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看吶，這錯綜復(fù)雜的人工智能世界！人工智能所包含的內(nèi)容浩如煙海，從優(yōu)化實踐，到如何讓AI服務(wù)于你的業(yè)務(wù)，再到它將如何影響消費者……這樣的例子不勝枚舉。事實是，有些人工智能太過復(fù)雜，尤其是考慮到當(dāng)前及短期需求，現(xiàn)階段的企業(yè)根本不必就是否對其進行投資而過度操勞。
另一方面，隨著媒體不斷談?wù)撊斯ぶ悄芎妥詣踊仁谷藗內(nèi)チ私飧嗾嫦嗟膲毫υ诓粩嘣黾?。為了消除這種焦慮，我們收集了11位科技界人物對人工智能的觀點，帶你深入了解當(dāng)今人工智能研究的關(guān)注點。
1、人工智能并不總是正確的解決方案
企業(yè)需要仔細、系統(tǒng)地權(quán)衡自己的選擇，確定人工智能是否適合公司的發(fā)展。如果是，那么就有條不紊地制定路線圖，以保證消費者的熱度與產(chǎn)品的壽命。
Jason VandeBoom，ActiveCampaign——一家針對中小企業(yè)的營銷自動化和CRM平臺提供商——的創(chuàng)始人和執(zhí)行官：
很多時候，人工智能被當(dāng)做解決現(xiàn)有業(yè)務(wù)問題的權(quán)宜之計，并以此為賣點。不過，企業(yè)應(yīng)該警惕：人工智能并不是“快餐”，營銷人員不應(yīng)該未經(jīng)審視地迷信。另一方面，從定義上講，權(quán)宜之計也就意味著非個性化。重要的是，企業(yè)需要的解決方案恰恰是根據(jù)他們的具體需要身量身定制的，而不僅僅套用符合所有人的需求的解決方案。
在進軍人工智能領(lǐng)域之前，決策者應(yīng)該先問問自己，公司是否需要人工智能這一解決方案。如果一家公司沒有人工智能適用的問題，例如處理海量的數(shù)據(jù)及運算，那么他們就會明智地越過報刊上吹捧的這一科技，找到適合他們業(yè)務(wù)的個性化解決方案。
此外還要要明白，輸入垃圾等于輸出垃圾。當(dāng)接觸到一個以內(nèi)部、外部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的新科技時，公司的決策者需要做到循序漸進。在探索基于數(shù)據(jù)的進行運算的技術(shù)之前，他們必須先學(xué)會將數(shù)據(jù)整理、分類。
2、人工智能為B2B銷售商在供應(yīng)鏈提供了更具操作性的見解
通過利用人工智能優(yōu)化B2B數(shù)據(jù)，電子商務(wù)工作者可以極大地提率，并在自動化庫存管理的同時獲取寶貴的消費者觀點。
Ray Grady，CloudCraze——一家在Salesforce上創(chuàng)立的B2B商務(wù)平臺——的總裁及文化官：
雖然B2B還處于起步階段，但人工智能有潛力從運營和購買體驗方面徹底改變電子商務(wù)。人工智能將大量可操作數(shù)據(jù)交給企業(yè)，使他們能夠分析消費者需求和數(shù)據(jù)，從而改變他們與客戶的業(yè)務(wù)往來，并改善內(nèi)部運營。
將消費者的瀏覽和購買習(xí)慣與天氣預(yù)報、區(qū)域趨勢和作物產(chǎn)量等外部數(shù)據(jù)結(jié)合起來，以便為供應(yīng)商提供產(chǎn)品定價、庫存補充、產(chǎn)品促銷等方面的決策信息。另一方面，人工智能讓B2B買家更容易管理庫存和自動化訂單，以確保庫存水平保持平衡。人工智能幫助買家和賣家做出更多的戰(zhàn)略決策，從而節(jié)省時間、增加銷售量，獲取更多利潤。
3、人工智能正在創(chuàng)造一種更加個性化的數(shù)字體驗
零售商可以通過創(chuàng)造或改進前端個性化來改善客戶體驗，而人工智能和機器學(xué)習(xí)都將是其后的驅(qū)動力。
ED Kennedy，Episerver——一家管理云端數(shù)字內(nèi)容，商業(yè)和市場營銷的單平臺供應(yīng)商——的商務(wù)總監(jiān)：
商業(yè)中的人工智能常常被誤解和過度炒作。零售商應(yīng)該將人工智能視為另一種提升和改善客戶體驗的工具。人工智能提高了客戶體驗的一個關(guān)鍵領(lǐng)域是個性化。毫無疑問，消費者對高度個性化商務(wù)體驗的需求將逐漸增加。
根據(jù)Episerver《重構(gòu)商業(yè)》的報告，超過三分之一的消費者認為品牌在個性化客戶體驗方面做得很糟糕——這意味著零售商終會錯過一大筆的收入。機器學(xué)習(xí)，人工智能的一個分支，能夠利用消費者實時行為和歷史訂單數(shù)據(jù)來自動為消費者推薦個性化的產(chǎn)品、促銷和內(nèi)容。
令人興奮的是，我們現(xiàn)在看到了技術(shù)創(chuàng)新的零售商使用基于人工智能的個性化體驗，不僅僅是在網(wǎng)頁和移動設(shè)備上，還將之?dāng)U展到了實體商店，比如可選購的鏡子，或者用于展示顧客的產(chǎn)品分類。
4、人工智能正在幫助零售商解決三個歷史上購買過程中發(fā)生的棘手問題
