人工智能发展至今，下一个目标是什么？

人工智能（AI）如今已成为企业CIO和其他高管关注的热门技术主题。咨询机构德勤咨询公司的调查表明，除了机器学习（ML）和深度学习（DL）的相关领域之外，37％的早期采用企业已经在认知技术上投资了500万美元或更多。多达83％的这些公司已经报告获得了“适度”或“实质性”的好处。

德勤咨询公司的报告指出，通过这些基础投资将为更高级的长期实施铺平道路，例如在一系列现成软件包中提供的认知能力。

那么，企业CIO将如何采用人工智能技术？以及将来如何开发他们的业务用例？

利用信息创造新的智慧

金融数据组织Experian公司的全球首席信息官Barry Libenson表示，人工智能和机器学习等新兴技术将成为“游戏规则改变者”。简单来说，机器学习可以为企业创造更好的洞察力。

Libenson认为，数字化领导者可以将社交媒体数据等信息与财务数据相结合，并创造新知识。

他说，“我们已经看到了一些非常有趣的事情：有些人非常富有，他们从不借钱，他们可能没有很好的信用记录。但是，如果查看一下某人的社交媒体资料，就会知道他们喜欢什么，他们在哪里消费，实际上可以通过基于社交媒体数据的见解和数据表明其行为和信用。”

Libenson表示，机器学习的另一个有趣的应用是基础设施管理领域。他说，“我们会通过认知技术了解到某些行为，我们可以从中吸取教训。这不是什么新鲜事，而技术变得更加进步。用户可以自己分析和判断，这样就可以根据其看到的某些情况确定什么时候会出现问题。”

Libenson说，在某些情况下，人类不一定能看到细微的变化，而机器则在这一方面具备更强的能力。他的团队从DynaTrace日志中获取数据，该日志可以监视系统行为，并将该信息提供给Splunk。这种以机器学习为主导的方法可以查找到人类不一定会检测到的数据模式。

“Splunk可以看到它，因为它有处理信息的能力。”Libenson说。“如果它看到某些事情，它会提醒操作中心的人，并指出Dynatrace日志和Splunk报告了一些不寻常的行为，因此工作人员将会查看到底发生了什么。”

Libenson说，这种知识对业务绩效有着积极影响。他补充说，“这可以防止系统中断或故障转移到另一台设备，现在还有很多更智能的机器学习应用程序。”

利用云计算技术探索新兴技术

《吉尼斯世界纪录大全》（GWR）IT总监Rob Howe通过使用数字技术支持其组织的业务转型。该公司在Howe的领导下不断发展壮大，从一家出版世界记录的出版社发展成为一家在营销活动中与知名品牌合作的创意咨询公司。

Howe领导开发了一种分阶段的数字化转型方法，其中包括实施SDL的记录管理平台、资产银行的数字资产管理系统和Salesforce CRM技术。作为转型过程的最后阶段，《吉尼斯世界纪录大全》（GWR）选择Ensono来管理其业务关键型IT架构向AWS云平台的迁移。

Howe的目标是将云计算作为进一步创新的平台。他说，下一步是将GWR的应用程序编程接口（API）层转换为微服务。Howe和他的团队然后考虑应该将哪种类型的数据推送到边缘位置。最后他表示，可能会考虑如何利用机器学习，尽管认识到这个阶段目前有些超前。

Howe说，“这是一个想法，但需要更多的思考。这将解决我们面临的挑战之一的一个潜在解决方案，但在我们采用云平台之前，它一直被搁置。对我们来说，现在实施还为时过早——我们在今年9月底采用AWS云计算基础设施。随着该服务发布新版本，我们将考虑升级资产平台。我们还可以查看是否可以使用机器学习以更有效和自动化的方式帮助处理一些记录应用程序。现在，我们已经完成了这一举措，并展示我们提高价值的领域，并让其他部门参与新的服务。”

接受人工智能以释放宝贵的人力资源

英国国民健康保险服务管理局（NHSBSA）首席数字官Darren Curry也在领导着一个数字化转型计划。这一计划的实施始于2015年，英国国民健康保险服务管理局（NHSBSA）当时考虑如何将其管理的产妇服务纸质记录实现数字化。

