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人工智能卓越中心:推動業務轉型的新引擎

責任編輯:cres 作者:Maria Korolov |來源:企業網D1Net  2020-10-15 10:00:14 原創文章 企業網D1Net

人工智能卓越中心可以通過整合人才,對平臺進行標準化,在各個業務領域傳播成果和發現新的盈利模式來加速人工智能技術的推行以及整個組織的轉型。
 
當殼牌公司于2013年首次啟動其“人工智能卓越中心”時,該中心甚至并沒有被稱為人工智能,而是稱為預測性分析,并且規模很小。
 
“當時只有我一個人。”丹·杰文斯(Dan Jeavons)說?,F在他負責管理殼牌公司的數據科學卓越中心,該中心包括180名全職數據科學家和工程師。
 
他說:“人員已經有所增加。”
 
最初,該卓越中心的目的是為開展與分析技術相關項目的業務部門提供支持。
 
他說:“我們有很多業務領域項目在各地展開。”“我們有一些主管意識到,我們需要協調我們正在做的各項工作。最初的意圖是促進正在開展的各項工作,而且可以讓各個業務部門獨立完成工作。”
 
但人工智能技術需要深厚的技術技能,而業務部門的通才數據科學家可能在諸如深度學習、機器視覺、自然語言處理等細分領域沒有足夠的專業知識,因而無法充分利用這些技術。另外,允許業務部門各自做自己的工作會導致人們采用不同的方法來解決相同的問題。
 
杰文斯說:“特別需要創建一些通用標準,創建一些通用平臺來訪問數據,以及設計一些審驗流程。”
 
因此,殼牌公司卓越中心的作用進一步擴大,吸收了更多具備深厚專業技能的人才,并制定了一些標準和政策。
 
杰文斯表示,如今,殼牌公司使用微軟的Azure來開展大多數人工智能項目,同時在亞馬遜公司的AWS上進行一些工作。殼牌公司還與Databricks和C3等數據分析技術公司建立了密切的合作伙伴關系,此外,各個合作伙伴還會提供更專業的技術能力。杰文斯表示,這有助于加快殼牌公司人工智能解決方案的開發。
 
對于想要大規模成功部署人工智能技術的組織而言,建立這樣一種集中式方法可能是關鍵。根據德勤公司(Deloitte)7月發布的最新“企業AI狀況”(State of AI in the Enterprise)報告,老練的人工智能技術應用者更有可能對人工智能技術和選擇供應商流程采取集中式方法。
 
德勤咨詢公司負責人戴夫·庫德(Dave Kuder)說:“如果沒有設立卓越中心,則您就需要在八至十個業務領域進行定制化投資,每個從事IT工作的人都來自不同領域,而且投資效率較低。”他補充道,人工智能卓越中心可幫助企業推進各項工作,包括單一項目原型、概念驗證、大規模人工智能技術部署等。
 
他說:“過去幾年開展的各項工作現在需要進行產業化、強化和實施。”“人工智能卓越中心發揮著重要作用,是協調這些工作的一個很好的跳板。”
 
正如殼牌公司的經驗表明,內部專業知識以及通用平臺和標準的發展是建立人工智能卓越中心的第一階段。在此,我們來看看人工智能卓越中心如何影響如今的企業。
 
大規模部署人工智能技術
 
兩年前,QTS公司數據中心成立了其創新實驗室,以幫助加快推進這家數據中心供應商的人工智能技術進程。
 
QTS公司在全球范圍內運營26個數據中心,其產品首席技術官布倫特·本斯滕(Brent Bensten)說:“我們的業務在不斷發展,但我們在模擬處理方面存在一些低效率問題。”
 
本斯滕表示,例如,一名工程師過去常常會去巡視QTS公司的各個辦公設施,其中包括面積達百萬平方英尺的建筑,親自查看所有設備。“例如,一名工程師會去查看我們的空調面板,記下其讀數,將其手寫在寫字板上,然后返回并檢查是否‘一切正常’。在當時并沒有基礎的數據點,而只有‘一切正常’。”
 
因此,該實驗室的第一個目標是使該流程數字化以提高業務效率。如今,所有這些測量值都被自動且詳細地收集起來,從而為公司提供了完整的數字化運營信息。這些數據現在可用于預測電力需求,優化維護工作,降低公司的碳足跡。
 
他說:“目前,所有這些工作都是由人工智能來管理和操作,完全是一種數字化的體驗。”該實驗室會花費約90%的時間在人工智能項目上,并且還對其系統進行了配置以與ServiceNow和Salesforce等第三方平臺整合。“我們進行了集中化管理,這使我們能夠在QTS公司產品組合中更大范圍的推廣數字化體驗。”
 