搜索、現(xiàn)實庫存管理和實時價格管理都能得到積極的影響。零售商需要仔細權(quán)衡，以便考慮如何優(yōu)化。
Michael Fauscette，G2集團——一個商業(yè)軟件和服務(wù)評論平臺——的研究官：
在零售/電子商務(wù)領(lǐng)域，人工智能的實際用途主要是解決3個基本問題：幫助客戶在線上線下找到他們心儀的產(chǎn)品；將“合適”的庫存量以“合適”的產(chǎn)品組合形式置放在“合適”的地方；實時價格調(diào)整以保持競爭力。
個問題是通過基于人工智能的搜索引擎——有時也被稱為“insight”引擎——以及使用聊天機器人管理交互來解決的。第二個問題是通過使用人工智能來提供動態(tài)的庫存預(yù)測或訂單頻率預(yù)測，從而確定佳庫存量和位置，以及優(yōu)化產(chǎn)品銷售計劃的動態(tài)產(chǎn)品分類來解決的。第三個問題是通過動態(tài)定價引擎來管理的，它會持續(xù)監(jiān)控定價，動態(tài)調(diào)整以保持產(chǎn)品價格的優(yōu)化。在所有這三種情況下，人工智能可以為海量動態(tài)的數(shù)據(jù)集和產(chǎn)品提供輸出，同時這一引擎可以根據(jù)動態(tài)反饋進行實時學(xué)習(xí)和調(diào)整，以進行自我優(yōu)化。
5、人工智能樂于傾聽客戶的聲音
現(xiàn)在，消費者們可以接觸到動態(tài)人工智能化的機器學(xué)習(xí)、自然語言處理(NLP)和語音分析反饋場景。這一點，加上深度的社會化傾聽和“情緒分析”，是另一個收集可信的消費者需求的機會。
Spencer Morris，InMoment——一家旨在為企業(yè)提供傾聽客戶和員工方式，從而優(yōu)化客戶體驗的在線平臺——的副總裁兼大數(shù)據(jù)科學(xué)主管：
人工智能已經(jīng)被以非常實際的方式運用在工作中，這有助于簡化任務(wù)，將相關(guān)性和個性化融入到人機對話中，并促進人類的決策和執(zhí)行。我們合作的一些品牌已經(jīng)在反饋場景中運用了各種人工智能元素(機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、預(yù)測、語音分析等)。允許該技術(shù)基于消費者的反饋動態(tài)調(diào)整后續(xù)問題將會產(chǎn)生帶來更好的數(shù)據(jù)類人型對話。
人工智能還被廣泛地應(yīng)用到實時實地了解消費者在社交媒體上、視頻和電話對話中所表達的心聲，并針對各個方面的問題——從供應(yīng)鏈問題到法律安全緊急事件，自動向企業(yè)的多個領(lǐng)域發(fā)出信息傳遞。當(dāng)前人工智能的另一項商業(yè)應(yīng)用是實時持續(xù)地挖掘大量現(xiàn)存的數(shù)據(jù)類型。
人工智能“監(jiān)視”人類對話中的模式，并針對潛在異常的事件作出預(yù)警。通過這種方式，業(yè)務(wù)用戶可以輕松地了解到異常發(fā)生的形式、地點以及原因，并據(jù)此采取明智的行動。這類人工智能可以更準(zhǔn)確地稱為SAI——超級人工智能——因為它可以在幾秒鐘和幾分鐘內(nèi)處理大量復(fù)雜、不同的數(shù)據(jù)——就連聰明、敏銳的人類分析師也無法做到這一點。
通過將復(fù)雜事件和日常瑣事的自動化，并促進人類作出更理智判斷(在這一點上機器遠不及人類)，人工智能可以讓企業(yè)變得更聰明、發(fā)展更迅速，甚至更人性化。
6、人工智能正在徹底改變我們?yōu)榭蛻籼峁┓?wù)的方式
聊天機器人不再僅僅是一種風(fēng)潮——它們被整合到各種各樣的，包括零售商在內(nèi)的互動當(dāng)中。有了機器學(xué)習(xí)和將消息“集群化”的能力，企業(yè)能夠更智能、更準(zhǔn)確地理解、評估和解決客戶的需求。
Greg Reda，社交媒體管理軟件Sprout Social的大數(shù)據(jù)科學(xué)主管：
聊天機器人的出現(xiàn)及發(fā)展對企業(yè)人工智能應(yīng)用的意義重大，但不像雜志上炒作的那樣，科技界離真正的人工智能聊天機器人還很遠。對于品牌來說，首先要關(guān)注的是解決問題方面，而不是人工智能方面，終目標(biāo)是優(yōu)化人機循環(huán)以提率。
我們從社交客服團隊那里了解到，他們每天都要處理大量的咨詢電話時，卻并不知道在開發(fā)聊天機器人時應(yīng)該優(yōu)先考慮哪些客戶問題。這便提供了一個機會，即通過機器學(xué)習(xí)將類似的信息整合集聚，終篩選出常見的咨詢電話內(nèi)容及主題。當(dāng)客服團隊看到這些信息群，便可以通過直覺了解到開發(fā)聊天機器人應(yīng)該優(yōu)先考慮哪些問題。
在我看來，這種分類、分析以及將機器學(xué)習(xí)與人類決策相結(jié)合的方式是企業(yè)所面臨的大的機遇。
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