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看呐，这错综复杂的人工智能世界！人工智能所包含的内容浩如烟海，从优化实践，到如何让AI服务于你的业务，再到它将如何影响消费者……这样的例子不胜枚举。事实是，有些人工智能太过复杂，尤其是考虑到当前及短期需求，现阶段的企业根本不必就是否对其进行投资而过度操劳。
另一方面，随着媒体不断谈论人工智能和自动化，迫使人们去了解更多真相的压力在不断增加。为了消除这种焦虑，我们收集了11位科技界人物对人工智能的观点，带你深入了解当今人工智能研究的关注点。
1、人工智能并不总是正确的解决方案
企业需要仔细、系统地权衡自己的选择，确定人工智能是否适合公司的发展。如果是，那么就有条不紊地制定路线图，以保证消费者的热度与产品的寿命。
Jason VandeBoom，ActiveCampaign——一家针对中小企业的营销自动化和CRM平台提供商——的创始人和执行官：
很多时候，人工智能被当做解决现有业务问题的权宜之计，并以此为卖点。不过，企业应该警惕：人工智能并不是“快餐”，营销人员不应该未经审视地迷信。另一方面，从定义上讲，权宜之计也就意味着非个性化。重要的是，企业需要的解决方案恰恰是根据他们的具体需要身量身定制的，而不仅仅套用符合所有人的需求的解决方案。
在进军人工智能领域之前，决策者应该先问问自己，公司是否需要人工智能这一解决方案。如果一家公司没有人工智能适用的问题，例如处理海量的数据及运算，那么他们就会明智地越过报刊上吹捧的这一科技，找到适合他们业务的个性化解决方案。
此外还要要明白，输入垃圾等于输出垃圾。当接触到一个以内部、外部数据为基础的新科技时，公司的决策者需要做到循序渐进。在探索基于数据的进行运算的技术之前，他们必须先学会将数据整理、分类。
2、人工智能为B2B销售商在供应链提供了更具操作性的见解
通过利用人工智能优化B2B数据，电子商务工作者可以极大地提率，并在自动化库存管理的同时获取宝贵的消费者观点。
Ray Grady，CloudCraze——一家在Salesforce上创立的B2B商务平台——的总裁及文化官：
虽然B2B还处于起步阶段，但人工智能有潜力从运营和购买体验方面彻底改变电子商务。人工智能将大量可操作数据交给企业，使他们能够分析消费者需求和数据，从而改变他们与客户的业务往来，并改善内部运营。
将消费者的浏览和购买习惯与天气预报、区域趋势和作物产量等外部数据结合起来，以便为供应商提供产品定价、库存补充、产品促销等方面的决策信息。另一方面，人工智能让B2B买家更容易管理库存和自动化订单，以确保库存水平保持平衡。人工智能帮助买家和卖家做出更多的战略决策，从而节省时间、增加销售量，获取更多利润。
3、人工智能正在创造一种更加个性化的数字体验
零售商可以通过创造或改进前端个性化来改善客户体验，而人工智能和机器学习都将是其后的驱动力。
ED Kennedy，Episerver——一家管理云端数字内容，商业和市场营销的单平台供应商——的商务总监：
商业中的人工智能常常被误解和过度炒作。零售商应该将人工智能视为另一种提升和改善客户体验的工具。人工智能提高了客户体验的一个关键领域是个性化。毫无疑问，消费者对高度个性化商务体验的需求将逐渐增加。
根据Episerver《重构商业》的报告，超过三分之一的消费者认为品牌在个性化客户体验方面做得很糟糕——这意味着零售商终会错过一大笔的收入。机器学习，人工智能的一个分支，能够利用消费者实时行为和历史订单数据来自动为消费者推荐个性化的产品、促销和内容。
令人兴奋的是，我们现在看到了技术创新的零售商使用基于人工智能的个性化体验，不仅仅是在网页和移动设备上，还将之扩展到了实体商店，比如可选购的镜子，或者用于展示顾客的产品分类。
4、人工智能正在帮助零售商解决三个历史上购买过程中发生的棘手问题
