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79-数字化转型未来已来-人工智能商业应用之旅.docx
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【数字化转型】将来已来,人工智能商业使用之旅2020-07-
09 原文
以下文章来源于BCG波士顿询问,作者BCG波士顿询问
□BCG波士顿询问
欢迎关注BCG大中华区的官方账号,猎取领先的商业理念和前沿的管理思想。
导读
虽然人工智能的普及程度仍旧较低,但很多企业正通过人工智能提升盈利力 量。
人工智能在制造巨大商业价值的同时,也在影响行业价值的转移。通过了 解人工
智能使用案例以及项目实施的关键要素,管理者们可以更好地实行举 动,为在人
工智能时代取胜而做好预备。
人工智能的使用人工智能在商业中的广泛使用程度仍旧很低:依据我
们和麻省理工学院的调 查,20家公司中仅有1家已广泛地使用人工智
能。虽然如此,每个行业都有 在人工智能领域处于领先地位的企业
。即便没有一家企业精彩地使用人工智能 的全部功能,但是很多企
业正在使用人工智能制造巨大的商业价值。以下使用 案例来自多个
行业、涉及各种组织职能和流程,这些案例呈现了人工智能的普 遍
性及其在正确运用下的高效性。
营销与销售人工智能使企业无机会为客户供应共性化的服务、广告和互动。其中
的收益是 巨大的。通过引入高阶数字技术及运用专无数据来制造共性化体验的品
牌可以 提高6%至10%的收入一一是不接受人工智能技术品牌的两到三倍。据
BCG 估量,仅在零售、医疗保健和金融服务领域,将来五年内将有8000亿美元
的 收入流向排名前15%的共性化公司。
工作,并在有新的数据加入时进行改进。但是,由于现无数据量每两年翻 —
番,基于过去的数据所获得的竞争优势极易消逝,因此猎取将来数据至 关重
要。
我们与麻省理工学院的联合争辩项目表明,对于跨行业以及行业内的管理者
而言,数据全部权是一个麻烦的问题。例如,调查受访者对公司专无数据、
公共和公司全部数据以及公共数据这三类数据中,到底哪一类外行业中使用
最为普遍的问题存在分歧。重要的是,排他性数据的数量往往打算了竞争优
势,这要求高管们更深化地理解行业和公司内部数据源的价值和可用性。
•技能。我们与麻省理工学院的争辩表明,只要一小部分公司了解将来人工 智能
所需的学问和技能。而拥有高阶人工智能技术的公司往往很难聘请和 留住那
些通晓人工智能的数据科学家。随着高校和在线训练供应更多的人 工智能相
关课程,这种迫切的需求将渐渐削减。长期而言,更有价值的技 能可能是对
数据科学家和业务高管团队的管理力量,以及将人工智能的洞 察和力量与已
有流程、产品和服务相整合的力量。
•组织。依据我们与麻省理工学院的争辩,企业对于到底是集中式、分散式 还是
混合式的组织模式最有利于进展人工智能存在分歧。更关键的问题 是,随着
组织中人员和机器越来越紧密地合作,在具备人工智能和业务特 长的员工中
需要实现组织内机警性及跨职能的团队合作。
我们越来越清楚地了解到,除了全体的组织设计,人工智能技术在举动分 散、
学习集中的结构中可以得到最好的使用。对于无论是自动驾驶车辆、实 时市
场营销、猜测维护,还是公司的后台职能都是如此。通过一个中心收集 和处
理全部来自分散机构的数据,从而使得学习集合最大化,然后在中心对 汇总
数据池进行集中学习后,向分散机构部署新模型并调试。
•将来的工作。人工智能无疑会影响将来工作的结构。虽然担忧人工智能将 导致
大规模的失业,但是我们与麻省理工学院的争辩表明,在可预见的将 来,会
产生的影响其实格外无限。大多数受访者并不认为人工智能将在将 来五年内
导致公司裁员。超过三分之二的受访者并不担忧人工智能通过自 动化取代他
们的工作。他们期望人工智能能够接管他们目前所从事的不开 心的任务。与
此同时,几乎全部的受访者都承认,人工智能将要求员工学 习新的技能,就
像汽车修理师不得不扩充技能一样。不同之处在于,他们 没有几十年的顺应
时间,所以他们可能需要利用新的训练产品和人工智能 本身加快再培训的过
程。组织需要机警性,员工和高管也是如此。针对长 远成功的最佳预备是建
立变革的力量。
人工智能将从根本上转变商业。您成功的最好机会就是不要理睬炒作,做必要 的工作
。相关举动必不行少且无可替代。
先进制造业+工业互联网
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