“当我们开始考虑转型时，人工智能并没有在我们的议事日程上。”Curry说，他认为人工智能在英国国民健康保险服务（NHS）中具有“巨大的潜力”。

英国国民健康保险服务管理局（NHSBSA）于是采用了云优先的托管策略。除了向按需IT转变之外，Curry还热衷于确保人工智能等新兴技术得到开发，而且这项工作已在进行中。

“我们在纽卡斯尔的联络中心每年与470万名客户联系，并处理接听询问养老金电话、全科医生的请求，以及其他与健康相关的咨询等事务。我们最近在联络中心采用了亚马逊Alexa人工智能技术，用于拨打有关欧洲健康保险卡（EHIC）的电话。”Curry说。

Curry表示，英国国民健康保险服务管理局（NHSBSA）实施了这项技术，其过程从概念到上线运营只用了两周的时间。四周之后，他的团队将其服务升级到全天候服务。该技术有助于支持联络中心运营商呼叫量减少45％。这样做的目的是为了避免让接线员接听简单的呼叫电话。

Curry说，“人工智能将帮助我们处理诸如＇我可以在澳大利亚使用欧洲健康保险卡（EHIC）吗？＇等问题。通过应用该技术，我们大大减少了呼叫数量。我们还打算将人工智能用于其他一些工作流程，并在我们的呼叫中心运营中推出亚马逊Alexa服务。”

研究认知能力如何促进运营活动

运输商Addison Lee公司的首席信息官Ian Cohen表示，有效利用新兴技术，需要安全地使用客户数据。他指出，当客户允许组织获取数据时，组织必须遵守一些安全义务。

他说：“很多人提交个人信息以获得免费Wi－Fi或在Facebook上玩游戏。希望人们能够更加谨慎，了解他们拥有的数据的真正价值。”

作为这一前瞻性进程的一部分，Addison Lee公司正在研究如何在全球各地开发和使用自动驾驶汽车。Cohen表示，他的公司在如何调度汽车来满足伦敦周边的客户要求方面拥有30年以上的数据。

他说，“我们每天获得大约25，000次行程的数据，超过90％是根据驾驶员可用性、交通状况和使用一组算法的交通服务自动分配的。”他认为，其业务的发展应该超越更广泛的行业背景。

“我们需要了解采用人工智能时会发生什么，如何从这些环境中学习和获取洞察力，以及如何将学习带入程序化状态。人工智能的应用还有很长的路要走，人们仍需要通过机器学习来迈出第一步。而认知、情境和情境意识的人工智能是为未来服务的。”

使用数据为利益相关者和客户创造价值

Sky公司数字决策和分析主管Rob McLaughlin表示，新兴技术被认为是一个极其复杂的领域，因为许多事情同时发生。他说，虽然许多企业高管都在谈论和尝试使用人工智能，但他们的公司仍然没有解决一些基本问题。

McLaughlin说，“机器学习最好被理解为是一种统计技术，用户可以用它来做任何事情，它不必用来行动，它可用于分析数据集。人工智能更多的是做出某种形式的决定，这更适用。人工智能几乎总是与利用机器学习有关。”

McLaughlin说，以人为本的规则在向企业利益相关者解释决策方式时非常有用。例如有人喜欢运动，服务团队可能会推荐基于足球的产品。然而，人工智能的黑盒技术所建议的关系可能更难理解并向利益相关者解释。

“我们正在创建一些功能，例如将应用程序编程接口插入主页、联络中心系统或移动应用程序。这种采用需要与企业业务人员建立牢固的关系，管理这些可能是一个复杂的过程。”McLaughlin说。

McLaughlin的团队确保他们的活动符合利益相关者的要求。他们必须努力实现三个业务目标中的一个：向上销售和交叉销售，即推荐产品；在生活中，确保客户使用更多的产品；以及服务消息传递，这是关于以有效的方式与客户打交道。

McLaughlin指出，“获取数据必须是积极的事情，必须帮助让客户满意。那些无法建立消费者与企业之间关系的数据是没有发展前途的。而真正的价值交换必须成为所有面向客户的组织的首要任务。”