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機(jī)器學(xué)習(xí)的五個成功案例

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
IT領(lǐng)導(dǎo)者們分享了使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得業(yè)務(wù)洞察的方法。隨著組織越來越多地利用技術(shù)來更好地預(yù)測客戶的偏好并支持業(yè)務(wù)運(yùn)營,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)越來越受企業(yè)青睞。

IT領(lǐng)導(dǎo)者們分享了使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得業(yè)務(wù)洞察的方法。

隨著組織越來越多地利用技術(shù)來更好地預(yù)測客戶的偏好并支持業(yè)務(wù)運(yùn)營,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)越來越受企業(yè)青睞。

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IDC的數(shù)據(jù)指出,2019年的支出為375億美元,到2023年,人工智能系統(tǒng)方面的支出將達(dá)到979億美元,幾乎增至三倍。凱捷(Capgemini)6月發(fā)布的研究指出,受調(diào)研的950個組織中有87%部署了人工智能試點(diǎn)項目或?qū)⒂邢薜挠美度肷a(chǎn)。

然而,冠狀病毒(COVID-19)的爆發(fā)給人工智能帶來了新的難題,因為自3月以來,許多依靠歷史數(shù)據(jù)來打造算法的組織的模型出現(xiàn)了偏差。凱捷(Capgemini)的洞察和數(shù)據(jù)執(zhí)行副總裁Jerry Kurtz表示,這種“數(shù)據(jù)漂移”現(xiàn)象使公司難以依靠現(xiàn)有的模型。例如,對試圖預(yù)測噴氣發(fā)動機(jī)維護(hù)間隔的公司而言,模型可能會發(fā)生重大變化,而噴氣發(fā)動機(jī)的使用在最近幾個月有所下降。對近幾個月來銷量下滑的零售商也是如此。

Kurtz向記者表示:“某些數(shù)據(jù)變化如此之快,快到連歷史記錄都不再是一個可靠的預(yù)測指標(biāo),這樣的例子數(shù)不勝數(shù)。公司將不得不重新審視其算法,因為它們從不認(rèn)為變量會發(fā)生變化。”

面對這樣的挑戰(zhàn),正在實施人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的首席信息官們開始討論工作。

1、健康保險公司采用人工智能提升業(yè)務(wù)成果

健康保險公司安森(Anthem)的首席數(shù)字官Rajeev Ronanki表示,安森已經(jīng)為各種任務(wù)實施了各種人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案,從預(yù)測患者的健康軌跡到緩和人們對其服務(wù)所引發(fā)的種種爭議。

安森可以預(yù)測可能的治療結(jié)果,其方法是分析由慢性病患者(例如糖尿病或心臟病)生成的多年醫(yī)療數(shù)據(jù)并將其與患有類似疾病的患者或“數(shù)字雙胞胎”相互參照。

人工智能還可以幫安森監(jiān)督索賠和其它服務(wù)的進(jìn)度,以利用索賠裁決和其它服務(wù)來發(fā)現(xiàn)各種潛在的客戶問題。如果安森發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重的出入,其客戶服務(wù)團(tuán)隊將與服務(wù)提供者或患者聯(lián)系以解釋緣由。Ronanki說,這種積極主動的外展服務(wù)很重要,因為這有助于避免沖突一觸即發(fā)。為此,安森會分析從數(shù)百萬次呼叫中收集到的歷史數(shù)據(jù)。人工智能會生成各種分?jǐn)?shù),而這些分?jǐn)?shù)用來表示客戶將投訴升級的可能性。

Ronanki說:“我們會嘗試交流并解釋各種決定,并盡可能提供背景信息。”

為了彰顯人工智能的重要性,安森于2018年聘請了谷歌搜索業(yè)務(wù)的前負(fù)責(zé)人Udi Manber來擔(dān)任首席人工智能官。Romanki說,在Manber的領(lǐng)導(dǎo)下,安森的每條業(yè)務(wù)線都包含了一系列人工智能方面的功能和技能,跨職能團(tuán)隊開發(fā)了各種應(yīng)用程序,其目的是簡化醫(yī)療體驗,從而使其更加“定制化,高效和且積極主動”。

2、運(yùn)輸公司通過機(jī)器學(xué)習(xí)來支持包裹處理

必能寶(Pitney Bowes,一家擁有百年歷史的辦公室運(yùn)輸和郵遞服務(wù)提供商)的首席創(chuàng)新官James Fairweather向記者表示,過去8年里,必能寶一直在廣泛使用各種人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具。該公司目前正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)軟件來預(yù)測其包含一部安卓平板電腦和一臺集成打印機(jī)的郵件和包裹處理塢何時會發(fā)生故障。如果直接與接駁塢通信的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件檢測到潛在的故障,那么它就會安排現(xiàn)場服務(wù)人員來操作各種機(jī)器。

