IT領導者們分享了使用人工智能和機器學習來獲得業(yè)務洞察的方法。

隨著組織越來越多地利用技術來更好地預測客戶的偏好并支持業(yè)務運營，人工智能和機器學習(ML)越來越受企業(yè)青睞。

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IDC的數據指出，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，受調研的950個組織中有87%部署了人工智能試點項目或將有限的用例投入生產。

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，許多依靠歷史數據來打造算法的組織的模型出現了偏差。凱捷(Capgemini)的洞察和數據執(zhí)行副總裁Jerry Kurtz表示，這種“數據漂移”現象使公司難以依靠現有的模型。例如，對試圖預測噴氣發(fā)動機維護間隔的公司而言，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：“某些數據變化如此之快，快到連歷史記錄都不再是一個可靠的預測指標，這樣的例子數不勝數。公司將不得不重新審視其算法，因為它們從不認為變量會發(fā)生變化。”

面對這樣的挑戰(zhàn)，正在實施人工智能和機器學習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)務成果

健康保險公司安森(Anthem)的首席數字官Rajeev Ronanki表示，安森已經為各種任務實施了各種人工智能和機器學習解決方案，從預測患者的健康軌跡到緩和人們對其服務所引發(fā)的種種爭議。

安森可以預測可能的治療結果，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)療數據并將其與患有類似疾病的患者或“數字雙胞胎”相互參照。

人工智能還可以幫安森監(jiān)督索賠和其它服務的進度，以利用索賠裁決和其它服務來發(fā)現各種潛在的客戶問題。如果安森發(fā)現嚴重的出入，其客戶服務團隊將與服務提供者或患者聯系以解釋緣由。Ronanki說，這種積極主動的外展服務很重要，因為這有助于避免沖突一觸即發(fā)。為此，安森會分析從數百萬次呼叫中收集到的歷史數據。人工智能會生成各種分數，而這些分數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)務的前負責人Udi Manber來擔任首席人工智能官。Romanki說，在Manber的領導下，安森的每條業(yè)務線都包含了一系列人工智能方面的功能和技能，跨職能團隊開發(fā)了各種應用程序，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、運輸公司通過機器學習來支持包裹處理

必能寶(Pitney Bowes，一家擁有百年歷史的辦公室運輸和郵遞服務提供商)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器學習工具。該公司目前正在使用機器學習軟件來預測其包含一部安卓平板電腦和一臺集成打印機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器學習軟件檢測到潛在的故障，那么它就會安排現場服務人員來操作各種機器。

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

Fairweather說，在機器故障之前修復問題對于減少包裹運輸的停機時間至關重要。而且由于機器學習軟件已經能夠很好地預測問題，因此必能寶可以將服務會話整齊地安排到現場服務管理系統(tǒng)中。“它為客戶提供了極佳的體驗”， Fairweather這樣說道。

3、蔓越莓生產商通過機器學習加強運營

在優(yōu)鮮沛(Ocean Spray)開始進行人工智能和機器學習之旅前，蔓越莓、葡萄柚和其他果汁的生產商必須清理收集了多年的數據。優(yōu)鮮沛的首席數字和技術官Jamie Head向記者表示，該公司執(zhí)行了主數據管理策略(master data management strategy)以提高由業(yè)務部門和客戶生成的信息資產的一致性和準確性。

Head說，優(yōu)鮮沛正在使用機器學習來梳理過去三年的歷史數據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的團隊正在與機器學習初創(chuàng)公司Visual Fabric合作，以了解自身如何更好地在尋跡支出中產生洞察，從而“推動業(yè)務發(fā)展”。為了幫助銷售團隊完善開發(fā)市場的方法，IT小組與銷售團隊分享了這些洞察。

優(yōu)鮮沛也在研究如何使用機器學習來提高蔓越莓的產量，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業(yè)合作伙伴的土壤和氣候條件)，

4、機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)機器找到買家。

霍尼韋爾的卓越銷售運營副總裁Patrick Hogan表示，該軟件是Tact.ai構建的虛擬助手，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銷售目標并查看客戶與商業(yè)計劃交互的方式的各種指標。

當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”用戶去跟進可能會過時的機會。Hogan說：“這有助于你成為自己所屬領域的佼佼者”，他補充說，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、人工智能促進商業(yè)服務個性化

歐迪辦公的首席信息官Todd Hale稱，歐迪辦公(Office Depot)正在投資機器學習功能以獲取與客戶偏好有關的洞察并更精準地推薦產品。

這家市值110億美元的公司希望擴大其業(yè)務服務部門(包括其CompuCom技術服務部門)，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%。該公司使用先進的人工智能和/或機器學習技術將其客戶細分為各種角色并預測客戶流失率，客戶生命周期價值和產品忠誠度。

“在電子商務領域，我們利用Apache Spark和BigDL中的Analytics Zoo的深度學習功能來提供基于用戶的實時產品推薦并開發(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“量身定制的產品和服務”。