作者:IBM中國(guó)研發(fā)中心數(shù)據(jù)與人工智能總經(jīng)理朱輝
在充滿不確定性的時(shí)代,越來(lái)越多的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將數(shù)字化重塑放在了首要位置,而人工智能是實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)?；瘎?chuàng)新的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備是企業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用AI的過(guò)程中最耗時(shí)且最困難的部分。IBM提供的企業(yè)級(jí)洞察力平臺(tái)簡(jiǎn)化并加速企業(yè)的AI旅程,一個(gè)平臺(tái),任意云端,釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)民主,驅(qū)動(dòng)數(shù)字化重塑。
每一家公司都必將成為人工智能公司
2020年,在抗擊新冠病毒疫情中,人工智能首次在人類突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件中快速得到推廣和應(yīng)用,智能經(jīng)濟(jì)、智能社會(huì)提前在這一社會(huì)大實(shí)踐中得到培育和驗(yàn)證。在充滿不確定性的時(shí)代,人工智能變得更為關(guān)鍵。IDC預(yù)測(cè),人工智能驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的響應(yīng)速度將比其同行快50%,無(wú)論是響應(yīng)客戶和合作伙伴的需求,還是應(yīng)對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的要求。
據(jù)麥肯錫和WorkMarket估計(jì),企業(yè)每年消耗在低價(jià)值工作上的時(shí)間超過(guò)1200億小時(shí),這些工作剝奪了員工對(duì)真正重要事件的關(guān)注。因此,領(lǐng)先企業(yè)正大力投入端到端的智能自動(dòng)化,讓員工可以專注于高價(jià)值工作,提高生產(chǎn)率,為業(yè)務(wù)帶來(lái)高質(zhì)量的回報(bào)。
IBM認(rèn)為,每一家公司都將成為人工智能公司,不是因?yàn)樗麄兛梢宰龅?而是必須這樣做。我們看到利用人工智能將數(shù)據(jù)的價(jià)值全面釋放出來(lái),可以解放人力,使企業(yè)運(yùn)維基于科學(xué)的預(yù)測(cè),變得更加精準(zhǔn)和高效。
盡管越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)察覺(jué),人工智能對(duì)于加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要,但是企業(yè)級(jí)人工智能的規(guī)?；蛯?shí)質(zhì)性的應(yīng)用卻進(jìn)展遲緩。IBM商業(yè)價(jià)值研究院的數(shù)字顯示,中國(guó)只有不到14%的企業(yè)正真用到了人工智能。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和復(fù)雜性、對(duì)人工智能的信任程度、構(gòu)建和部署人工智能的技能差距等因素,導(dǎo)致很多企業(yè)止步于試驗(yàn)階段。經(jīng)過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn),60%的企業(yè)面臨數(shù)據(jù)治理帶來(lái)的挑戰(zhàn),62%的企業(yè)缺乏擁有AI技能的專業(yè)人才,而62%的企業(yè)對(duì)AI系統(tǒng)和流程存在質(zhì)疑。
IBM致力于降低這些進(jìn)入壁壘,通過(guò)提供基于客戶洞察的體系架構(gòu),即AI階梯(AILadder),幫助企業(yè)更容易地應(yīng)用AI,這個(gè)階梯呈現(xiàn)了客戶成功實(shí)現(xiàn)AI功能所必須涉及的四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域:收集數(shù)據(jù)、組織數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),最后注入AI。
三大桎梏:數(shù)據(jù)、人才、信任
