如今人工智能和機器學習在企業(yè)界受到越來越熱烈的追捧，企業(yè)組織日益利用這些技術更準確地預測客戶的偏好，并加強業(yè)務運營。
據知名調研公司IDC稱，到2023年，人工智能系統(tǒng)的支出將達到979億美元，幾乎是2019年支出375億美元的三倍。據凱捷咨詢（Capgemini）2021年6月發(fā)布的研究顯示，接受調查的950家企業(yè)組織中，有87%已部署了AI試點項目，或者已將有限的使用場景投入實際應用。
不過，新冠疫情爆發(fā)給人工智能帶來了一個新的挑戰(zhàn)，因為自去年3月以來許多依賴歷史數據來改進算法的企業(yè)組織發(fā)現其模型出現了偏差。凱捷咨詢負責洞察力和數據的執(zhí)行副總裁Jerry Kurtz表示，這種“數據漂移”現象使企業(yè)很難依賴現有模型。比如說，對于試圖預測噴氣發(fā)動機維護間隔時間的企業(yè)而言，模型可能會發(fā)生重大變化，噴氣發(fā)動機的使用在最近幾個月出現了下降。零售商也是如此，近幾個月來目睹銷售額直線下滑。
Kurtz對CIO.com表示：“某些數據變化得很快，歷史情況不再能很好地預測指標，這種情況相當常見。企業(yè)將不得不重新考慮算法，因為它們之前從未認為變量會發(fā)生變化。”
面對這樣的挑戰(zhàn)，正實施人工智能和機器學習的CIO討論了他們所做的工作。
健康保險公司利用人工智能改善業(yè)務成果
據美國健康保險巨頭安森（Anthem）首席數字官Rajeev Ronanki介紹，這家健康保險公司實施了人工智能和機器學習解決方案，處理從預料患者健康的變化趨勢到解決服務糾紛的諸多任務。
通過分析慢性?。ū热缣悄虿』蛐呐K病）患者多年來生成的醫(yī)療保健數據，并將其與類似疾病的患者（或“數字孿生”）進行相互對照，安森可以預測治療可能出現的結果。
人工智能還幫助安森密切關注索賠及其他服務的進度，發(fā)現福利索賠裁決及其他服務方面潛在的客戶問題。如果安森發(fā)現有明顯的差異，客戶服務團隊會主動聯系醫(yī)療服務機構或患者，解釋原因。Ronanki表示，這種積極主動的外聯對于防止緊張的沖突關系至關重要。為此，安森分析從客戶對公司服務表示不滿意的數百萬次呼叫收集而來的歷史數據中，人工智能生成分數，表明客戶升級投訴的可能性。
Ronanki說：“我們會主動聯系客戶并解釋我們的決定，并盡力提供具體背景。”
2018年，安森聘請了前谷歌搜索負責人Udi Manber擔任其首席人工智能官，這表明人工智能在這家公司已變得非常重要。Romanki表示，在Manber的領導下，安森的每條業(yè)務線都嵌入了人工智能功能和技能集，跨職能團隊開發(fā)了應用程序，目的明顯是為了簡化醫(yī)療保健體驗，讓這種體驗變得更“個性化、高效性和主動性”。
運輸公司利用機器學習支持包裹處理
Pitney Bowes的首席創(chuàng)新官James Fairweather告訴CIO.com，Pitney Bowes是一家有著百年歷史的辦公運輸和郵寄服務提供商，過去這八年一直在廣泛使用人工智能和機器學習工具。該公司目前利用機器學習軟件來預測包括Android平板電腦和集成打印機在內的郵件包裹站何時可能發(fā)生故障。如果與聯網的郵件包裹站直接聯系的機器學習軟件檢測到潛在的故障，它會安排現場服務技術人員檢查機器。
Fairweather說，機器發(fā)生故障前修復好問題對于減少包裹運輸的停運時間至關重要。又由于機器學習軟件已逐漸能夠很準確地預測問題，因此Pitney Bowes可以為現場服務管理系統(tǒng)輕松安排檢修服務。“它為客戶提供了上佳的體驗，”Fairweather說。
