根據(jù)麥肯錫最新發(fā)布的人工智能調(diào)查報告《2020年人工智能狀況》顯示：
● 由于采用了人工智能技術(shù)，79%的營銷和銷售團隊今年實現(xiàn)了收入的同比增長;
● 由于采用了人工智能技術(shù)，72%的供應鏈管理團隊今年也實現(xiàn)了收入同比增長;
● 在數(shù)字化優(yōu)先、無接觸客戶體驗的流行趨勢中，企業(yè)因為人工智能戰(zhàn)略加速了試點投入生產(chǎn)的速度，息稅前利潤(EBIT)增長了20% 甚至更多;
● 高科技和電信行業(yè)引領著人工智能技術(shù)的采用，而汽車和裝配行業(yè)則相對落后。
麥肯錫的這份調(diào)查報告，采用了在線隨機抽樣調(diào)查的方式，共有2395名受訪者參加了此次調(diào)查，這些受訪者代表了廣泛的地區(qū)、行業(yè)、公司規(guī)模、職能專長和高級管理層。1115名受訪者表示，他們所在的企業(yè)至少在一個職能部門里使用了人工智能技術(shù)。
這份報告值得注意的原因是，那些早期采用人工智能技術(shù)，希望以此創(chuàng)造收入的商業(yè)案例如今已經(jīng)取得了成果。
報告中的主要見解包括：
● 人工智能在市場營銷和銷售、戰(zhàn)略和企業(yè)融資以及供應鏈管理方面對收入增長的推動最為顯著。麥肯錫按照部門為單位研究了人工智能推動的收入同比增長的百分比，發(fā)現(xiàn)那些最能夠影響客戶關系的因素，包括定價、服務、支持、和預測準確度，往往對收入增長的推動最大。例如，使用人工智能優(yōu)化定價可以對收入和盈利能力產(chǎn)生立竿見影的影響。以下是各部門因為采用人工智能技術(shù)實現(xiàn)的收入同比增長的百分比對比：
● 參與調(diào)查的受訪者中，絕大多數(shù)領導者表示網(wǎng)絡安全是他們所在的組織在意的唯一風險。麥肯錫發(fā)現(xiàn)，總體而言，除了國家安全之外，提到每一種風險的受訪者的比例都保持了持平或者出現(xiàn)了下降。正如下圖所示，高績效企業(yè)的領導者們比其他人更容易識別和減輕大多數(shù)風險：
● 使用人工智能改進庫存和零件優(yōu)化、定價和促銷、客戶服務分析和銷售與需求預測的企業(yè)實現(xiàn)了最顯著的收入增長。麥肯錫首先研究了采用人工智能是否以及如何能夠提高收入，并通過息稅前利潤(EBIT)衡量盈利能力。他們發(fā)現(xiàn)，那些擅長采用人工智能來提高庫存周轉(zhuǎn)率、定價準確性、促銷效率、客戶滿意度并預測準確性的企業(yè)，盈利能力(以息稅前利潤衡量)最有可能提升20%。在降低成本方面最成功的人工智能用例包括優(yōu)化人才管理、聯(lián)絡中心自動化和倉庫自動化。
● 在利用人工智能推動收入方面，高績效企業(yè)在新冠肺炎大流行期間的投資要遠超其他的同行。麥肯錫發(fā)現(xiàn)，在新冠肺炎大流行期間，高績效企業(yè)的領導者們在每一個主要的職能部門中都增加了對人工智能技術(shù)的投資。與此同時，只有不到30%的其他受訪者持相同看法。從行業(yè)的角度來劃分，汽車、裝配、醫(yī)療保健和制藥行業(yè)的受訪者最有可能表示自己所在的公司增加了這方面的投資。
● 在新冠肺炎大流行時期，企業(yè)使用的人工智能應用程序、平臺和技術(shù)越多，就越有可能見到不準確的結(jié)果。企業(yè)對人工智能技術(shù)采用的越普遍，他們的模型就越有可能異常的結(jié)果，這是因為他們的數(shù)據(jù)集受到了新冠肺炎大流行的影響。在新冠肺炎大流行期間，訓練了多年的機器學習模型開始報告不一致的結(jié)果，這是由于它們遇到了從未見過的異常數(shù)據(jù)模式。這些高績效企業(yè)的模式在市場營銷、產(chǎn)品開發(fā)和服務運營方面尤為脆弱，而這些領域都是人工智能應用最為普遍的領域。
（轉(zhuǎn)載）
