為一個商業(yè)問題進(jìn)行論證

建議從識別人工智能如何解決挑戰(zhàn)開始。“你最大的業(yè)務(wù)問題是什么?然后，應(yīng)用人工智能，”。

AMEA地區(qū)的一家大型金融機(jī)構(gòu)正在努力應(yīng)對遠(yuǎn)程訪問接管欺詐。據(jù)稱，它使用的模型運(yùn)行時間為45分鐘，比欺詐者慢得多。“我們讓這個模型運(yùn)行到12分鐘。它能夠處理價值1億美元的可預(yù)防欺詐，”他分享道。

雖然人工智能可以解決大問題，但它不必一下子解決所有問題。云商業(yè)智能的首席分析官斷言:“在我從我們的客戶或內(nèi)部看到的成功項目中，它只是利用您擁有的工具或小投資進(jìn)行移動，然后從那里增長。”“趕快行動吧。開始吧。測試、學(xué)習(xí)、成長、迭代。”

讓利益相關(guān)者參與進(jìn)來

一旦你對人工智能的價值有了爭論，你需要讓所有的利益相關(guān)者都參與進(jìn)來。“理想情況下，你需要高級管理人員的配合和支持來推動這項工作，因為這是一項團(tuán)隊運(yùn)動，”芬納蒂說。“你需要數(shù)據(jù)。你需要IT基礎(chǔ)設(shè)施。你基本上接觸了客戶體驗生命周期中的幾乎每一只手，以完全實現(xiàn)這一點(diǎn)。”

獲得這種認(rèn)同的一個重要部分是擁有能夠與各種利益相關(guān)者有效溝通的人才。利用講故事來說明問題以及人工智能如何解決它是一個強(qiáng)大的工具。組織越早讓相關(guān)的利益相關(guān)者參與進(jìn)來，項目就越有可能成功。

這種交流能力可能是天生的，也可能不是，但它是可以學(xué)習(xí)的。我們一直認(rèn)為非常有幫助的一件事是，數(shù)據(jù)科學(xué)分析組織中的任何人圍繞不同的業(yè)務(wù)和運(yùn)營利益相關(guān)方小組進(jìn)行輪換或觀察，以更好地了解實際情況。這些數(shù)據(jù)將如何有助于影響您正在與之互動的流程和人員?”

保持透明

許多組織，尤其是管理層，都厭惡風(fēng)險。采用一項新技術(shù)，比如人工智能，當(dāng)然可以推動價值，但這涉及到一定程度的不確定性。實施透明的方法有助于解決不確定性并展示價值。

“創(chuàng)建儀表板和指標(biāo)，向人們展示正在發(fā)生的事情，計劃是什么，當(dāng)計劃成功或不成功時，分享它，”莫恩建議。

尋找實施和擴(kuò)展的機(jī)會

AI和數(shù)據(jù)有著千絲萬縷的聯(lián)系。“盡管我們對人工智能感到興奮，但我們需要人工智能的數(shù)據(jù)，”高級研究總監(jiān)強(qiáng)調(diào)說。數(shù)據(jù)治理和策略為有效使用人工智能奠定了基礎(chǔ)。如果你沒有這個基礎(chǔ)，操作化就會變得困難。

當(dāng)你為你需要的人工智能環(huán)境建立基礎(chǔ)來解決你的業(yè)務(wù)問題時，你要端到端地考慮它，你要理解移交是什么，這真的很重要。誰負(fù)責(zé)運(yùn)作?見解將如何轉(zhuǎn)化為價值?

一旦一家公司采用了人工智能，它如何擴(kuò)大該技術(shù)的使用范圍?提供兩條擴(kuò)展人工智能模型的路徑:垂直和水平。在垂直擴(kuò)展中，公司可以使用更少的模型和更多的數(shù)據(jù)。在橫向擴(kuò)展中，公司可以建立更多在較小數(shù)據(jù)集上運(yùn)行的模型。他舉了一個歐洲汽車制造商的例子，該公司在汽車制造的每個環(huán)節(jié)每天生產(chǎn)數(shù)百萬輛汽車，以提高質(zhì)量。

為中斷做準(zhǔn)備

隨著下一代人工智能的不斷采用，顛覆性的力量是可以預(yù)期的。談到自動化是未來最大的顛覆者之一。隨著技術(shù)的發(fā)展，自治可以被引入到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)治理以及構(gòu)建和定義模型中。自動化可能會導(dǎo)致大規(guī)模使用人工智能，但這并不意味著人類干預(yù)的結(jié)束。

即使自動化開始起步，也要確保你在尋找能讓你做檢查點(diǎn)的事件，確保你一直在衡量它，一直在監(jiān)控它，并了解它所產(chǎn)生的價值。