這些好處不僅限于公司的內部。這些預測工具還使公司的客戶受益。
 
本斯滕說:“利用人工智能技術、機器學習技術、神經概念,我們可以預測即將發生的事情、設備停工、故障、耗電量等狀況。”而且還包括能夠預測客戶長達60天的用電情況。他說,因此,QTS公司的客戶可以更好地適應環境,降低電力成本,并提前解決問題。
 
他補充說:“他們還可以降低可持續發展的碳足跡。”“因為我們向他們提供了數據,因而他們可以提交可持續發展的信用。”
 
安永會計師事務所(Ernst&Young)人工智能卓越中心的機器學習業務副主管喬納森·德甘格(Jonathan DeGange)表示,對于安永事務所而言,2016年啟動的人工智能卓越中心加快了大規模推行人工智能技術的腳步。
 
他說:“我們覺得孤島效應存在一些問題,即您有不同的團體,他們彼此之間互不交流。”此外,安永事務所還希望開展一些大型項目,例如制止洗錢,而這需要跨業務部門和地區進行協調。
 
安永會計師事務所金融服務辦公室負責人卡爾·凱斯(Carl Case)說:“將特定領域的專業知識整合在一起,會產生倍增效應。”他想要利用人工智能卓越中心來幫助開展人工智能項目。“我們正在考慮解決一些非常棘手的重大問題——全球金融犯罪、復雜的稅收法律和法規,以應對未來的工作以及數字化轉型的影響。”
 
他表示,在成立全球人工智能卓越中心之前,他的團隊正與一個規模較小的美國人工智能團隊進行交流。但當這個全球人工智能中心成立后,凱斯的團隊就可以開始大展宏圖。德甘格說:“我們已經發現了販毒團伙、人口販運團伙,并阻止了他們的活動。”
 
例如,使用基于圖形的網絡方法和異常檢測,人工智能系統可以識別可疑的行為模式,而不僅僅是單筆交易。
 
他說:“現在,您可以看到網絡作為一個整體的表現。”“新的關系是否以異常的方式建立起來?例如,犯罪團伙開立賬戶和進行交易的方式與某個人開設一個合法的新公司的方式極為不同。人工智能可以檢測到這種方式上的顯著差異。”
 
學習遷移
 
當人工智能卓越中心已建立起內部的專業知識和通用平臺后,下一階段就是在整個企業內分享最佳實踐。
 
殼牌公司的杰文斯說:“人工智能不會遵守企業邊界。”例如,預測性維護適用于殼牌公司的幾乎所有業務,而且在創建了人工智能卓越中心后,在一個領域中開發的技術可以部署到許多不同的地方。
 
杰文斯說:“另一個例子是機器視覺。”“我們一直在開發零售領域的用例,但這些用例背后的支持功能適用于我們對生產現場的檢查工作,以及查看腐蝕問題。”
 
通用電氣公司也創立了人工智能卓越中心,以幫助他們在不同業務部門之間利用人工智能技術。通用電氣公司以使用六西格瑪(Six Sigma)和精益方法來提高生產效率而聞名,如今公司在利用人工智能將同一類流程改進措施應用到組織的其他領域。通用電氣公司之前已經在其專注于創建自家設備的數字化雙胞胎的全球研發中心創立了一個人工智能卓越中心,現在公司又擁有了一個位于通用電氣數字集團(GE Digital)的新卓越中心,側重于利用人工智能來推動整個公司進行數字化轉型,通用電氣數字集團高級副總裁兼首席技術官科林·帕里斯(Colin Parris)說道。
 
帕里斯表示,由于業務部門通常專注于直接需求,因此他們通常不具備重大變革項目所需的那種深厚的人工智能專業知識。
 
他說:“我們對假設進行研究,以確保其可行,將頂尖人才聚集在一起,然后將這一假設運用到通用電氣公司的多個業務部門。”
 
目前,該卓越中心正在研究造成保修成本上升的原因。
 
他說:“保修成本上升是因為我們某些零件已經損壞,但我們沒有盡快進行更換。” “如果我們能更早地發現這些零件存在損壞,并在這些零件仍屬于第三類情況時進行更換,則我們的成本可能是5,000美元,而且需要一周的時間進行維修。但如果我們等到這些零件變為第五類情況時,則我們的成本可能是50萬美元,而且需要一個月的時間進行維修。”
 