搜索、现实库存管理和实时价格管理都能得到积极的影响。零售商需要仔细权衡，以便考虑如何优化。
Michael Fauscette，G2集团——一个商业软件和服务评论平台——的研究官：
在零售/电子商务领域，人工智能的实际用途主要是解决3个基本问题：帮助客户在线上线下找到他们心仪的产品；将“合适”的库存量以“合适”的产品组合形式置放在“合适”的地方；实时价格调整以保持竞争力。
个问题是通过基于人工智能的搜索引擎——有时也被称为“insight”引擎——以及使用聊天机器人管理交互来解决的。第二个问题是通过使用人工智能来提供动态的库存预测或订单频率预测，从而确定佳库存量和位置，以及优化产品销售计划的动态产品分类来解决的。第三个问题是通过动态定价引擎来管理的，它会持续监控定价，动态调整以保持产品价格的优化。在所有这三种情况下，人工智能可以为海量动态的数据集和产品提供输出，同时这一引擎可以根据动态反馈进行实时学习和调整，以进行自我优化。
5、人工智能乐于倾听客户的声音
现在，消费者们可以接触到动态人工智能化的机器学习、自然语言处理(NLP)和语音分析反馈场景。这一点，加上深度的社会化倾听和“情绪分析”，是另一个收集可信的消费者需求的机会。
Spencer Morris，InMoment——一家旨在为企业提供倾听客户和员工方式，从而优化客户体验的在线平台——的副总裁兼大数据科学主管：
人工智能已经被以非常实际的方式运用在工作中，这有助于简化任务，将相关性和个性化融入到人机对话中，并促进人类的决策和执行。我们合作的一些品牌已经在反馈场景中运用了各种人工智能元素(机器学习、自然语言处理、预测、语音分析等)。允许该技术基于消费者的反馈动态调整后续问题将会产生带来更好的数据类人型对话。
人工智能还被广泛地应用到实时实地了解消费者在社交媒体上、视频和电话对话中所表达的心声，并针对各个方面的问题——从供应链问题到法律安全紧急事件，自动向企业的多个领域发出信息传递。当前人工智能的另一项商业应用是实时持续地挖掘大量现存的数据类型。
人工智能“监视”人类对话中的模式，并针对潜在异常的事件作出预警。通过这种方式，业务用户可以轻松地了解到异常发生的形式、地点以及原因，并据此采取明智的行动。这类人工智能可以更准确地称为SAI——超级人工智能——因为它可以在几秒钟和几分钟内处理大量复杂、不同的数据——就连聪明、敏锐的人类分析师也无法做到这一点。
通过将复杂事件和日常琐事的自动化，并促进人类作出更理智判断(在这一点上机器远不及人类)，人工智能可以让企业变得更聪明、发展更迅速，甚至更人性化。
6、人工智能正在彻底改变我们为客户提供服务的方式
聊天机器人不再仅仅是一种风潮——它们被整合到各种各样的，包括零售商在内的互动当中。有了机器学习和将消息“集群化”的能力，企业能够更智能、更准确地理解、评估和解决客户的需求。
Greg Reda，社交媒体管理软件Sprout Social的大数据科学主管：
聊天机器人的出现及发展对企业人工智能应用的意义重大，但不像杂志上炒作的那样，科技界离真正的人工智能聊天机器人还很远。对于品牌来说，首先要关注的是解决问题方面，而不是人工智能方面，终目标是优化人机循环以提率。
我们从社交客服团队那里了解到，他们每天都要处理大量的咨询电话时，却并不知道在开发聊天机器人时应该优先考虑哪些客户问题。这便提供了一个机会，即通过机器学习将类似的信息整合集聚，终筛选出常见的咨询电话内容及主题。当客服团队看到这些信息群，便可以通过直觉了解到开发聊天机器人应该优先考虑哪些问题。
在我看来，这种分类、分析以及将机器学习与人类决策相结合的方式是企业所面临的大的机遇。
浙公网安备 33010602000006号
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