人工智能给人类日子带来巨大改动的六个事例

  (ML)更热的技能了。抢先的企业安排现已在运用这种仿照人类精力行为的技能来招引客户、促进事务运作。Gartner的数据显现,未来几年这一趋势将进一步加速,到2020年人工智能和机器学习将成为超越30%的首席信息官的五大出资要点之一。

  人们对人工智能和机器学习将替代作业的开端恐惧感好像正在消失,普华永道查询的企业高管中有超越67%的人表明,人工智能将协助人类和机器更好地协作。一些CIO们现已意识到有机会运用于他们的事务,而且正在实验、树立乃至专利开发新的人工智能和机器学习技能,这些IT首领们与咱们共享了他们的机器学习运用事例。

  Putnam Investments是一家一起基金、401(k)方案、IRA和其他退休方案的提供商,该公司首席信息官Sumedh Mehta以为,人工智能和机器学习是协助这家金融服务公司研讨剖析师进步股票覆盖率的要害。

  剖析师们与Putnam的数据科学家密切协作,编撰了一篇关于从许多数据中取得洞悉的论文,Mehta说。Putnam也在研讨一套引荐最重要出售远景的算法。

  Mehta在谈到人工智能和机器学习的时分表明:“这是一个巨大的具有颠覆性和革新性的力气,整个事务驱动要素便是功率和生产力。”

  Mehta依托软件工程师、数据科学家、剖析和供货商各方的协助,创立了一个杰出的数据科学中心,这个中心关于支撑事务利益相关者的人工智能和机器学习作业来说基本上是从零开端。他说他的“开通的”商业伙伴现已采纳了这些办法来完结更好的自动化。

  人工智能和机器学习是Putnam广泛的数字化转型的一部分,这一转型需求IT基础设施与云核算现代化结合,创立一个单一途径来一致运转事务。

  首要主张:企业安排应该花必定的时刻,设置恰当的希望值,而且认识到,最开端的少量几个主意将会带来新的问题而不是答案。Mehta说:“就人工智能而言,没有什么比现在更好的机会了。突然间你的算法生成了你并不知道的洞悉力,现实并不是如此。”

  Intuit在10月份开端加速推进人工智能和机器学习,由于这家金融软件提供商迎来了一位首席数据科学家——Ashok Srivastava。

  Srivastava构建了Verizon大数据途径之后,参加Intuit公司。Srivastava表明,Intuit正在运用AWS来协助其QuickBooks Assistant谈天机器人更好地了解和处理自然言语。现在他们越来越重视的范畴,是经过数百个告诉Quickbooks的分类来引导用户。

  Srivastava弥补道:“咱们正在处理来自QuickBooks的超越10亿笔买卖,咱们能够以高精度进行分类。”

  该公司的TurboTax运用人工智能来协助用户取得最高的退税,引导他们逐项完结抵税进程,潜在地为用户节约高达40%的报税时刻和用在查找文档上的精力。

  Srivastava说,Intuit正在运用AWS的机器学习和云技能更快速地进行扩展。

  首要主张:开发杰出的算法需求招引适宜的工程人才来处理实践的事务应战。曾在美国宇航局艾姆斯研讨中心作业的Srivastava现在正在招聘能够运用机器学习和人工智能技能来完结公司方针的工程师。

  旨在进步广域网功用的软件供货商RiverbedTechnology公司的首席信息官Rich Hillebrecht面对着一起的应战。Hillebrecht表明,他正在测验怎么运用机器学习从公司供应链的多个来历获取数据,以推进取得更好的事务洞悉力。

  Hillebrecht表明:“咱们希望运用机器学习技能来处理更多的数据。”

  例如,Riverbed或许会将订单办理和其他ERP数据与关于气候和其他要素的历史数据结合起来,找到能够猜测未来成绩的形式。Hillebrecht说:“咱们希望鄙人流危险方面更具有猜测性,包含才能和向客户下单的才能。”