數(shù)據(jù)就緒挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)是AI的生命線,而數(shù)據(jù)的復(fù)雜性減緩了AI的進(jìn)程。在體系結(jié)構(gòu)層面上,大量的AI算法無(wú)法克服數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備成為AI應(yīng)用當(dāng)中最耗時(shí)且最困難的部分。如果把企業(yè)看作是一個(gè)餐館,數(shù)據(jù)就相當(dāng)于做菜所需的原材料,原材料必須保證新鮮度和高質(zhì)量。如今,客戶業(yè)務(wù)的海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著豐富的深度見(jiàn)解,企業(yè)希望能自由地選擇將人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù),而無(wú)論數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在何處。
人才技能挑戰(zhàn)。37%的受訪企業(yè)認(rèn)為,其員工掌握的人工智能專業(yè)技能或知識(shí)有限,這極大阻礙了企業(yè)成功應(yīng)用人工智能。實(shí)現(xiàn)日常的數(shù)據(jù)收集和分類工作的自動(dòng)化對(duì)于促進(jìn)人工智能的規(guī)?；渴鸱浅Ｖ匾?這樣可以減少對(duì)人力的依賴,讓人工智能成為增強(qiáng)人類技能、輔助人類決策的工具。
信任與可解釋性挑戰(zhàn)。信任與可解釋性對(duì)于人工智能的采用至關(guān)重要,它讓組織可以了解和解釋AI給出的建議和預(yù)測(cè)的結(jié)果,并管理其業(yè)務(wù)中由AI驅(qū)動(dòng)的決策,尤其是與法規(guī)要求相關(guān)的決策,同時(shí)確保組織對(duì)數(shù)據(jù)和見(jiàn)解的完全所有權(quán)和保護(hù)。全球受訪者中有78%表示,企業(yè)需要確保能夠相信AI輸出信息的公平性、安全性和可靠性。
一個(gè)平臺(tái),任意云端,簡(jiǎn)化并加速企業(yè)AI旅程
幾年前,IBM發(fā)表了一篇關(guān)于企業(yè)級(jí)人工智能與消費(fèi)類人工智能有何不同的論文。消費(fèi)類人工智能創(chuàng)新主要集中在智能音箱或者社交媒體平臺(tái)管理等應(yīng)用上,而企業(yè)級(jí)人工智能則側(cè)重于自動(dòng)化、優(yōu)化以及為企業(yè)做出更好預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。IBMWatson,也就是IBM企業(yè)就緒的AI(AIforBusiness),100%專注于企業(yè)級(jí)人工智能的應(yīng)用和服務(wù)。過(guò)去十年間,IBMWatson經(jīng)歷了研究和試驗(yàn)階段,今天已經(jīng)商用并產(chǎn)品化為成熟而規(guī)?；钠髽I(yè)就緒的人工智能平臺(tái)。
IBMWatson為企業(yè)提供一系列人工智能軟件和服務(wù),幫助客戶在任何地方構(gòu)建、運(yùn)行和管理人工智能——無(wú)論他們是喜歡自己構(gòu)建人工智能,還是應(yīng)用預(yù)先構(gòu)建的應(yīng)用程序,都能夠確保他們今天獲得真正的價(jià)值。同時(shí),IBM能夠幫助企業(yè)安全地?cái)U(kuò)展人工智能——包括本地部署、私有云、公有云和混合多云。
我們交付的方式是CloudPakforData,這是IBM數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略的核心?；诩t帽O(jiān)penShift構(gòu)建的CloudPakforData是一套集成的數(shù)據(jù)和人工智能功能,可以在開(kāi)放且可擴(kuò)展的云原生平臺(tái)中交付預(yù)先集成好的數(shù)據(jù)服務(wù)、人工智能服務(wù)和云服務(wù)。CloudPakforData構(gòu)建在同一個(gè)堆棧上,并利用了一組通用的引擎和技術(shù),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)在任意云上,將AI全流程部署在一個(gè)開(kāi)放和可擴(kuò)展的平臺(tái)之上,從而解決了困擾企業(yè)多年的“如何在混合多云的世界中為AI準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)”這個(gè)核心問(wèn)題。
創(chuàng)新、開(kāi)放——共馭混合智慧的未來(lái)!