人工智能驅動的圖像識別技術通過幫助人類專家關注于最常出問題的區域(例如葉片的損壞)來加快檢查速度。人工智能技術還被用于安排維修計劃,以最合理的方式調配人員,同時還可以更早地進行維護,而且成本也更低。
 
他說:“現在我們將其作為一項實驗已經實地部署在南美地區。”“我們將在今年年底看到結果,如果保修成本降低,那么該項實驗是有意義的,我們會將其部署到其他地區。”
 
整個公司的轉型
 
通過創建人工智能卓越中心和將最佳實踐引入到整個公司中,組織機構可以更好地從人工智能試點和可顯著改變公司運營方式的項目中獲得新見解。
 
在殼牌公司,這一切都始于傳感器。
 
杰文斯說:“我們利用物聯網傳感器來提供監測服務,我們能夠實時監測正在發生的情況,并可為客戶提供額外服務。”
 
例如,在客戶了解到水進入發動機之前,殼牌公司就已掌握這一情況。由于具備這些見解,殼牌公司不僅成為客戶的供應商,而且還成為了合作伙伴——這一轉變正在創造由人工智能驅動的轉型所推動的商業模式,包括像數字充電器管理等的新能源業務。
 
杰文斯表示,事實上,殼牌公司從整體上正在成為一家由人工智能驅動的公司。 “我們有一個稱為‘殼牌走向人工智能(Shell to AI)’的項目,這是一個綜合性的變革項目,旨在將人工智能技術嵌入到我們業務的每個領域。”
 
這不僅僅限于制造、維護或研發工作。“從根本上我認為,由云計算和人工智能驅動的軟件開發方式將在未來幾年改變我們業務的各個方面。就像互聯網一樣,這項技術也將變得無處不在,我們需要為此做好準備,”他說。
 
作為此過程的一部分,卓越中心可幫助公司中參與人工智能技術的那些人員的基層項目進行協調,這些人員已從2013年的30人增加到如今的4,000人。
 
杰文斯說:“我們正在分享一些殼牌公司目前的情況,以及人工智能及其如何應用方面的情況。”“我們還與Udacity合作,為公民數據科學家提供培訓,以幫助他們提高技能,同時還在對通用平臺進行投資,以幫助人們能夠大規模部署一些東西。”
 
殼牌并不是唯一一家看到人工智能具有變革性潛力的公司。根據麻省理工學院斯隆管理學院(MIT Sloan)和波士頓咨詢集團(Boston Consulting Group)去年年底進行的一項調查,有90%的企業將人工智能視為自身發展的商機。
 
但該調查顯示,大多數企業仍處于起步階段,只有不到40%的企業表示,在過去三年中,它們從人工智能技術上獲得了業務收益。該報告顯示,那些成功的公司能夠將其人工智能項目與更大規模的業務轉型工作相結合。
 
企業能夠成功的一種方式是,創立一個人工智能項目,該項目可以帶來新產品線的見解,甚至可以帶來對公司業務模式的徹底反思。位于坦佩的一家技術咨詢公司Insight,其數據和人工智能首席架構師Ken Seier表示,這樣才可能更早的成功。
 
創立一個人工智能卓越中心可有助于確保將學習成果傳播給公司的其他部門以及高管人員,從而更有可能推動真正的變革。
 
Seier表示,例如,他曾與一家大型航空公司合作,該公司當時在使用人工智能來改善維護工作。其商業模式是銷售設備和承包維護工作。但由于對設備的運行狀況有了更好的了解,他們就可以轉為開展訂購式服務。
 
他說:“現在,他們日益重視客戶的成功,因為他們比客戶更了解他們的業務。” “客戶滿意度提高了,收入模式變得更可預測和更平穩,總成本降低了。”
 
然而,大變革伴隨著巨大的風險,而對于人工智能而言,這不僅僅意味著普通的商業風險。
 
他說:“如果我們大幅度地改變自己的經營方式,那么我們就必須確保這種經營方式對我們的員工、客戶、利益相關者和普通大眾負責。”
 
YL Ventures投資公司常駐首席信息安全官、美國銀行(Bank of America)前首席安全科學家索尼爾•于(Sounil Yu)說:“人工智能具有與核能相同或更大的潛在破壞能力。”
 
他表示,整個組織都必須了解其負面影響,而人工智能卓越中心在這方面也可以發揮作用。當對人工智能的風險進行孤立地評估時,這就可能遺漏一些關鍵的利益相關者。
 
他說:“當我們冒險利用人工智能從事一些不適合的工作時,這就會產生潛在的責任。”
 