  Riverbed的其他运用事例包含运用机器学习自动调整功用配备并发现网络安全要挟。 Hillebrecht估计未来将创立一个数据湖,从中能够取得事务洞悉力。

  首要主张:针对人工智能和机器学习拟定合理的战略,需求慎重而为。Hillebrecht表明,他正在细心评价各种东西和技能,包含IBM Watson。

  像许多大型银行相同,美国银行(U.S. Bank)收集了许多的客户数据。和大多数银行相同,美国银行一向在尽力从这些数据中取得可操作的洞悉。美国银行首席剖析官Bill Hoffman正在尽力改动这种情况。在曩昔的几个月里,他一向运用Einstein人工智能/机器学习技能来进步整个银行的小型企业、批发商、商业财富和商业银行事务的个性化。

  例如,假如客户在美国银行网站上查找了关于按揭借款的信息,则客户服务署理能够鄙人次拜访分行时跟进该客户。这也有助于美国银行发现人类或许看不到的形式。例如,软件能够引荐服务署理在周四上午10点到下午12点之间致电特定工作的潜在客户。由于他们更有或许接听电话。Einstein还能够在日历上添加一个约请,以提示他们鄙人周四打电话给潜在客户。

  这种才能直达许多金融服务安排的中心。全方位培养客户,实时引荐相关服务。Hoffman表明:“咱们正在描绘产生了什么或许正在产生什么,开展到即将产生什么或许应该会产生什么。中心价值是坚持抢先一步,猜测咱们的客户需求和他们想与咱们互动的途径。”

  首要主张:对人工智能和机器学习采纳一种测验+学习的办法,并坚持耐性。但也准备好扩展到现在地点范畴之外的东西。Hoffman说:“一向以顾客为中心。要问一个问题:这将怎么使客户获益?”

  万事达(Mastercard)运营和技能总裁Ed McLaughlin说,机器学习“渗透到咱们所做的方方面面”。万事达运用机器学习来自动化那些重复性的、手动的使命,然后让人类解放出来,从事添加生产力和价值的作业。McLaughlin说:“很明显,咱们现已走在了最前沿,有使作业场使命自动化的清晰出资事例。”

  万事达也运用机器学习东西在整个产品和服务生态中增强改变办理。例如,机器学习东西可协助确认哪些更改是最无危险的,哪些需求额定检查的。终究,万事达正在运用机器学习来检测其体系中的异常情况,看是否有黑客企图取得拜访权限。McLaughlin还在网络中树立了“安全网”;当发现可疑的行为时,就会触发维护网络的断路器。他说:“咱们具有诈骗评分体系,不断地对买卖进行更新并对下一笔买卖进行评分。”

  首要主张:就McLaughlin而言,人工智能/机器学习仅仅自己广泛东西包中的一个东西。尽管商场上有许多新颖的东西,但他表明CIO们不应该希望依托这些东西就奇特地处理事务问题。

  软件提供商Adobe Systems公司的首席信息官Cynthia Stoddard正在运用“数据驱动的运营形式”从头构思自己的部分,依托根据Hadoop的剖析来更好地运营IT和事务。作为数据驱动战略的一部分,Stoddard表明,她正在测验运用机器学习来协助剖析协助台软件中的毛病单,以查找体系毛病的趋势。假如体系发现或许产生停机的事情,那么体系就会自动消除或减轻这些事情,直至触发毛病。

  她说,辨认IT服务毛病中的形式也将使Adobe能够创造一些“自我修正”功用,以承当一部分IT职工当时所做的作业。她还在研讨谈天机器人技能,以完结职工的IT支撑恳求。 Adobe的商用事务也在拥抱人工智能。2016年11月,Adobe推出了Sensei,这是一种人工智能技能层,用于Adobe的产品中,可创立和发布文档,剖析和盯梢Web和移动运用的功用。

  首要主张:运用机器学习来辨认形式,这是创立自我修正功用的要害。Stoddard表明:“假如你知道怎么修正它,你能够把自我修正的部件放在里边,把人的要素扫除在外。

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