為何科技、傳媒和電信企業(yè)是檢驗(yàn)人工智能的試煉場(chǎng)？

近日，德勤全球發(fā)布《科技、傳媒和電信行業(yè)的智能化升級(jí)》研究報(bào)告。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，人工智能相關(guān)投資正在為企業(yè)不斷帶來經(jīng)濟(jì)效益，在一定程度上，人工智能技術(shù)已為科技、傳媒和電信行業(yè)的企業(yè)獲得豐厚收益。

事實(shí)上，無論多么重大的技術(shù)突破，其作用通常會(huì)被過度宣傳，言過其實(shí)。人工智能無疑是一個(gè)典型的例子。

對(duì)于人工智能取得的每一項(xiàng)令人震驚的成就（例如，谷歌DeepMind戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍），總有一批鋪天蓋地的新聞報(bào)道。這對(duì)急于利用新一代認(rèn)知計(jì)算工具的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者而言，如何對(duì)人工智能進(jìn)行去粗存精是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

基于此，通過與數(shù)百位客戶、供應(yīng)商以及一線人工智能研究人員的合作，基于人工智能在科技、傳媒和電信領(lǐng)域的應(yīng)用，該研究報(bào)告闡述了人工智能如何為企業(yè)創(chuàng)造最大的商業(yè)價(jià)值，以及通過企業(yè)高管對(duì)人工智能的看法，分析企業(yè)在使用人工智能技術(shù)過程中所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，為企業(yè)一線管理人員提供深度全面的參考。

先來看報(bào)告中的幾個(gè)核心觀點(diǎn)（主要成果）：在科技、傳媒和電信領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用劃分為三類：機(jī)器人與認(rèn)知自動(dòng)化，認(rèn)知洞察與認(rèn)知參與。

1、轉(zhuǎn)變工作方式：機(jī)器人與認(rèn)知自動(dòng)化

人工智能型自動(dòng)化將人類從繁瑣重復(fù)的工作中解脫出來，提高生產(chǎn)效率，確保終端產(chǎn)品零誤差。

人工智能可以使計(jì)算機(jī)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如處理應(yīng)收賬款時(shí)收到的各類發(fā)票。

機(jī)器人流程自動(dòng)化系統(tǒng)可以加強(qiáng)報(bào)告部門的管控并在更短的時(shí)間內(nèi)以更低的成本完成賬目結(jié)算。

2、轉(zhuǎn)變決策方式：認(rèn)知洞察

認(rèn)知洞察技術(shù)不僅能幫助企業(yè)管理每天從實(shí)際工作、業(yè)務(wù)報(bào)告工具、供應(yīng)鏈、社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集到的大量信息，還能利用這些信息生成能夠創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的實(shí)時(shí)洞察。

認(rèn)知洞察可用于挖掘數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)相關(guān)趨勢(shì)和規(guī)律，因此認(rèn)知洞察非常適合解決離散問題，比如預(yù)測(cè)某特定客戶的行為和反應(yīng)。

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)準(zhǔn)確地追蹤訂單過程，以在不需要的時(shí)候節(jié)約提升計(jì)算能力的費(fèi)用，或避免需求飆升時(shí)出現(xiàn)人手不足的情況。

3、轉(zhuǎn)變互動(dòng)方式：認(rèn)知參與

借助認(rèn)知參與技術(shù)，電腦能夠勝任發(fā)送至客戶服務(wù)中心的客戶支持功能，通常但并非總是以文本交流方式處理。因此，企業(yè)可以大規(guī)模提供統(tǒng)一的優(yōu)質(zhì)客戶支持服務(wù)。

在用戶來看，聊天機(jī)器人代表一系列日益先進(jìn)的人工智能型工具，擁有各式各樣的外形。聊天機(jī)器人能夠提供自助服務(wù)功能，協(xié)助對(duì)應(yīng)客戶請(qǐng)求和問詢，交互性的動(dòng)畫幫助窗口靈活應(yīng)對(duì)客戶，利用自然語言處理技術(shù)及其他技術(shù)回答問題并提供自動(dòng)回復(fù)。

