人工智能在商业决策中的作用| 商业中的人工智能#15

如今，人工智能已经在帮助许多企业的所有者。 它通过促进企业中重复性任务的自动化来帮助关注相关问题。 它通过对收集的数据进行分类、整理和可视化来支持和加速分析师的工作。 但人工智能是否也能够帮助提供数据驱动的业务决策？

人工智能在商业决策中的作用——目录：

1. 介绍
2. 决策——问题是什么？
3. 决策方法
4. 人工智能支持的决策领域
5. 概括

介绍

许多企业主梦想着以下情况：基于人工智能的分析工具收集公司运营各个方面的实时数据。 它们连接到数据仓库，让 AI 能够全面了解公司与竞争对手的对比情况以及整体市场情况。 使用所有这些数据，人工智能可以准确分析公司的现状以及近期和远期。 我们在之前的文章中写过人工智能在业务数据分析（BDA、BDI）中的能力。

但是，如果 AI 不仅勾勒出公司发展的可能路径，而且建议公司如何实现最佳增长并获得最佳利润的决策，会发生什么？ 甚至，如果它提供了正确的业务决策？

决策——问题是什么？

做出任何类型的准确决策的基础是了解事件和过程之间的关系。 人类和人工智能都在不断犯错误，同时旨在通过收集和分析过去的数据来预测未来的成功机会。 从统计上看，在所谓的封闭系统中做出更准确决策的机会会增加，即不受外部影响的情况。 当伴随着以不同方式描述类似过去关系的广泛数据集时，成功的机会也会增加。

人工智能比人类有一个优势，因为它可以完美地分析大量数据并看到其中的模式，而这些模式是人眼看不到的。 例如，它可以在眨眼间发现公司因位置而异的服务需求的周期性变化，或者从视觉上没有吸引力的简历中挑选出候选人对公司的最佳技能组合。

然而，人工智能的决策问题非常复杂。 毕竟，将一组收集的数据可视化是另一回事，而指示最佳行动方案则是另一回事。 这是因为它涉及基于不完整数据的风险情况下的决策。 它还涉及具有严重后果的完全不可预测的因素的影响，称为黑天鹅。

与人工智能相比，人类具有优势，因为在做出决策时，他们可以考虑外部因素，这些因素对公司情况的影响可能并不明显或直接。 例如，影响原材料价格和可用性的政治事件，或特定职位候选人的性格特征会弥补经验的不足。 一个人也可以规划一个框架，确定决策过程中考虑的因素，即把过程看成一个整体。

决策方法

公司采取各种方法使流程更容易、更有序，以应对与制定业务决策相关的风险、不确定性和责任。 这些包括：

• 艾森豪威尔矩阵——根据紧迫性和重要性的轴来组织决策，以帮助就应执行任务的顺序做出决策
• SPADE – 一个多方面的框架，强调基于共享整个团队经验的决策的单人责任
• Agile Inception——为敏捷团队工作的第一个概念和决策阶段提供框架
• 综合思维——一种专注于探索可能性和快速原型解决方案的方法

人工智能如何协助其应用？ 在当前的发展阶段，人工智能主要可以帮助为特定的决策阶段准备最佳解决方案。 这是因为它是逐点应用的。 换句话说，今天的人工智能可以让员工从寻找和处理信息的繁琐任务中解脱出来，例如为产品选择最优价格。 然而，由决策者决定人工智能应该如何寻找答案。 换句话说，他们必须标明其竞争产品、零售地点以及目标客户群，仅举几例。

人工智能支持的决策领域

人工智能擅长支持甚至做出狭窄的决定。 我们每天都在使用它的功能，例如在编写电子邮件时使用提示。 基于我们的语言、写作风格以及不断增长的单词和短语之间的联系基础，人工智能在建议下一个术语、短语或标点符号方面越来越准确。 有人想说它即时捕捉到我们的意图——一个尚未说出的句子或想法。

基于不完整数据的分析和决策也遵循类似的原则。 通过分析以前的信息，人工智能可以填补缺失的字段，也就是说，它以某种方式“猜测”表格的空单元格或图表的点应该是什么。

因此，今天的人工智能支持多样化但专业的决策领域。 除其他外，它适用于：

• 将文件输入数据库——即使在文件以纸质形式交付给公司或包含不完整或结构不良的数据的情况下，人工智能也可以准确地组织信息并确定文件属于哪个集合，
• 回答用自然语言提出的问题——决策使人工智能能够准确地回答提出的问题，并通过提出后续问题采取主动，正如我们在讨论聊天机器人、语音机器人和虚拟助手时所写的那样，
• 业务流程管理——在数据不完整的情况下，人工智能可以决定继续执行流程图中包含的备选后续步骤之一
• 流程自动化——人工智能的作用使支持公司的不同程序之间的工作流程自动化

概括

今天人工智能支持的决策领域范围很窄。 一开始概述的未来愿景只是一种猜测，人工智能领导公司的日子可能根本不可能。

然而，通过协作模块扩展 AI 的范围以分析和管理不同的流程会带来不可预知的可能性。 在接下来的文章中，我们将尝试着眼于支持业务决策和流程的人工智能的未来。

如果您喜欢我们的内容，请加入我们在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest 上忙碌的蜜蜂社区。

作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和指导 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

查看所有帖子

商业中的人工智能：

1. 商业中的人工智能 - 简介
2. 人工智能在商业中的威胁和机遇（第 1 部分）
3. 人工智能在商业中的威胁和机遇（第 2 部分）
4. 商业中的人工智能应用 - 概述
5. 什么是 NLP，或业务中的自然语言处理
6. 自动文档处理
7. 人工智能和社交媒体——他们对我们有什么看法？
8. 自动翻译器。 数码产品智能本地化
9. 人工智能辅助文本聊天机器人
10. 语音机器人的运营和业务应用
11. 虚拟助手技术，或如何与人工智能对话？
12. 今天和明天的商业 NLP
13. 人工智能如何帮助 BPM？
14. 人工智能会取代业务分析师吗？
15. 人工智能在商业决策中的作用
16. 什么是商业智能？
17. 安排社交媒体帖子。 人工智能如何提供帮助？
18. 自动化的社交媒体帖子
19. 内容管理中的人工智能
20. 今天和明天的创意人工智能
21. 多模态人工智能及其在商业中的应用
22. 新的互动。 人工智能如何改变我们操作设备的方式？
23. 数字公司中的 RPA 和 API
24. 使用 AI 运行的新服务和产品
25. 未来的就业市场和即将到来的职业
26. 绿色人工智能和地球人工智能
27. 教育科技。 教育中的人工智能