林嵐 IBM咨詢大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能轉(zhuǎn)型事業(yè)部總經(jīng)理
近來 ChatGPT 的流行，又一次引發(fā)了市場對(duì)人工智能的熱議，開啟了另一個(gè)層次上大眾對(duì)人工智能應(yīng)用廣泛性和可能性的認(rèn)知，為人工智能賦能生活場景、商業(yè)場景的各個(gè)領(lǐng)域奠定了廣泛的群體基礎(chǔ)。
的確，很多有心人也會(huì)發(fā)現(xiàn)，無論應(yīng)用何種技術(shù)，當(dāng)需要人工智能去解決真正聚焦的商業(yè)問題時(shí)，現(xiàn)有市場流行的人工智能產(chǎn)品就會(huì)存在局限。比如：當(dāng)人們?cè)儐柲车剡^去幾年的房價(jià)信息及趨勢預(yù)測、某品牌旗下特定位置的商店適合選擇和調(diào)配什么商品、某種疾病的臨床表現(xiàn)適合采用什么治療方案等等，都會(huì)因?yàn)槿狈?shù)據(jù)和經(jīng)過專業(yè)人士訓(xùn)練的商業(yè)模型而讓答案流于普通，缺乏針對(duì)性。
但是，筆者認(rèn)為，有了上述群眾基礎(chǔ)，伴隨大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等技術(shù)愈發(fā)成熟，人工智能在綜合性復(fù)雜商業(yè)場景上的應(yīng)用即將迎來全新時(shí)代。
探索誤區(qū)眾多，造成落地偏差
過去很多年中，很多企業(yè)都開始了人工智能的應(yīng)用和探索之路，但是商業(yè)應(yīng)用一直存在一定局限和瓶頸。最典型的表現(xiàn)為：企業(yè)淺嘗輒止，為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，選擇一個(gè)孤島場景落地。人工智能被作為獨(dú)立項(xiàng)目單獨(dú)立項(xiàng)，場景聚焦，但是切割后的應(yīng)用場景重要度不足，企業(yè)很難真正投入人力、物力、財(cái)力去訓(xùn)練模型以及解決推廣應(yīng)用中遇到的問題。
另一種情況是：選定的人工智能場景解決的確實(shí)是企業(yè)核心痛點(diǎn)問題，但是只是其中很小的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，由于缺乏對(duì)復(fù)雜問題剝繭抽絲的分析，人工智能實(shí)際應(yīng)用執(zhí)行的情況與想象大相徑庭，這種缺乏綜合分析的頭疼醫(yī)頭，連所需的有效數(shù)據(jù)都無法獲得，環(huán)環(huán)相扣的落地更無法推動(dòng)，結(jié)果肯定不了了之。
第三種情況也極其普遍，一說到人工智能，大家就認(rèn)為是技術(shù)問題，因此把公司最強(qiáng)的技術(shù)力量投入其中，并且邀請(qǐng)大量外部技術(shù)專家共同研發(fā)。只有技術(shù)專業(yè)力量投入，往往會(huì)陷入比拼技術(shù)、研究最尖端科技的牛角尖，忽略通往業(yè)務(wù)目標(biāo)更為簡單可行的竅門、辦法。在車聯(lián)網(wǎng)、零售 B2C 轉(zhuǎn)型的項(xiàng)目中，我們都曾經(jīng)有過這樣的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
還有的小伙伴在系統(tǒng)上線初期就要求極高的準(zhǔn)確度，忘記了持續(xù)優(yōu)化投入的重要性，甚至把人工智能當(dāng)成神機(jī)妙算的大仙、管理者肚子里的蛔蟲，最好人工智能算出來的和自己想象出來的一模一樣。上述情況，都減損了人工智能真正的價(jià)值，并且影響了人工智能在商業(yè)領(lǐng)域能夠發(fā)揮作用的整體口碑。
重新思考AI的商業(yè)應(yīng)用場景
好在隨著 ChatGPT 的問世，人們開始越來越了解人工智能到底能夠在哪些方面發(fā)揮作用，并且重新思考人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景和更高維度的價(jià)值與意義。
筆者認(rèn)為，未來人工智能的企業(yè)應(yīng)用將會(huì)以及應(yīng)該聚焦在兩大領(lǐng)域：核心業(yè)務(wù)、創(chuàng)新模式。
第一，核心業(yè)務(wù)：和企業(yè)運(yùn)營管理密切相關(guān)的綜合領(lǐng)域以及專業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，比如風(fēng)險(xiǎn)管控、供應(yīng)鏈、營銷、企業(yè)綜合決策，在多年的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)中，最能夠持續(xù)應(yīng)用和發(fā)揮價(jià)值的人工智能場景，即是上述領(lǐng)域的綜合場景。比如企業(yè)的數(shù)字化績效推進(jìn)與實(shí)時(shí)綜合分析平臺(tái)，能夠多方位結(jié)合預(yù)測模型的供應(yīng)鏈控制塔，幫助經(jīng)銷商提升銷量的訪店系統(tǒng)，解決商品分配問題的門店配貨補(bǔ)貨系統(tǒng)等等。這些領(lǐng)域首先是足夠核心，足夠引起企業(yè)的重視。其次是確實(shí)存在很多不確定因素，涉及到方方面面因素的變化，有很多人工智能能夠發(fā)揮作用的空間。
