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人工智能如何改變各行各業的業務成果

責任編輯:cres 作者:Steve Schmidt |來源:企業網D1Net  2023-06-13 14:30:46 原創文章 企業網D1Net

自去年年底以來,人工智能的發展勢頭似乎不可阻擋。從像GPT-4這樣具有非凡認知能力的大型語言模型到像ASAPP這樣的ASR平臺,很明顯,人工智能的發展速度只會繼續加快。
 
該領域的進步如此之快,以至于一份“要求暫停訓練人工智能系統”的請愿書已經收到了超過2.7萬份簽名,其中包括許多領先的人工智能研究人員、知識分子和企業家。當涉及到像人工智能這樣強大的技術時,當然需要謹慎,但這些系統的潛在好處是如此巨大,以至于我們很快就會看到越來越多的行業和部門采用人工智能。
 
為什么人工智能的采用將會迅速而廣泛
 
智能是我們擁有的最強大、最具活力的資源——它是創新的引擎,可以用于無限的目的,而且,就人工智能而言,它甚至有可能遞歸地自我完善。人工智能引發如此多焦慮的原因之一是,它展示了人類最珍視的能力:創造力、解決問題的能力,以及以令人信服的方式表達想法的能力。然而,忽視人工智能和人類智能的互補方式是錯誤的。
 
在過去的幾個月里,大多數媒體的注意力都集中在大型語言模型(LLM)上,因為數以百萬計的人在嘗試LLM,包括谷歌和微軟在內的大型企業也將這項技術整合到他們的產品中。但人工智能也將給無數其他領域帶來革命性的變化——Gartner最近的一份報告認為,僅在金融領域,人工智能就有五大用例:需求/收入預測、異常和錯誤檢測、決策支持、POC收入預測和現金收集。這些用例使人們能夠更有效地完成他們的工作。例如,收入預測可以讓公司領導者進行更具戰略性的規劃。錯誤檢測可以幫助員工避免繁瑣的手動分析和回溯。
 
麥肯錫的報告稱,2017年至2022年間,人工智能的采用率增加了一倍多。Gartner發現,45%的高管表示,ChatGPT的宣傳導致了人工智能投資的增加,70%的公司正在探索生成式人工智能。隨著越來越多的資源流入人工智能研究以及用例的不斷增長,這一趨勢沒有放緩的跡象。
 
不斷擴大的人工智能業務案例
 
人工智能用例不斷增長的必然結果是:業務結果的急劇改善。普華永道(PwC)最近的一項調查指出,那些自稱為“人工智能領導者”的公司正通過這項技術在許多領域獲取巨大價值,例如通過自動化提高生產率、改善決策和客戶體驗、開發更多創新產品和服務,以及增強員工體驗和技能獲取等等。
 
以自然語言處理(NLP)為例:人工智能現在可以完美地將語音轉換為文本,從大量消費者數據中提取情感和含義,并立即為客戶的問題提供可靠的回答。全球呼叫中心市場預計將從2020年的近3400億美元增長到2027年的4960億美元,考慮到大型金融機構、航空公司和電信公司在這些中心上花費的數十億美元,這并不奇怪。像ASAPP這樣的自動語音識別平臺正在極大地改善自動化通信,這將帶來更好的客戶體驗,提高效率并降低成本(因為公司不必在人力資本上花費太多)。
 
企業對預測人工智能投資回報率(ROI)的能力越來越有信心——72%的人工智能領導者表示,他們可以自信地評估當前人工智能項目的投資回報率,59%的受訪者對明年計劃的項目持同樣看法。一切跡象都在表明,人工智能的業務案例正日益強大。
 
人工智能已成為越來越多的日常運營中不可或缺的部分
 
盡管我們距離全自動駕駛汽車和其他人工智能驅動的未來元素還有很長的路要走,但僅過去六個月的突破就表明,很難預測這一領域的發展速度究竟有多快。隨著人工智能和機器學習與機器人和自動化的全面進步同步發展,經濟影響無疑將是巨大的。
 
除了跨行業和部門廣泛采用人工智能之外,企業將逐漸發現,人工智能是越來越多的功能中不可或缺的一部分。從產品開發到運營,再到會計、銷售和定價,一切都將受到人工智能的影響,公司將被分為“有人工智能”和“沒有人工智能”的公司。
 
以招聘為例,85%將人工智能用于人力資源相關目的的公司表示,人工智能幫助他們提高了效率,超過三分之二的公司表示,人工智能提高了審核申請的質量。說到人力資本,目前全球人工智能領域的招聘熱潮正在興起,這將在未來幾年給一些公司帶來巨大的競爭優勢,而另一些公司則會落后。
 
人工智能將在業務的許多方面發揮渦輪增壓器的作用,但如果公司繼續使用繁瑣和過于復雜的遺留系統,就無法利用這種性能提升。就像把渦輪增壓器綁在馬車上沒有意義一樣,如果沒有正確的技術支持堆棧——從高效的工作流程解決方案到功能豐富、可訪問的面向客戶的平臺(也就是你的聯絡中心UI),部署人工智能也沒有意義。
 
人工智能創新和應用的加速將促進對該技術的投資飆升,隨著一些公司利用人工智能推動競爭差異化,而另一些公司未能跟上步伐,數十億美元的估值將發生變化。擁抱人工智能的公司將找到新的、富有成效的方法,將其與現有的員工、產品和運營相結合——今天的領先優勢將在明天帶來回報。
 