把人工智能規(guī)?；貞?yīng)用到業(yè)務(wù)當(dāng)中,需要一套完全不同的技術(shù)能力。IBM在與全球客戶的合作中發(fā)現(xiàn),企業(yè)級(jí)的人工智能必須具備三種能力,才能夠在業(yè)務(wù)中成功得以擴(kuò)展。第一,是自然語(yǔ)言處理(NLP)能力。為了支持人們的日常工作,AI必須了解業(yè)務(wù)語(yǔ)言,這涵蓋了人類語(yǔ)言、文檔、上下文含義等。有了這些見(jiàn)解,組織才能夠可以改善一切,從客戶服務(wù)和交通,到金融和教育。第二是信任和可解釋性。第三是自動(dòng)化。對(duì)數(shù)據(jù)處理實(shí)施自動(dòng)化、對(duì)AI全流程實(shí)施自動(dòng)化、對(duì)業(yè)務(wù)流程實(shí)施自動(dòng)化,這些對(duì)于規(guī)?；貞?yīng)用AI都極為重要。
創(chuàng)新是IBM企業(yè)就緒的人工智能獲得所有這些能力的答案。IBM研究院一直持續(xù)幫助IBMWatson學(xué)習(xí)和進(jìn)步。2020年,IBMProjectDebater的幾項(xiàng)自然語(yǔ)言處理(NLP)功能被商業(yè)化應(yīng)用到IBMWatson中,幫助人工智能理解業(yè)務(wù)語(yǔ)言。不僅如此,IBM還推出了WatsonAIOps。這些技術(shù)建立在以前成功項(xiàng)目的基礎(chǔ)上,這些項(xiàng)目誕生于IBM研究院,并被商業(yè)化應(yīng)用到IBM的產(chǎn)品中,例如IBMWatsonStudio可以提供多模式預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案;IBMWatsonKnowledgeCatalog可以安全地發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù),并進(jìn)行編目和管理;IBMCloudPakforData可以統(tǒng)一并簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的收集、整理和分析工作;IBMWatsonAssistant,能夠?qū)?huì)話式界面植入任何應(yīng)用程序、設(shè)備或通道;IBMWatsonDiscovery通過(guò)將自動(dòng)化數(shù)據(jù)獲取與高級(jí)AI功能相結(jié)合,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的連接。
IBMWatson同時(shí)也為開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供工具,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建并部署人工智能。這些工具可以幫助企業(yè)收集數(shù)據(jù),組織數(shù)據(jù),構(gòu)建公平的人工智能模型,將人工智能模型投入生產(chǎn),并在整個(gè)生命周期中管理這些模型。
IBMWatson幫助客戶以智能的方式為企業(yè)注入AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用,縮短實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的時(shí)間;通過(guò)實(shí)現(xiàn)決策和流程的自動(dòng)化,使企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂趦r(jià)值更高的工作。這種方式是變革性和實(shí)質(zhì)性的,目的就是為了解決他們具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
目前,IBMWatson在全球擁有超過(guò)三萬(wàn)名客戶,全球各行業(yè)的許多領(lǐng)先品牌都在利用IBMWatson來(lái)改變企業(yè)的工作方式,包括Humana、漢莎航空、貝寶、UPS等等。IBM正在構(gòu)建和激活一個(gè)廣泛的基于混合云平臺(tái)的開(kāi)放生態(tài)系統(tǒng),讓客戶可以為自己的業(yè)務(wù)自由選擇最好的產(chǎn)品。這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)包括全球系統(tǒng)集成商,以及第三方軟件合作伙伴和開(kāi)發(fā)人員,例如Slack、Box、Anaconda、Fenergo等。在中國(guó),我們也正在深化與像新奧集團(tuán)(《智慧實(shí)踐先行者新奧集團(tuán)如何迎接“新的達(dá)爾文時(shí)刻”?》)這樣的客戶以及業(yè)務(wù)伙伴的合作,構(gòu)建一個(gè)圍繞云計(jì)算和人工智能的生態(tài)體系。例如,我們與國(guó)內(nèi)某重要的房地產(chǎn)管理咨詢及信息化服務(wù)提供商合作,利用IBM業(yè)務(wù)分析核心產(chǎn)品PlanningAnalytics及CognosAnalytics共同為中國(guó)地產(chǎn)領(lǐng)軍企業(yè)打造和實(shí)施AI運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái),幫助他們加強(qiáng)科學(xué)決策力,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)企業(yè)盈利增長(zhǎng)。
面向未來(lái),企業(yè)要做到智能化運(yùn)營(yíng)、彈性應(yīng)變和靈活地降本增效,就必須把AI轉(zhuǎn)化成為企業(yè)數(shù)字化的能力,貫穿于企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和系統(tǒng)當(dāng)中,持續(xù)進(jìn)化其AI能力,實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)靈活流轉(zhuǎn)的開(kāi)放安全的混合多云平臺(tái)。IBM愿意和廣大的企業(yè)與合作伙伴一道,秉承創(chuàng)新與開(kāi)放的原則,共馭混合智慧的未來(lái)!