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關鍵字:人工智能

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人工智能卓越中心可以通過整合人才,對平臺進行標準化,在各個業務領域傳播成果和發現新的盈利模式來加速人工智能技術的推行以及整個組織的轉型。
 
當殼牌公司于2013年首次啟動其“人工智能卓越中心”時,該中心甚至并沒有被稱為人工智能,而是稱為預測性分析,并且規模很小。
 
“當時只有我一個人。”丹·杰文斯(Dan Jeavons)說。現在他負責管理殼牌公司的數據科學卓越中心,該中心包括180名全職數據科學家和工程師。
 
他說:“人員已經有所增加。”
 
最初,該卓越中心的目的是為開展與分析技術相關項目的業務部門提供支持。
 
他說:“我們有很多業務領域項目在各地展開。”“我們有一些主管意識到,我們需要協調我們正在做的各項工作。最初的意圖是促進正在開展的各項工作,而且可以讓各個業務部門獨立完成工作。”
 
但人工智能技術需要深厚的技術技能,而業務部門的通才數據科學家可能在諸如深度學習、機器視覺、自然語言處理等細分領域沒有足夠的專業知識,因而無法充分利用這些技術。另外,允許業務部門各自做自己的工作會導致人們采用不同的方法來解決相同的問題。
 
杰文斯說:“特別需要創建一些通用標準,創建一些通用平臺來訪問數據,以及設計一些審驗流程。”
 
因此,殼牌公司卓越中心的作用進一步擴大,吸收了更多具備深厚專業技能的人才,并制定了一些標準和政策。
 
杰文斯表示,如今,殼牌公司使用微軟的Azure來開展大多數人工智能項目,同時在亞馬遜公司的AWS上進行一些工作。殼牌公司還與Databricks和C3等數據分析技術公司建立了密切的合作伙伴關系,此外,各個合作伙伴還會提供更專業的技術能力。杰文斯表示,這有助于加快殼牌公司人工智能解決方案的開發。
 
對于想要大規模成功部署人工智能技術的組織而言,建立這樣一種集中式方法可能是關鍵。根據德勤公司(Deloitte)7月發布的最新“企業AI狀況”(State of AI in the Enterprise)報告,老練的人工智能技術應用者更有可能對人工智能技術和選擇供應商流程采取集中式方法。
 
德勤咨詢公司負責人戴夫·庫德(Dave Kuder)說:“如果沒有設立卓越中心,則您就需要在八至十個業務領域進行定制化投資,每個從事IT工作的人都來自不同領域,而且投資效率較低。”他補充道,人工智能卓越中心可幫助企業推進各項工作,包括單一項目原型、概念驗證、大規模人工智能技術部署等。
 
他說:“過去幾年開展的各項工作現在需要進行產業化、強化和實施。”“人工智能卓越中心發揮著重要作用,是協調這些工作的一個很好的跳板。”
 
正如殼牌公司的經驗表明,內部專業知識以及通用平臺和標準的發展是建立人工智能卓越中心的第一階段。在此,我們來看看人工智能卓越中心如何影響如今的企業。
 
大規模部署人工智能技術
 
兩年前,QTS公司數據中心成立了其創新實驗室,以幫助加快推進這家數據中心供應商的人工智能技術進程。
 
QTS公司在全球范圍內運營26個數據中心,其產品首席技術官布倫特·本斯滕(Brent Bensten)說:“我們的業務在不斷發展,但我們在模擬處理方面存在一些低效率問題。”
 
本斯滕表示,例如,一名工程師過去常常會去巡視QTS公司的各個辦公設施,其中包括面積達百萬平方英尺的建筑,親自查看所有設備。“例如,一名工程師會去查看我們的空調面板,記下其讀數,將其手寫在寫字板上,然后返回并檢查是否‘一切正常’。在當時并沒有基礎的數據點,而只有‘一切正常’。”
 
因此,該實驗室的第一個目標是使該流程數字化以提高業務效率。如今,所有這些測量值都被自動且詳細地收集起來,從而為公司提供了完整的數字化運營信息。這些數據現在可用于預測電力需求,優化維護工作,降低公司的碳足跡。
 
他說:“目前,所有這些工作都是由人工智能來管理和操作,完全是一種數字化的體驗。”該實驗室會花費約90%的時間在人工智能項目上,并且還對其系統進行了配置以與ServiceNow和Salesforce等第三方平臺整合。“我們進行了集中化管理,這使我們能夠在QTS公司產品組合中更大范圍的推廣數字化體驗。”
 
