求变：以技术为赋能
时间：2022-03-07 05:00:02 | 来源：行业动态
时间：2022-03-07 05:00:02 来源：行业动态
不过，诚如棋局，人类的预见性总是有限的。为什么棋王李世石和柯洁都下不过AlphaGo，绝不是因为人类棋艺不精，而是因为人工智能总是想得更远。
就像打冰球，冰球要打得好，不能跟着人走，而要预判冰球要去的地方。李红焰比喻说，我们在为客户提供服务的时候，也不止关注客户本身，还关注客户的客户。而在这个过程中，无论是对于IBM还是冠群，想要预判客户的预判，既要有方法论，同时，技术赋能也是不可或缺的一环。
举例来说，在零售行业，人工智能技术常常被用于精准营销场景或者预测一段时间内的消费趋势。比如服装行业，随着消费者的主导性越来越强，喜好越来越多样化，准确预测下一季度的流行色、流行元素、流行材质等等，不仅能帮助企业快人一步、迅速做出策略调整和转变，还能在很大程度上减少成本浪费。
在李红焰看来，在帮助企业实现求变的过程中，有四个技术方向是必须关注的：第一，就是和预测相关的工具，包括人工智能、机器学习等等；第二，是自动化工具；第三，是现代化基础架构和应用；第四，是安全。
其中，王川认为，人工智能技术的价值不仅体现在事件预测，在公共服务领域，人工智能还能用于优化业务流程体验、提升流程效率。以所得税申报为例，对于普通大众来说，这是一个非常繁琐复杂的事情。放在过去，纳税人通常要找到会计师事务所提供专业服务，并且价格不菲。而冠群在纳米比亚政府做了一个全新的尝试，通过自然语言处理为纳税人在填表申报过程中提供机器人咨询服务。据他介绍，这一项目从落地到现在，每年帮助纳米比亚节约了1亿纳元（约合5000万人民币）。在这个例子中，冠群的思路正是关注客户的客户，从纳税人的体验出发，完成了对纳米比亚政府的业务升级。
而除此之外，人工智能的合理利用，还能弥合企业在一些领域的人才短缺。李红焰举了另一个例子：我们在广东有一个芯片板制造客户，他们几乎实现了全流程的自动化，唯独在图纸解析这一个环节出现了瓶颈图纸解析的人才不仅非常稀缺，而且往往要在毕业四五年后才能上岗。于是，在IBM的建议下，该企业利用机器学习复制和学习了图纸解析工程师的海量知识，最终填补了这一缺口。
可见，不断更迭的技术正在从业务、流程、人才等多个维度帮助企业和组织补足短板，赋予其更完善和更强大的求变能力。
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