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人工智能不仅仅是歇斯底里

AI从业者主要是在直接影响底线的问题中看到非常尖锐的好处。

2018年7月30日|

人工智能(AI)掀起了一股前所未有的投机和投资浪潮,像机器学习(ML)这样的概念成为了商业创新的魔杖。然而,领先的数据和分析公司表示,在人工智能看似无限的炒作背后,有一个非常简单的东西在起作用——那就是找到更有效地执行人们理解透彻的常见任务的方法GlobalData

的分析GlobalData的Disruptor技术数据库揭示了企业AI从业者主要是在直接影响底线的问题中看到非常尖锐的利益。

例如,企业一直在使用人工智能的一个引人注目的领域是生成线索。纽约的哈雷戴维森(Harley-Davidson)选择了人工智能,以客户为基础,自动打造最合适的数字营销和广告活动。该技术从公司的客户关系管理(CRM)系统中获取现有客户数据,并分析用户过去的线上和线下购买行为,以扩大跨渠道的营销活动。在部署后的三个月内,经销商的领先地位增长了近3000%,更重要的是,摩托车的销量增长了40%。

在提高运营效率方面,还可以找到人工智能的另一个尖锐、务实的用例。例如,通用电气(General Electric)就通过使用AI节省了数百万美元的成本。鉴于GE在多个行业的长期运营记录和众多的企业资源规划(ERP)系统,GE在得出总体支出的结论时经常面临挑战。AI使GE能够将其所有270个独立的ERP系统整合到一个平台中。该公司通过多种方式实现了超过1亿美元的投资回报,包括优化采购策略、重新谈判合同条款、确定交叉销售机会和降低产品落地成本。

人工智能已经被越来越多的企业吹捧为客户个性化的关键。Spotify是利用人工智能为用户提供个性化音乐体验的一个经典例子。尽管苹果(Apple)和潘多拉(Pandora)等流媒体音乐公司提供精心编排的播放列表,但随着时间的推移,它们往往无法匹配个人听众的音乐品味。Spotify的“每周发现”(Discover Weekly)功能是由算法策划的,在对音乐播放列表进行更精确的个人化方面引起了轰动,而且规模特别大。

AI当然是在许多方面对企业进行风险管理的游戏变更机。在线货币转移和付款公司PayPal从使用线性模型移动到具有深度学习(DL)的神经网络,用于实时分析货币交易。高级平台有助于创建与正面和负用户行为相关的场景,并有助于提高欺诈检测的准确性随时间。PayPal声称将欺诈率降低到其总收入的0.32%,而许多同龄人则为1.32%。

越来越多的公司通过使用人工智能实现了实实在在的利益,上述公司只是其中的一小部分。

“人工智能的运作让几乎所有企业都变得更聪明,不是在全球范围内利用人工智能,而是非常具体地解决人们熟知的问题,所有这些都无需在数据科学上大举投资。然而,尽管许多人都看到了理想的结果,潜在的人工智能从业者应该谨慎对待人工智能,仔细权衡内部专业知识和业务需求。GlobalData

想了解更多关于人工智能在AEC行业的应用情况,以及AEC行业如何从其他行业寻找最佳利用这项技术的方法,请查看BD+C在8月号上发表的文章《向渊博的机器问好》(Say 'Hello' to ouudite machines)。

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