這些好處不僅限于公司的內部。這些預測工具還使公司的客戶受益。
 
本斯滕說:“利用人工智能技術、機器學習技術、神經概念,我們可以預測即將發生的事情、設備停工、故障、耗電量等狀況。”而且還包括能夠預測客戶長達60天的用電情況。他說,因此,QTS公司的客戶可以更好地適應環境,降低電力成本,并提前解決問題。
 
他補充說:“他們還可以降低可持續發展的碳足跡。”“因為我們向他們提供了數據,因而他們可以提交可持續發展的信用。”
 
安永會計師事務所(Ernst&Young)人工智能卓越中心的機器學習業務副主管喬納森·德甘格(Jonathan DeGange)表示,對于安永事務所而言,2016年啟動的人工智能卓越中心加快了大規模推行人工智能技術的腳步。
 
他說:“我們覺得孤島效應存在一些問題,即您有不同的團體,他們彼此之間互不交流。”此外,安永事務所還希望開展一些大型項目,例如制止洗錢,而這需要跨業務部門和地區進行協調。
 
安永會計師事務所金融服務辦公室負責人卡爾·凱斯(Carl Case)說:“將特定領域的專業知識整合在一起,會產生倍增效應。”他想要利用人工智能卓越中心來幫助開展人工智能項目。“我們正在考慮解決一些非常棘手的重大問題——全球金融犯罪、復雜的稅收法律和法規,以應對未來的工作以及數字化轉型的影響。”
 
他表示,在成立全球人工智能卓越中心之前,他的團隊正與一個規模較小的美國人工智能團隊進行交流。但當這個全球人工智能中心成立后,凱斯的團隊就可以開始大展宏圖。德甘格說:“我們已經發現了販毒團伙、人口販運團伙,并阻止了他們的活動。”
 
例如,使用基于圖形的網絡方法和異常檢測,人工智能系統可以識別可疑的行為模式,而不僅僅是單筆交易。
 
他說:“現在,您可以看到網絡作為一個整體的表現。”“新的關系是否以異常的方式建立起來?例如,犯罪團伙開立賬戶和進行交易的方式與某個人開設一個合法的新公司的方式極為不同。人工智能可以檢測到這種方式上的顯著差異。”
 
學習遷移
 
當人工智能卓越中心已建立起內部的專業知識和通用平臺后,下一階段就是在整個企業內分享最佳實踐。
 
殼牌公司的杰文斯說:“人工智能不會遵守企業邊界。”例如,預測性維護適用于殼牌公司的幾乎所有業務,而且在創建了人工智能卓越中心后,在一個領域中開發的技術可以部署到許多不同的地方。
 
杰文斯說:“另一個例子是機器視覺。”“我們一直在開發零售領域的用例,但這些用例背后的支持功能適用于我們對生產現場的檢查工作,以及查看腐蝕問題。”
 
通用電氣公司也創立了人工智能卓越中心,以幫助他們在不同業務部門之間利用人工智能技術。通用電氣公司以使用六西格瑪(Six Sigma)和精益方法來提高生產效率而聞名,如今公司在利用人工智能將同一類流程改進措施應用到組織的其他領域。通用電氣公司之前已經在其專注于創建自家設備的數字化雙胞胎的全球研發中心創立了一個人工智能卓越中心,現在公司又擁有了一個位于通用電氣數字集團(GE Digital)的新卓越中心,側重于利用人工智能來推動整個公司進行數字化轉型,通用電氣數字集團高級副總裁兼首席技術官科林·帕里斯(Colin Parris)說道。
 
帕里斯表示,由于業務部門通常專注于直接需求,因此他們通常不具備重大變革項目所需的那種深厚的人工智能專業知識。
 
他說:“我們對假設進行研究,以確保其可行,將頂尖人才聚集在一起,然后將這一假設運用到通用電氣公司的多個業務部門。”
 
目前,該卓越中心正在研究造成保修成本上升的原因。
 
他說:“保修成本上升是因為我們某些零件已經損壞,但我們沒有盡快進行更換。” “如果我們能更早地發現這些零件存在損壞,并在這些零件仍屬于第三類情況時進行更換,則我們的成本可能是5,000美元,而且需要一周的時間進行維修。但如果我們等到這些零件變為第五類情況時,則我們的成本可能是50萬美元,而且需要一個月的時間進行維修。”
 