第二，創(chuàng)新模式：突破客戶傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的人工智能，不光會(huì)帶來全新客戶體驗(yàn)，甚至隨著應(yīng)用推廣，有可能讓企業(yè)全面實(shí)現(xiàn)一次飛躍、革新，甚至締造出一個(gè)全新企業(yè)。當(dāng)然，這樣的情形不光是人工智能帶來的，每一次信息技術(shù)都會(huì)迎來一些全新行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的誕生。比如，世界領(lǐng)先的旅游及航空電子商務(wù)解決方案提供商 Sabre 前身是美國航空公司(American Airlines)的信息技術(shù)部門，于上世紀(jì)六十年代在 IBM 幫助下利用當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)名為 SABRE 的計(jì)算機(jī)預(yù)訂系統(tǒng)(CRS)，伴隨互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等技術(shù)不斷升級(jí)演化，塑造了一個(gè)體量數(shù)倍于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的行業(yè)領(lǐng)軍科技企業(yè)。如今，IBM 依然在和所有致力于科技改變社會(huì)的生態(tài)伙伴一起，不斷助力企業(yè)實(shí)踐科技創(chuàng)新，探索人工智能帶來的業(yè)務(wù)模式突破可能性。比如我們和鄭遠(yuǎn)元長期合作，利用人工智能和視覺識(shí)別技術(shù)大幅提高足部疾病的康復(fù)率，在技術(shù)加持下，未來企業(yè)對(duì)全球足部疾病群體的覆蓋率有可能幾何級(jí)數(shù)提升。比如我們與大眾集團(tuán)共同設(shè)計(jì)落地人工智能賦能的車聯(lián)網(wǎng)，助力大眾集團(tuán)轉(zhuǎn)型成為一家軟件驅(qū)動(dòng)的企業(yè)。此外，人工智能在綠色、低碳等領(lǐng)域的嘗試，都將成為改變世界的重要步伐。
合適伙伴與模式加速實(shí)現(xiàn) AI 價(jià)值
當(dāng)越來越多的企業(yè)思考人工智能的商業(yè)價(jià)值場景落地之時(shí)，如何選擇人工智能合作伙伴就成了大家普遍關(guān)心的問題。僅僅高科技建模公司、云服務(wù)提供商或許無法直達(dá)企業(yè)痛點(diǎn)，具備下屬特征的企業(yè)將成為企業(yè)在此進(jìn)程中必不可少的商業(yè)伙伴：第一，具備行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與跨行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，特別是 2B 業(yè)務(wù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，懂 2B 業(yè)務(wù)并且長期根植和聚焦 2B 業(yè)務(wù);第二，能夠引導(dǎo)企業(yè)用戶共同發(fā)掘商業(yè)場景和業(yè)務(wù)價(jià)值;第三，具有技術(shù)賦能的設(shè)計(jì)能力、落地能力和整合能力，能夠協(xié)同各不同技術(shù)伙伴共同達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo);第四，有端到端數(shù)據(jù)整合能力和平臺(tái)構(gòu)建能力，能夠從業(yè)務(wù)角度規(guī)范和清理數(shù)據(jù)。
最后，什么方法最適合去實(shí)踐人工智能賦能的業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)新呢?對(duì)于中國企業(yè)來說，“不容許犯錯(cuò)”和“節(jié)省成本”是很多企業(yè)根深蒂固的價(jià)值觀。因此全然敏捷的方式不見得是最適合中國企業(yè)的方法。筆者建議采用瀑布式與敏捷相結(jié)合的混合模式：大階段按照瀑布式劃分，每個(gè)階段中按照敏捷的方法不斷滾動(dòng)迭代。這樣既有面向企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)明確的階段目標(biāo)和成果，又能夠在非常短的時(shí)間內(nèi)不斷迭代、糾偏。此外，與“開工沒有回頭箭”的運(yùn)動(dòng)式大型系統(tǒng)落地方法不同，人工智能賦能的業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新必須時(shí)刻以用戶為核心，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)場景滾動(dòng)創(chuàng)新。第三，創(chuàng)新必須與節(jié)省成本相結(jié)合，On Site 與 Offshore 相結(jié)合的開發(fā)資源池模式可以作為企業(yè)創(chuàng)新中規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、節(jié)省成本的一個(gè)很好選擇。最后，未來的系統(tǒng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止成功上線這么簡單，陪伴客戶的持續(xù)運(yùn)營，不斷從數(shù)據(jù)中發(fā)掘價(jià)值，不斷設(shè)定業(yè)務(wù)目標(biāo)，形成長效創(chuàng)新機(jī)制，將成為人工智能賦能創(chuàng)新轉(zhuǎn)型中必不可少的環(huán)節(jié)。引以為傲的是，IBM 率先實(shí)踐和推廣這種綜合長效的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型方法，并且以 Garage(車庫創(chuàng)新)命名和享譽(yù)業(yè)界。它能以初創(chuàng)企業(yè)的速度實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)?；瘎?chuàng)新，降低創(chuàng)新成本，同時(shí)達(dá)成創(chuàng)新共識(shí)。
無論是人工智能還是其它的科技革命，誕生的初衷都是為了讓整個(gè)世界更加美好，滾滾車輪不可逆轉(zhuǎn)。人工智能會(huì)不會(huì)給世界帶來顛覆性影響，我們拭目以待。
（IBM）