科技、傳媒和電信企業(yè)高管對(duì)人工智能的看法

為更深入了解一線管理人員如何看待人工智能發(fā)展，德勤近期展開了一項(xiàng)調(diào)查。

上圖顯示：在科技、傳媒和電信企業(yè)的高管中，40%表示他們已經(jīng)從認(rèn)知技術(shù)中獲得可觀效益，而所有其他行業(yè)企業(yè)中有26%持相同觀點(diǎn)。

57%的高管認(rèn)為認(rèn)知技術(shù)對(duì)其改進(jìn)內(nèi)部業(yè)務(wù)流程“非常重要”；46%表示此項(xiàng)技術(shù)對(duì)其完善所銷售的產(chǎn)品和服務(wù)“非常重要”。43%的科技、傳媒和電信行業(yè)高管非常認(rèn)同是他們?cè)趦?nèi)部使用人工智能的能力讓他們從競(jìng)爭(zhēng)者中脫穎而出。超過四分之三的高管希望認(rèn)知計(jì)算能夠在未來三年內(nèi)推動(dòng)其企業(yè)實(shí)現(xiàn)“基本轉(zhuǎn)型”。

上圖顯示：盡管科技、傳媒和電信行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為認(rèn)知技術(shù)對(duì)其內(nèi)部轉(zhuǎn)型至關(guān)重要，但與其他行業(yè)高管不同的是，他們重點(diǎn)利用該項(xiàng)技術(shù)開發(fā)新產(chǎn)品。40%的高管認(rèn)為產(chǎn)品開發(fā)是人工智能型技術(shù)帶來的首要效益。相比之下，僅有29%消費(fèi)品和工業(yè)產(chǎn)品、能源和金融服務(wù)業(yè)等其他行業(yè)的企業(yè)持相同觀點(diǎn)。

如果我們考慮受訪科技、傳媒和電信企業(yè)高管的雙重特性，就能理解他們?yōu)楹蝹?cè)重于新產(chǎn)品開發(fā)和創(chuàng)新，畢竟他們的企業(yè)才是本文所述許多人工智能解決方案的開發(fā)者，也是堅(jiān)持從人工智能型效率中獲益的機(jī)構(gòu)。

例如亞馬遜、Facebook、谷歌和微軟等科技巨頭逐步將人工智能技術(shù)融入其產(chǎn)品和面向客戶的業(yè)務(wù)，他們還投入數(shù)十億美元收購人工智能企業(yè)。

針對(duì)這群尖端精英競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，即使是科技、傳媒和電信行業(yè)的早期采用企業(yè)也可能感到處于不利地位，必須全力沖刺才能趕上。這就導(dǎo)致無論何時(shí)提到人工智能技術(shù)話題時(shí)，在目前幾乎所有談話中都出現(xiàn)的，客戶總會(huì)詢問的一個(gè)問題：“我們知道谷歌正在大力發(fā)展人工智能，那是因?yàn)檫@本身就是他們的產(chǎn)品。那我們呢？我們與銷售人工智能毫無關(guān)系。你的意思是我們也必須成為一家人工智能企業(yè)？”

根據(jù)本次調(diào)查以及數(shù)千次與客戶的探討交流，誠實(shí)的回答是：“從某種意義上講確實(shí)如此。”這并不意味著就需要趕上招聘熱潮，引進(jìn)深度學(xué)習(xí)專家團(tuán)隊(duì)，然后四處為他們找事情做。

眼下的戰(zhàn)略是，每家企業(yè)需要擁有某種形式的內(nèi)部人工智能專業(yè)知識(shí)，可供領(lǐng)導(dǎo)者與業(yè)內(nèi)發(fā)展保持同步，并且了解人工智能解決方案如何協(xié)助那些還未開始產(chǎn)品化的企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。

分析人士預(yù)計(jì)幾乎所有領(lǐng)域的企業(yè)均會(huì)采用認(rèn)知技術(shù)，但由于面對(duì)行業(yè)獨(dú)特的數(shù)據(jù)分析需求以及業(yè)務(wù)模式挑戰(zhàn)，科技、傳媒和電信行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)將率先采用人工智能技術(shù)。

