其基本定义,它们不会凭直觉诊断.”帕认为,“在人们可能犯错的地方,人工智能每次都可以始终如一地完成任务.”帕谈到的另一个例子,是大多数医院在测评医生使用电子病历的有效性时遇到的困境.目前的测评标准—比如,医生使用这个系统的频率,病人是否可取用等—往往都是最基本的标准.但更复杂的测评方法—比如,是否采用了最佳治疗路径—很难从不同的患者身上得到总结.
“如果将每一位患者生命中所有微小而独特的部分都考虑在内,那么用传统模型为每一位病患构建最佳治疗路径需要非常长的时间.”他指出,“但是,构建一个可以覆盖所有这些环节的人工智能系统则是可行的.”
IBM 的“沃森”（Watson）在医疗领域的高调部署已经引起了人们的关注,不过类似技术也适用于很多行业的一般性生产经营活动.无论是某个组织评估新市场、决定何时跟进客户、预测新员工的留任率,还是确定何时机械部件可能出现故障,人工智能都可以指明人们可能忽视的某些情况.
举例来说,这种诊断能力甚至可以应用于令人畏缩的绩效评估工作.对某个人的工作进行量化评估时,短视和残缺似乎很难避免.所以,对员工来说,企业对自己的评估往往是令人沮丧的经验.虽然传统分析方法无法考虑到影响绩效表现的所有背景变量,但人工智能可以,公司只需为它提供判断各个变量之间有效联系以及提出建议所需的数据即可.
“当你要评估范围广泛的变量时—比如说,当你的某个电子表格有30 甚至40 列的数据需要考虑时—这正是让人工智能一展身手的好时机.”他谈道,“人工智能会在所有的信息中—比如项目、合作者、阶段性成功—寻找模式和关系,并将它们联系起来,为你提供你想要弄清的东西—员工的绩效表现.”
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