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自去年年底以來,人工智能的發展勢頭似乎不可阻擋。從像GPT-4這樣具有非凡認知能力的大型語言模型到像ASAPP這樣的ASR平臺,很明顯,人工智能的發展速度只會繼續加快。
 
該領域的進步如此之快,以至于一份“要求暫停訓練人工智能系統”的請愿書已經收到了超過2.7萬份簽名,其中包括許多領先的人工智能研究人員、知識分子和企業家。當涉及到像人工智能這樣強大的技術時,當然需要謹慎,但這些系統的潛在好處是如此巨大,以至于我們很快就會看到越來越多的行業和部門采用人工智能。
 
為什么人工智能的采用將會迅速而廣泛
 
智能是我們擁有的最強大、最具活力的資源——它是創新的引擎,可以用于無限的目的,而且,就人工智能而言,它甚至有可能遞歸地自我完善。人工智能引發如此多焦慮的原因之一是,它展示了人類最珍視的能力:創造力、解決問題的能力,以及以令人信服的方式表達想法的能力。然而,忽視人工智能和人類智能的互補方式是錯誤的。
 
在過去的幾個月里,大多數媒體的注意力都集中在大型語言模型(LLM)上,因為數以百萬計的人在嘗試LLM,包括谷歌和微軟在內的大型企業也將這項技術整合到他們的產品中。但人工智能也將給無數其他領域帶來革命性的變化——Gartner最近的一份報告認為,僅在金融領域,人工智能就有五大用例:需求/收入預測、異常和錯誤檢測、決策支持、POC收入預測和現金收集。這些用例使人們能夠更有效地完成他們的工作。例如,收入預測可以讓公司領導者進行更具戰略性的規劃。錯誤檢測可以幫助員工避免繁瑣的手動分析和回溯。
 
麥肯錫的報告稱,2017年至2022年間,人工智能的采用率增加了一倍多。Gartner發現,45%的高管表示,ChatGPT的宣傳導致了人工智能投資的增加,70%的公司正在探索生成式人工智能。隨著越來越多的資源流入人工智能研究以及用例的不斷增長,這一趨勢沒有放緩的跡象。
 
不斷擴大的人工智能業務案例
 
人工智能用例不斷增長的必然結果是:業務結果的急劇改善。普華永道(PwC)最近的一項調查指出,那些自稱為“人工智能領導者”的公司正通過這項技術在許多領域獲取巨大價值,例如通過自動化提高生產率、改善決策和客戶體驗、開發更多創新產品和服務,以及增強員工體驗和技能獲取等等。
 
以自然語言處理(NLP)為例:人工智能現在可以完美地將語音轉換為文本,從大量消費者數據中提取情感和含義,并立即為客戶的問題提供可靠的回答。全球呼叫中心市場預計將從2020年的近3400億美元增長到2027年的4960億美元,考慮到大型金融機構、航空公司和電信公司在這些中心上花費的數十億美元,這并不奇怪。像ASAPP這樣的自動語音識別平臺正在極大地改善自動化通信,這將帶來更好的客戶體驗,提高效率并降低成本(因為公司不必在人力資本上花費太多)。
 
企業對預測人工智能投資回報率(ROI)的能力越來越有信心——72%的人工智能領導者表示,他們可以自信地評估當前人工智能項目的投資回報率,59%的受訪者對明年計劃的項目持同樣看法。一切跡象都在表明,人工智能的業務案例正日益強大。
 
人工智能已成為越來越多的日常運營中不可或缺的部分
 
盡管我們距離全自動駕駛汽車和其他人工智能驅動的未來元素還有很長的路要走,但僅過去六個月的突破就表明,很難預測這一領域的發展速度究竟有多快。隨著人工智能和機器學習與機器人和自動化的全面進步同步發展,經濟影響無疑將是巨大的。
 
除了跨行業和部門廣泛采用人工智能之外,企業將逐漸發現,人工智能是越來越多的功能中不可或缺的一部分。從產品開發到運營,再到會計、銷售和定價,一切都將受到人工智能的影響,公司將被分為“有人工智能”和“沒有人工智能”的公司。
 
以招聘為例,85%將人工智能用于人力資源相關目的的公司表示,人工智能幫助他們提高了效率,超過三分之二的公司表示,人工智能提高了審核申請的質量。說到人力資本,目前全球人工智能領域的招聘熱潮正在興起,這將在未來幾年給一些公司帶來巨大的競爭優勢,而另一些公司則會落后。
 
人工智能將在業務的許多方面發揮渦輪增壓器的作用,但如果公司繼續使用繁瑣和過于復雜的遺留系統,就無法利用這種性能提升。就像把渦輪增壓器綁在馬車上沒有意義一樣,如果沒有正確的技術支持堆棧——從高效的工作流程解決方案到功能豐富、可訪問的面向客戶的平臺(也就是你的聯絡中心UI),部署人工智能也沒有意義。
 
人工智能創新和應用的加速將促進對該技術的投資飆升,隨著一些公司利用人工智能推動競爭差異化,而另一些公司未能跟上步伐,數十億美元的估值將發生變化。擁抱人工智能的公司將找到新的、富有成效的方法,將其與現有的員工、產品和運營相結合——今天的領先優勢將在明天帶來回報。
 
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國內主流的to B IT門戶,同時在運營國內最大的甲方CIO專家庫和智力輸出及社交平臺-信眾智(www.cioall.com)。同時運營19個IT行業公眾號(微信搜索D1net即可關注)
 
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