人工智能驅動的圖像識別技術通過幫助人類專家關注于最常出問題的區域(例如葉片的損壞)來加快檢查速度。人工智能技術還被用于安排維修計劃,以最合理的方式調配人員,同時還可以更早地進行維護,而且成本也更低。
 
他說:“現在我們將其作為一項實驗已經實地部署在南美地區。”“我們將在今年年底看到結果,如果保修成本降低,那么該項實驗是有意義的,我們會將其部署到其他地區。”
 
整個公司的轉型
 
通過創建人工智能卓越中心和將最佳實踐引入到整個公司中,組織機構可以更好地從人工智能試點和可顯著改變公司運營方式的項目中獲得新見解。
 
在殼牌公司,這一切都始于傳感器。
 
杰文斯說:“我們利用物聯網傳感器來提供監測服務,我們能夠實時監測正在發生的情況,并可為客戶提供額外服務。”
 
例如,在客戶了解到水進入發動機之前,殼牌公司就已掌握這一情況。由于具備這些見解,殼牌公司不僅成為客戶的供應商,而且還成為了合作伙伴——這一轉變正在創造由人工智能驅動的轉型所推動的商業模式,包括像數字充電器管理等的新能源業務。
 
杰文斯表示,事實上,殼牌公司從整體上正在成為一家由人工智能驅動的公司。 “我們有一個稱為‘殼牌走向人工智能(Shell to AI)’的項目,這是一個綜合性的變革項目,旨在將人工智能技術嵌入到我們業務的每個領域。”
 
這不僅僅限于制造、維護或研發工作。“從根本上我認為,由云計算和人工智能驅動的軟件開發方式將在未來幾年改變我們業務的各個方面。就像互聯網一樣,這項技術也將變得無處不在,我們需要為此做好準備,”他說。
 
作為此過程的一部分,卓越中心可幫助公司中參與人工智能技術的那些人員的基層項目進行協調,這些人員已從2013年的30人增加到如今的4,000人。
 
杰文斯說:“我們正在分享一些殼牌公司目前的情況,以及人工智能及其如何應用方面的情況。”“我們還與Udacity合作,為公民數據科學家提供培訓,以幫助他們提高技能,同時還在對通用平臺進行投資,以幫助人們能夠大規模部署一些東西。”
 
殼牌并不是唯一一家看到人工智能具有變革性潛力的公司。根據麻省理工學院斯隆管理學院(MIT Sloan)和波士頓咨詢集團(Boston Consulting Group)去年年底進行的一項調查,有90%的企業將人工智能視為自身發展的商機。
 
但該調查顯示,大多數企業仍處于起步階段,只有不到40%的企業表示,在過去三年中,它們從人工智能技術上獲得了業務收益。該報告顯示,那些成功的公司能夠將其人工智能項目與更大規模的業務轉型工作相結合。
 
企業能夠成功的一種方式是,創立一個人工智能項目,該項目可以帶來新產品線的見解,甚至可以帶來對公司業務模式的徹底反思。位于坦佩的一家技術咨詢公司Insight,其數據和人工智能首席架構師Ken Seier表示,這樣才可能更早的成功。
 
創立一個人工智能卓越中心可有助于確保將學習成果傳播給公司的其他部門以及高管人員,從而更有可能推動真正的變革。
 
Seier表示,例如,他曾與一家大型航空公司合作,該公司當時在使用人工智能來改善維護工作。其商業模式是銷售設備和承包維護工作。但由于對設備的運行狀況有了更好的了解,他們就可以轉為開展訂購式服務。
 
他說:“現在,他們日益重視客戶的成功,因為他們比客戶更了解他們的業務。” “客戶滿意度提高了,收入模式變得更可預測和更平穩,總成本降低了。”
 
然而,大變革伴隨著巨大的風險,而對于人工智能而言,這不僅僅意味著普通的商業風險。
 
他說:“如果我們大幅度地改變自己的經營方式,那么我們就必須確保這種經營方式對我們的員工、客戶、利益相關者和普通大眾負責。”
 
YL Ventures投資公司常駐首席信息安全官、美國銀行(Bank of America)前首席安全科學家索尼爾•于(Sounil Yu)說:“人工智能具有與核能相同或更大的潛在破壞能力。”
 
他表示,整個組織都必須了解其負面影響,而人工智能卓越中心在這方面也可以發揮作用。當對人工智能的風險進行孤立地評估時,這就可能遺漏一些關鍵的利益相關者。
 
他說:“當我們冒險利用人工智能從事一些不適合的工作時,這就會產生潛在的責任。”
 
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