人工智慧技術。 如何將人工智慧解決方案與業務問題相匹配？ | 商業人工智慧#51

適用於您企業的人工智慧技術—如何為其實施做好準備？

為了適當地利用現代科技為企業謀取利益，需要了解哪些知識？ 首先，在目前的發展階段，並非所有企業都需要人工智慧技術。 然而，考慮到人工智慧的發展速度，現在值得思考它為企業提供的機會。

大多數依賴數位化的小型企業已經可以透過使用人工智慧顯著提高業務績效。 使用客戶資料、規劃物流或開發現代化生產線的大型公司也將從中受益。 換句話說，幾乎所有企業要保持競爭力，很快就離不開人工智慧技術的幫助。 然而，要從哪裡開始呢？

定義您想要用人工智慧解決的業務問題

在公司實施人工智慧技術的第一步是詳細描述您想要用它解決的業務問題。 我們需要清楚並理解它與我們業務目標的關係。

讓我們來看看一家小型製造公司的例子，該公司無法預測其產品的需求。 人工智慧技術可用於：

• 對當前市場數據的分析，
• 競爭性研究，以及
• 歷史銷售趨勢分析，

這將使對未來需求的預測更加準確。

更大的機構也可以這樣做。 例如，一家銀行想要優化其貸款程序。 目前，它對貸款申請應用某些過濾器，自動拒絕風險最高的申請。 然而，銀行仍然批准了太多的申請，導致隨後面臨還款問題。

在這兩種情況下，目標都是創建一個預測模型，以促進規劃——識別潛在的不良貸款或預測需求的季節性波動。 無論公司規模大小，在規劃人工智慧技術實施的第一步，我們都需要驗證我們擁有的客戶資料是否包含解決這個特定業務問題所需的資訊。

定義人工智慧技術實施的目標和期望

接下來，最好定義將實現所設定的業務目標的資料分析目標。 目標應該具體，因此可以使用 SMART 方法等。 它的名字來自於「具體」、「可衡量」、「可實現」、「相關」和「及時」等字眼。

引入人工智慧技術的小型會計師事務所的 SMART 目標可能是這樣的：“在 12 個月內實現數據輸入和分析自動化，將客戶服務時間減少 50%，並將準確性提高 90%。”

• 具體目標（SMART）是明確且明確的。 例如，SMART 目標不是規定“我們將為更多客戶服務”，而是指定具體要做什麼——自動資料輸入和分析——以及在 12 個月內的哪個時期內，
• 可衡量的目標幫助我們評估目標是否已經實現。 例如，目標「將客戶服務時間減少一半並將準確性提高 90%」是可衡量的，因為我們可以看到績效如何提高，
• 鑑於公司過去的業績，可實現的目標是現實的。 如果會計師事務所已經具備資料輸入和分析方面的知識和經驗，則範例中的目標是可以實現的。 人工智慧技術可以幫助公司實現這些目標。
• 相關目標涉及範例中概述的公司策略及其業務目標，例如提高生產力和客戶服務。
• 及時目標有具體的完成日期。 這使得評估目標進展並將其分解為可管理的子目標變得容易。

在這裡，人工智慧技術可以幫助分析大量數據、檢測異常並確保準確性。

對於人工智慧，我們應該定義資料分析成功的衡量標準（例如，預測模型的準確率達到 90%）和評估成功的基準（例如，錯誤率的降低）。 這將使我們能夠評估人工智慧的實施是否帶來了預期的商業利益。

了解人工智慧技術的類型及其應用

有許多人工智慧技術和工具可以為業務提供幫助。 其中最受歡迎的是：

• 機器學習 (ML) – 基於數據學習和提高性能的演算法，無需顯式編程，例如，一種根據客戶的購買歷史和偏好向他們推薦可能感興趣的產品的演算法，
• 深度學習 (DL) – 使用人工神經網路的機器學習的更高級變體。 除此之外，它還用於識別商店中顧客的臉孔，從而提供個人化服務和推薦。
• 自然語言處理 (NLP) – 理解、解釋和生成文字或口頭形式的人類語言，例如用於為客戶創建個人化電子郵件，
• 虛擬助理和聊天機器人－以自然語言進行對話的自動化系統，例如，客戶服務部門的語音機器人可以自動接聽電話並就公司的產品進行對話，
• 預測分析– 建立模型以根據歷史資料預測未來事件，例如，可用於預測客戶流失、
• 機器人流程自動化 (RPA) – 自動執行重複性任務，例如資料輸入或開立發票、
• 生成式人工智慧– 創建文字、圖像、語音或視頻，因此您可以顯著加快行銷資料的創建速度，或根據圖像和主要功能自動為您的線上商店產生獨特的產品描述，