先來看看科技、媒體和電信行業(yè)具有哪些數(shù)據(jù)需求和業(yè)務(wù)痛點(diǎn)？

以半導(dǎo)體行業(yè)為例，該行業(yè)每隔幾年研發(fā)出新的芯片，且是前一代模型部件數(shù)值的兩倍。半導(dǎo)體設(shè)計(jì)與生產(chǎn)曾催生出計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)方法，但各企業(yè)目前卻在逐漸轉(zhuǎn)向利用機(jī)器學(xué)習(xí)提高效率。

傳媒企業(yè)面臨諸多獨(dú)特挑戰(zhàn)，包括傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的衰退，新銷售渠道的激增，以及應(yīng)投入資源創(chuàng)造哪些類型的新內(nèi)容，如何最有效的滿足日益分散的受眾等問題。

電信企業(yè)面對(duì)著如何吸引客戶和減少客戶流失等問題，隨著無線新網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜，這些企業(yè)還面臨這極為棘手的基礎(chǔ)設(shè)施管理問題。

案例研究：機(jī)器人與認(rèn)知自動(dòng)化

科技：《財(cái)富》50強(qiáng)之一的科技公司戴爾面臨一系列定期會(huì)計(jì)與報(bào)告挑戰(zhàn)。為了提高財(cái)務(wù)工作效率，德勤與戴爾合作開發(fā)了一套機(jī)器人流程自動(dòng)化系統(tǒng)，以加強(qiáng)對(duì)報(bào)告部門的管控并在更短的時(shí)間內(nèi)以更低的成本完成賬目結(jié)算。

系統(tǒng)以Agile的軟件技術(shù)為基礎(chǔ)，通過向重要利益相關(guān)方持續(xù)反饋項(xiàng)目進(jìn)度，將開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)降至最低。僅僅八周內(nèi)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一套相當(dāng)于三個(gè)全職員工價(jià)值的自動(dòng)化流程。

傳媒：一方面，報(bào)紙發(fā)行商鼓勵(lì)讀者對(duì)新聞報(bào)道發(fā)表評(píng)論；但另一方面，某些報(bào)紙發(fā)行商如《紐約時(shí)報(bào)》會(huì)先行篩選評(píng)論，確保評(píng)論不違背該報(bào)指導(dǎo)原則。直至最近，《紐約時(shí)報(bào)》才雇傭了14名評(píng)論管理員，但他們每天只能處理12,000條評(píng)論，因此僅10%的新聞報(bào)道能夠顯示評(píng)論。為此，谷歌開發(fā)了一款名為Jigsaw的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，能夠加快篩選過程，標(biāo)記有潛在風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)論；現(xiàn)在《紐約時(shí)報(bào)》四分之一的新聞報(bào)道能夠顯示評(píng)論。

電信：ComRes Telecom是一家位于南佛羅里達(dá)州的電信供應(yīng)商，客戶遍及全球。其工作重點(diǎn)是配置信息技術(shù)系統(tǒng)、備份賬戶信息以及類似的工作。以前信息技術(shù)部門的工作人員需要大半天才能完成這些工作，而人工智能型自動(dòng)化解決方案問世后，大大縮短了工作時(shí)間，提高了工作質(zhì)量。

一流的認(rèn)知洞察技術(shù)能夠利用信息創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值

眾所周知，聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，尤其是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用能夠產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但大多數(shù)企業(yè)只能做到有效存儲(chǔ)，很少能夠做到有效利用。

人工智能的認(rèn)知洞察技術(shù)可提供一整套工具，讓企業(yè)不僅能管理每天從實(shí)際工作、業(yè)務(wù)報(bào)告工具、供應(yīng)鏈、社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等收集到的大量信息，還能利用這些信息生成能夠創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的實(shí)時(shí)洞察。

世界一流的認(rèn)知洞察項(xiàng)目必須能夠?qū)崟r(shí)利用多個(gè)數(shù)據(jù)集有效提供答案。

為了提升郵件營銷活動(dòng)的效果，Caesars Entertainment公司開發(fā)了一套融合了機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理的認(rèn)知洞察系統(tǒng)。該系統(tǒng)了解每一位客戶的個(gè)性，知道哪些詞語或短語能夠讓特定的客戶打開郵件并點(diǎn)擊廣告。最終，Caesar使郵件閱讀率提升了24%，廣告點(diǎn)擊率增加了46%。

