PDF《人机交融》

6 人机交融 在不久的将来,像这样基于认知技术的工具可以发挥更大作用,远不止 降低成本这么简单.早期采用者将人工智能、预测性分析和机器人技术 应用于更具战略性的工作,包括创新、决策和人类能力拓展. 具体机遇因行业而异.例如,金融服务企业可能专注于通过智能自动 化,做出有关贷款审批和保险平台的决策,而零售商可能更关心如何准 确地预测客户行为. 别的不说,如果我们能了解客户想要什么,就可以规划更适当的路线, 收集更多的信息,创建客户案例,这样就可以将服务人员从所有这些工 作中解放出来, 美国软件公司 Autodesk Inc. 运营副总裁 Gregg Spratto 表示.4

7 让智能机器发挥作用 自动化并非 即插即用 的解决方案:简单地购买技术,打开机器开关,让 机器人运行业务,而无需人员干预,这是做不到的.在现实中,运用智 能机器要复杂得多,不可能毕其功于一役. 成功采用智能自动化的企业可以从技术投资和实施所建立的强大基础中 获益良多.诸如云计算、移动和物联网技术等构建块是部署机器学习的 重要先决条件,约有半数的受访企业正在努力搭建技术基础(见图 4). 图4智能自动化的基本构建块正在整个企业范围实施 在部分业务中使用这项技术 在全部业务中使用这项技术 目前 未来 问题:请评价贵公司目前和未来三年在采用以下技术方面的成熟度. 42% 22% 7% 16% 16% 52% 48% 58% 52% 48% 云计算 物联网 移动技术 云计算 物联网 移动技术 7% 61% 41%

8 人机交融 74% 的受访者表示,他们的企业目前在部分或全部业务中使用云计算, 而且势头不减:42% 的受访企业计划未来三年内在各种业务领域部署云 应用.移动技术的发展势头同样强劲:超过一半的受访者表示未来三年 将在企业的部分业务中采用移动技术,41% 的受访者计划在整个企业范 围内实施这项技术. 物联网 (IoT) 虽然日益普遍,但仍处于相对较早的发展阶段,超过一半的 受访者表示目前在某些方面采用了这项技术.各行各业的受访者一致表 示,未来三年将快速采用物联网,其中 98% 的电信和银行业受访者以及 96% 汽车制造业受访者表达了这种观点. 与较为先进的技术的采用情况一样,某些行业在使用这些基础工具方面 也变得更加成熟.86% 的医疗保健和银行业受访者以及 86% 的电信业 受访者都表示,他们在部分或全部业务中部署了云计算.未来三年,这 些行业的受访者将会拓宽云计算应用范围,届时,工业、汽车和保险企 业也将加入领跑者行列.同时,银行、零售和电信企业目前都是在部分 或全部业务中采用移动技术的先行者.95% 的受访者表示,到2020 年 将会广泛使用移动技术,到时候,医疗保健组织预计也会加入领先者行 列.

9 人们对构建块或基础技术的推广和关注程度,可能有助于解释为什么一 些行业处于人工智能/机器学习自动化的早期采用阶段,而大多数行业尚 未准备好大规模实现复杂决策自动化. 而坚实的 IT 基础只是智能自动化的起点.企业还必须重新思考员工需要 具备的技能,并优化业务流程,以便为实现自动化做好准备. 举例来说,想想如何使大多数公司每天都会收到的大量安全警报实现自 动化.要消除警报传递和响应方面的人工干预,就需要对工作流程、职 责和报告机制做出改变,而不仅仅是简单地开启机器.这就需要重新构 思有待实现自动化的流程,重新调整员工的技能,在大规模部署之前进 行技术原型设计― 这个过程称为数字化重塑 TM . 许多受访者还没有做好准备,无法进行更广泛的组织变革以及采用更先 进的技术.虽然 60% 的受访者已经重新设计了有待实现自动化的流程, 但只有 47% 的受访者对员工进行了有关人机合作的培训,只有不到四分 之一的受访者在加大对自然语言处理的使用力度(见图 5).