由于當下單日運輸變得日益普遍，運輸方面的消費者體驗變得至關重要，Pitney Bowes還使用機器學習算法來優(yōu)化退件量，為此必須監(jiān)測包裹路線以識別處理過程中的連續(xù)異常情況。Fairweather表示，比如說，如果一個包裹通常在傳輸途中每4小時掃描一次，但是錯過了第二個掃描窗口，算法會將它標記出來。
Fairweather解釋道：“我們基于這些活動的常態(tài)建立了數據科學模型，以預測處理過程中的異常情況。”
蔓越莓生產商利用機器學習加強運營
在Ocean Spray開始踏上人工智能和機器學習之旅之前，這家蔓越莓、葡萄柚及其他果汁的生產商不得不清理收集而來的多年數據。該公司首席數字和技術官Jamie Head告訴CIO.com，公司執(zhí)行了主數據管理策略，以提高其業(yè)務部門和客戶生成的信息資產具有的一致性和準確性。
Head表示，Ocean Spray正使用機器學習來梳理過去三年的歷史數據，以評估銷售量增長趨勢，并分析競爭對手的促銷方式，以補上可能存在的任何季節(jié)性缺口。Head的團隊正與機器學習初創(chuàng)公司Visual Fabric合作，幫助了解它如何更好地從跟蹤支出中獲得洞察力，從而“推動業(yè)務發(fā)展”。IT小組與銷售團隊分享這些洞察力，幫助它們完善市場營銷方法。
Ocean Spray還通過分析顏色、大小及其他變化因素（包括加拿大、馬薩諸塞州、新澤西州、威斯康星州和智利等其他地區(qū)的農業(yè)合作伙伴的土壤和氣候條件），探究如何利用機器學習來提高蔓越莓產品的質量。
機器制造商使用虛擬助理管理銷售
霍尼韋爾的銷售人員使用人工智能軟件幫助確定會議的優(yōu)先級，并管理銷售線索，從而幫助該公司的航空電子系統(tǒng)、工程車輛及其他工業(yè)機器贏得客戶。
這家工業(yè)制造商主管卓越商業(yè)的副總裁Patrick Hogan表示，該軟件其實是Tact.ai開發(fā)的虛擬助理，可從霍尼韋爾的Microsoft Office 365和Salesforce系統(tǒng)獲取信息。員工可以使用智能手機與Tact.ai助理通話或發(fā)短信，檢查他們是否按計劃實現銷售目標，并查看客戶如何與業(yè)務建議進行互動方面的度量指標。
銷售人員結束會議時，虛擬助理會詢問他們計劃采取的下一步是什么。助理還會向用戶“推送”通知，表明可能變得過時的機會。Hogan說：“虛擬助理可幫助你掌握本部門的情況。”他補充說，使用次數越多，這款工具會越了解每個銷售人員的工作流程和偏好。
虛擬助理已對霍尼韋爾的銷售渠道帶來了積極的最終影響，包括更多的面對面會議，提高了每個賣家的銷售額、銷售轉化率和收益率，他正積極敦促公司9500名員工中的更多人使用該工具。
人工智能促進商業(yè)服務個性化
據家得寶（Office Depot）的CIO Todd Hale稱，家得寶正在投資打造機器學習功能，以獲取有關客戶偏好的洞察力，并更準確地推薦產品。
這家年收入達110億美元的公司力求擴大業(yè)務服務部門（包括其CompuCom技術服務部門），同時減少對辦公用品銷售額的依賴，為此開展了數據分析工作。B2B銷售貢獻了家得寶收入的60%以上。該公司使用先進的人工智能/機器學習技術（比如XGBoost和隨機森林）將客戶細分為多種角色，并預測客戶流失率、客戶生命周期價值和產品親和力。
Hale說：“在電子商務領域，我們利用Apache Spark和BigDL上的Analytics Zoo具有的深度學習功能，提供基于用戶的實時產品推薦，并開發(fā)交叉銷售和向上銷售模型。”他補充道，理想情況下，這將幫助家得寶開發(fā)“量身定制的產品和服務”。
作者：本文作者Clint Boulton是CIO.com的一名資深撰稿人，撰寫的內容涵蓋IT領導力、CIO角色和數字化轉型。
編譯：沈建苗
原文網址：https://www.cio.com/article/3225445/machine-learning-success-stories.html