對(duì)于依靠數(shù)字廣告獲利的企業(yè)，即便點(diǎn)擊量漸進(jìn)式增長也能帶來驚人的收益。某大型科技公司近日發(fā)布報(bào)告稱，點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)精確度提高0.1%就能帶來數(shù)億美元的額外收益。這家公司的人工智能型系統(tǒng)非常先進(jìn)，已經(jīng)將廣告點(diǎn)擊率提高九倍多。

想要獲得敏銳的認(rèn)知洞察，企業(yè)需要重新考慮其硬件與軟件策略。相互獨(dú)立的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)（銷量、宣傳、社交媒體活動(dòng)等）需要優(yōu)先被整合成以一個(gè)“數(shù)據(jù)庫”。

與很多人工智能型應(yīng)用一樣，認(rèn)知洞察非常適合解決離散問題，比如預(yù)測(cè)某特定客戶的行為和反應(yīng)。但這并不表示，認(rèn)知洞察不能解釋每一位高管都會(huì)面臨的重大問題。

目前，沒有任何一個(gè)系統(tǒng)能夠?yàn)楣芾韴F(tuán)隊(duì)提供明確的綜合性建議，比如某合并項(xiàng)目是否值得追取。但從某種程度上來講，如果管理層已搜集到的與決策相關(guān)的數(shù)據(jù)，認(rèn)知洞察將能用于挖掘數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)相關(guān)趨勢(shì)和規(guī)律。

案例研究：認(rèn)知洞察在科技、傳媒和電信行業(yè)的應(yīng)用

科技：隨著AWS云服務(wù)成為亞馬遜這家位于西雅圖的科技公司的核心業(yè)務(wù)，亞馬遜開始應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)更精準(zhǔn)地追蹤訂單過程，以在不需要的時(shí)候節(jié)約提升計(jì)算能力的費(fèi)用，或避免需求飆升時(shí)出現(xiàn)人手不足的情況。

該系統(tǒng)能夠捕獲甚至最警覺的人也可能忽略掉的信號(hào)，比如某公司的產(chǎn)品銷售時(shí)間變長。

傳媒：對(duì)電影公司而言，有些決策比決定哪些電影大賣重要得多。雖然最先進(jìn)的人工智能也不能預(yù)測(cè)下一部大賣或慘敗的影片, 但迪士尼仍然盡可能地利用科技輔助決策。

例如，迪士尼開發(fā)了分解式變量自動(dòng)編碼系統(tǒng)，以通過深度學(xué)習(xí)和面部掃描軟件實(shí)時(shí)捕捉觀眾表情。在這個(gè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例中，系統(tǒng)利用幾千名測(cè)試對(duì)象的數(shù)據(jù)為后續(xù)分析提供了超過1,600萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

電信：對(duì)客服代表來說最重要的是，接到客戶第一個(gè)電話時(shí)立即找出相關(guān)的信息。為此，Verzon公司開發(fā)了一個(gè)利用高性能分析和決策引擎持續(xù)監(jiān)測(cè)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源的認(rèn)知平臺(tái)；該平臺(tái)系統(tǒng)旨在分析數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，了解客戶意圖，預(yù)測(cè)解決方案。最終，客戶服務(wù)得到改進(jìn)，一次性解決率大幅提升。

自然語言處理是前沿認(rèn)知參與的核心技術(shù)之一

花點(diǎn)時(shí)間像人類學(xué)家一樣觀察千禧一代，會(huì)立即發(fā)現(xiàn)他們的兩種行為模式：幾乎時(shí)時(shí)刻刻都在使用智能手機(jī)，但卻不常用到手機(jī)的實(shí)際通話功能。

千禧一代更喜歡發(fā)短信而非說話，這一社會(huì)性變化是導(dǎo)致客戶參與互動(dòng)出現(xiàn)巨大沖擊的最重要因素，各行業(yè)企業(yè)也開始感受到這一點(diǎn)。人工智能在自然語言處理領(lǐng)域的進(jìn)步，對(duì)促成認(rèn)知參與發(fā)揮著極為重要的推動(dòng)作用，而聊天機(jī)器人是認(rèn)知參與相關(guān)的主要技術(shù)體現(xiàn)。

事實(shí)上，聊天機(jī)器人代表一系列日益先進(jìn)的人工智能型工具。還有一類內(nèi)置于家具自動(dòng)化產(chǎn)品的特別聊天機(jī)器人，例如Siri、Google Home和Amazon Echo，迅速獲得廣泛普及。