Fairweather說,在機(jī)器發(fā)生故障之前解決問題,這很重要,因為這可以減少包裹運(yùn)輸中發(fā)生故障的時間。而且由于機(jī)器學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)能夠很好地預(yù)測各種問題,因此必能寶可以在現(xiàn)場服務(wù)管理系統(tǒng)中靈活地安排服務(wù)會話。“這為客戶帶來了極佳的體驗”,F(xiàn)airweather這樣說道。

Fairweather說,在機(jī)器故障之前修復(fù)問題對于減少包裹運(yùn)輸?shù)耐C(jī)時間至關(guān)重要。而且由于機(jī)器學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)能夠很好地預(yù)測問題,因此必能寶可以將服務(wù)會話整齊地安排到現(xiàn)場服務(wù)管理系統(tǒng)中。“它為客戶提供了極佳的體驗”, Fairweather這樣說道。

3、蔓越莓生產(chǎn)商通過機(jī)器學(xué)習(xí)加強(qiáng)運(yùn)營

在優(yōu)鮮沛(Ocean Spray)開始進(jìn)行人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之旅前,蔓越莓、葡萄柚和其他果汁的生產(chǎn)商必須清理收集了多年的數(shù)據(jù)。優(yōu)鮮沛的首席數(shù)字和技術(shù)官Jamie Head向記者表示,該公司執(zhí)行了主數(shù)據(jù)管理策略(master data management strategy)以提高由業(yè)務(wù)部門和客戶生成的信息資產(chǎn)的一致性和準(zhǔn)確性。

Head說,優(yōu)鮮沛正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來梳理過去三年的歷史數(shù)據(jù)以評估銷售增長的趨勢并分析競爭對手的促銷方式,從而解決可能存在的任何季節(jié)差異。Head的團(tuán)隊正在與機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Visual Fabric合作,以了解自身如何更好地在尋跡支出中產(chǎn)生洞察,從而“推動業(yè)務(wù)發(fā)展”。為了幫助銷售團(tuán)隊完善開發(fā)市場的方法,IT小組與銷售團(tuán)隊分享了這些洞察。

優(yōu)鮮沛也在研究如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來提高蔓越莓的產(chǎn)量,其方法是分析顏色、大小和其它變量(包括其加拿大、馬薩諸塞州、新澤西州、威斯康星州和智利等農(nóng)業(yè)合作伙伴的土壤和氣候條件),

4、機(jī)器制造商使用虛擬助手管理銷售

霍尼韋爾(Honeywell)的銷售人員使用人工智能軟件來幫忙安排開會的先后順序并管理銷售線索,從而有助于他們?yōu)楣镜暮娇针娮酉到y(tǒng),工程車輛和其他工業(yè)機(jī)器找到買家。

霍尼韋爾的卓越銷售運(yùn)營副總裁Patrick Hogan表示,該軟件是Tact.ai構(gòu)建的虛擬助手,該助手可從霍尼韋爾的Microsoft Office 365和Salesforce系統(tǒng)中獲取信息。員工可以使用智能手機(jī)與Tact.ai助手通話或向其發(fā)送短信以查看自己是否有按計劃實現(xiàn)銷售目標(biāo)并查看客戶與商業(yè)計劃交互的方式的各種指標(biāo)。

當(dāng)銷售人員開完會議時,該助理會問他們下一部打算做什么。該助理還會通過通知來“推動”用戶去跟進(jìn)可能會過時的機(jī)會。Hogan說:“這有助于你成為自己所屬領(lǐng)域的佼佼者”,他補(bǔ)充說,該工具可以了解這樣的信息——每次使用時每個銷售人員的工作流程以及偏好。

該助手對霍尼韋爾的銷售渠道產(chǎn)生了積極的影響,包括舉辦了更多的面對面會議,增加了每位賣家的收入,增加了銷售轉(zhuǎn)化和收益率,他正積極敦促公司9500名員工中的更多人使用這個工具。

5、人工智能促進(jìn)商業(yè)服務(wù)個性化

歐迪辦公的首席信息官Todd Hale稱,歐迪辦公(Office Depot)正在投資機(jī)器學(xué)習(xí)功能以獲取與客戶偏好有關(guān)的洞察并更精準(zhǔn)地推薦產(chǎn)品。

這家市值110億美元的公司希望擴(kuò)大其業(yè)務(wù)服務(wù)部門(包括其CompuCom技術(shù)服務(wù)部門),同時減少對辦公用品銷售的依賴,所以需要做分析。B2B銷售為歐迪辦公帶來的收入超過60%。該公司使用先進(jìn)的人工智能和/或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將其客戶細(xì)分為各種角色并預(yù)測客戶流失率,客戶生命周期價值和產(chǎn)品忠誠度。

“在電子商務(wù)領(lǐng)域,我們利用Apache Spark和BigDL中的Analytics Zoo的深度學(xué)習(xí)功能來提供基于用戶的實時產(chǎn)品推薦并開發(fā)交叉銷售和追加銷售模型,” Hale這樣說道。他補(bǔ)充說,理想情況下,這將有助于歐迪辦公創(chuàng)建各種“量身定制的產(chǎn)品和服務(wù)”。

 

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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