人工智能(Artificial Intelligence, AI)已不再处于萌芽状态;它是交付具有影响力的成果的重要商业转型工具。 AI正在通过将数据带到中心来改变业务的每个方面:从 AI注入客户和员工的经验到 AI注入操作,最终保护公司免受外部风险和欺诈。
在 IBM,我们称之为人工智能应用程序飞轮。 通过从数以百计的C-级 AI项目中汲取经验教训, AI驱动的主要业务优先权就会浮出水面,成为每个C-套房高管的首选。 这些包括:
人工智能为客户和员工提供经验
根据 Servion Global Solutions的研究,未来约95%的客户交互将由人工智能提供动力。 在这样的规模下,通过电话或网络进行现场交谈时,可能无法区分人类和虚拟代理人。
顾客和雇员都想有效利用他们的时间。 为客户——更快更个性化的服务。 对员工来说,他们有能力从平凡的工作中解放出来,专注于将创新转化为产品和服务。 建立在客户服务中的、能快速提供答案并让客户感到特别的智能将成为餐桌上的赌注。 将自动化嵌入到员工任务中,如人力资源入职或团队项目管理,对于保持品牌在市场中的最高地位至关重要。 认知和智能服务的可靠性——建立在一个保持品牌完整性的平台上,同时加快上市时间——是关键。
新加坡保诚就是一个很好的例子。 他们使用运行在 IBM Cloud™基础设施上的 IBM Watson Discoveration和 IBM Watson Assistant为客户开发一个智能接口,以查找他们的查询答案。 Watson Expert Assist是通过将启用了 Watson Assistant的虚拟代理与 Watson Discovery的内容分析功能结合起来创建的价值模式,以提供 AI注入的客户和员工体验。
沃森助理员和发现号一起,可以改变消费者开始购买的方式与品牌。 自动发动机建议客户采取下一个最好的步骤,通过分析他们的行为,并提供高度相关的产品和服务提供。 这也有助于扩大客户的忠诚度,为他们提供一个数字个人助理,以指导他们的决策和缩短转换周期。
人工智能提高了业务效率
亚洲最大的酒店和房地产公司之一一直在使用TM1支持的 IBM Planning Analytics对大型财务数据集进行规划、预算、预测和分析。 财务预测是一个成功的商业计划和预算过程的关键组成部分。 在网络驱动的世界中,对即时获取信息的需求日益增长,财务经理需要提供财务预测,以预测对组织目标和优先事项的任何财务影响。
人工智能注入的规划分析提供了财务团队的能力,以分析分散的大型财务数据集,执行复杂的计算,以制定准确的财务预测模型,预测预期销售,进行预算管理,并执行初始和持续的信贷分析。
通过人工智能应对风险和欺诈
如今,企业依靠传统的风险评分系统进行简单的统计分析。 那些使用预测系统的人以一种昂贵的、非优化的、有限可伸缩性的方式实现。
企业在高度竞争、复杂和规范的环境中经营。 遵守新的规则使降低风险变得越来越重要。 为了保持竞争力,企业面临的挑战是提供快速实时欺诈检测,因为他们处理大量的客户交易通过他们的门。
例证:亚洲最大的零售连锁企业之一正在实施实时支付欺诈系统,并与 POS、金融系统和银行系统集成。 人工智能,内置 IBM更安全的支付解决方案,在大型数据集识别复杂的非线性模式,并作出更准确的风险模型。 这些模型学习,随着时间的推移提高了它们的预测能力。 反过来,这些模型与支持 Watson的服务集成,以路由欺诈警报并通知纠正措施。
了解如何在您的业务中操作 AI: ibm.com/watson。
了解更多IBM 数据与AI解决方案请访问:
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。