當(dāng)然，只有能夠提供答案，才能產(chǎn)生價(jià)值。借助聊天機(jī)器人來了解并解決問題涉及到相關(guān)企業(yè)政策和規(guī)程（極為廣泛定義的）的某種數(shù)據(jù)庫。

而企業(yè)可以采取多種不同方式建立這類數(shù)據(jù)集。先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可用于處理和組織大量的文本和數(shù)據(jù)。這也是保險(xiǎn)公司能夠創(chuàng)建聊天機(jī)器人的原因，這類聊天機(jī)器人非常精通于回答客戶關(guān)于定期壽險(xiǎn)保單的問題，因此能讓客戶無需離開聊天機(jī)器人應(yīng)用就能注冊(cè)購買保險(xiǎn)產(chǎn)品。

案例研究：認(rèn)知參與在科技、傳媒和電信行業(yè)的應(yīng)用

科技：Ticketbis是eBay旗下的服務(wù)，體育和文化活動(dòng)門票持有者可以在這個(gè)在線二手市場(chǎng)出售他們所持有的門票。該網(wǎng)站的使用率不斷增長，也帶來了客戶支持問題，從而促使Ticketbis與供應(yīng)商Inbenta達(dá)成合作，以獲得聊天機(jī)器人自助服務(wù)功能，協(xié)助應(yīng)對(duì)客戶請(qǐng)求和問詢。

交互性的動(dòng)畫幫助窗口能夠靈活應(yīng)對(duì)客戶，利用自然語言處理技術(shù)以及其他技術(shù)回答問題并提供自動(dòng)回復(fù)。這類系統(tǒng)足夠“智能”，清楚何時(shí)將互動(dòng)切換至客服人員處理。此項(xiàng)技術(shù)非常強(qiáng)大，因此Ticketbis將其用于處理85%的客戶服務(wù)要求。

傳媒：Netflix等現(xiàn)代流媒體內(nèi)容提供商正持續(xù)不斷地發(fā)布新內(nèi)容，遠(yuǎn)多于任何客戶能夠保持同步收看的數(shù)量。因此，他們最大的一項(xiàng)挑戰(zhàn)就是讓用戶隨時(shí)了解他們可能特別感興趣的新節(jié)目。

Netflix率先利用技術(shù)開發(fā)這些“推薦引擎”。2009年，Netflix推出了一場(chǎng)備受關(guān)注的眾包比賽，邀請(qǐng)外部程序員開發(fā)比內(nèi)部解決方案更為有效的推薦算法。近期，Netflix利用新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步完善其推薦流程。

該企業(yè)還積極參與硅谷的人工智能生態(tài)系統(tǒng)并舉辦會(huì)議，來自谷歌和Facebook等企業(yè)的專家在會(huì)上互相溝通，交流看法。精心設(shè)計(jì)的推薦引擎為Netflix帶來的商業(yè)價(jià)值顯而易見，據(jù)Netflix表示，這項(xiàng)技術(shù)通過降低客戶流失率而使其年收入增加約10億美元。

電信：每家大型移動(dòng)運(yùn)營商均面臨的問題是，龐大的客戶群經(jīng)常出現(xiàn)服務(wù)和溝通問題，大型客服中心人員必須隨時(shí)解決投訴和問題。因此，聊天機(jī)器人這類不會(huì)引發(fā)不耐煩情緒而且能夠迅速解決客戶擔(dān)憂的系統(tǒng)絕對(duì)受歡迎。

Vodafone已著手為其聊天機(jī)器人TOBi開發(fā)新程序，以完善其功能，例如通過向客戶提供語音激活選項(xiàng)，可在下一次撥入電話時(shí)自動(dòng)驗(yàn)證其身份?？蛻翡浵乱粋€(gè)單詞或詞組，而在之后的通話中，語音識(shí)別技術(shù)則可用于確保為同一說話者。（另一種選擇是常用的安全問題測(cè)試，例如出生日期等）該企業(yè)還在不斷拓展其機(jī)器人的知識(shí)庫，目前能夠深入了解技術(shù)性極高的領(lǐng)域，例如漫游套餐的所有具體細(xì)節(jié)。