仔細研究每種技術的功能將確保您可以為公司的特定業務問題選擇正確的人工智慧工具。

準備數據以供人工智慧技術使用

小公司的資料集通常有限，因此正確使用它們是關鍵。 然而，即使這個有限的集合也可以用來訓練簡單的人工智慧模型。 例如，小型線上商店可以使用客戶購買資料來進行個人化產品推薦。

一旦您確保擁有足夠的歷史資料（例如有關客戶行為的歷史資料），通常就足以將您擁有的資料與雲端中可用的即用型人工智慧工具相結合，例如：

• Amazon SageMaker – 用於建置、訓練和部署機器學習模型的平台，
• Microsoft Azure 機器學習– 用於建立和使用預測模型的工具，
• Vertex AI Platform – Google 雲端中的一組 AI 和 ML 工具。

資料來源：Google雲端 (https://cloud.google.com/)

透過自動化，公司的內部系統可以與外部人工智慧解決方案集成，而無需開發人員從頭開始建立模型。 這顯著降低了成本並加快了人工智慧的實施。

探索人工智慧實施方案並選擇正確的方法

在商業中實施人工智慧技術的方式有多種：

1. 由內部開發人員和資料分析師團隊開發專有的人工智慧模型和系統。
2. 將專用人工智慧解決方案的建置外包給外部公司。
3. 在「人工智慧即服務」(AIaaS) 模型中使用雲端中可用的現成人工智慧模型和工具

上述每種方法在成本、實施時間或彈性方面都有其優點和缺點。 然而，小型企業應該先考慮市場上現成的人工智慧解決方案，例如前面提到的 AWS SageMaker 或 Vertex AI，它們通常更具成本效益且更易於實施，提供現成的預測模型，可用於分析客戶行為。 甚至是更專業的工具，例如：

• ClickUp，一個用於專案管理的人工智慧工具，
• Jasper AI – 以人工智慧為基礎的行銷資料撰寫協助，
• Microsoft Power BI – 最好的資料視覺化工具之一，採用人工智慧技術進行影像辨識和文字分析，以發現資料中隱藏的有價值的資訊。

資料來源：微軟 (https://learn.microsoft.com/)

考慮實施人工智慧的成本和效益

實施新技術總是要付出代價的。 就人工智慧而言，長期收益往往超過初始成本。 然而，我們必須評估：

• 開發和維護內部人工智慧系統或使用外部人工智慧平台的成本，
• 透過自動化流程和更好的決策來實現潛在的節省，
• 由於改進的客戶服務、更多相關的建議等，收入可能會增加。
• 其他潛在的好處，例如減少週轉時間和減少錯誤。

例如，一家小型物流公司投資人工智慧系統來優化送貨路線，可以顯著降低燃料成本和送貨時間，這將直接轉化為提高客戶滿意度以及在相同時間內為更多行程提供服務的能力。

為變革做好準備並監控人工智慧技術實施的結果

實施新技術需要適應。 員工和業務流程需要為此做好準備。 例如，對於一家小型髮廊來說，實施人工智慧技術來管理客戶調度和預訂可能需要員工培訓，但從長遠來看，它可以帶來更好的組織和更高的客戶滿意度。

也值得持續監控人工智慧專案的效果，並在結果偏離預期時修正過程。 措施例如：

• 預測模型的準確性，
• 轉換率或
• 客戶滿意度

他們將提供有關人工智慧是否有助於實現業務目標的資訊。 他們還將允許不斷改進人工智慧模型，以增加其對公司的相關性和價值。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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