重塑商业未来,人工智能如何落地成金|瞰见×2020

2020-10-13 13:00:19 作者:有学问社区  阅读:93 次  点赞:0 次  鄙视:0 次  收藏:0 次  由 www.yxwsq.cn 收集整理
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一则关于外卖骑手被困在派单系统里的文章火遍全网,美团与饿了么的平台系统及算法规则顿时饱受市场争议。随着AI技术越来越深入生活的每一个角落,人们不禁思考:人工智能到底会对未来的商业模式造成怎样翻天覆地的改变?我们又该如何正确地拥抱它呢?

在近期复旦管院“瞰见” 云课堂,复旦MBA聚劲论坛邀请复旦大学管理学院信息管理与信息系统系副教授胥正川、英诺森创始人胡益,分别带来 主题分享“人工智能重塑商业未来”和“数字化无限可能”,带领大家共同探讨人工智能在企业中的应用趋势与前景

以下内容整理根据现场速记整理

PART 1.

· 嘉宾分享 ·

送外卖,AI算法调度订单;刷抖音,大数据智能按喜好千人千面推荐;就连双十一海量商品促销定价也还是要靠算法来统筹协调。当人工智能越来越成为生活的常态,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,已经成为了全国范围内各级政府协同所有力量共同推进的基本国策。

制造强国:蓬勃发展的人工智能

以前的人工智能能做的是把知识交给电脑,让电脑按照人类的规则来运行即可;而如今的人工智能则在大数据的有效训练下,已经可以开始自己产生知识了。在经过早期的实验期与工业化积淀之后,AI技术已经行进到了蓬勃发展的前夜,这种改变,必将深刻地影响各行各业。

人工智能跟实业,特别是跟制造业的结合,会很大程度上决定一个国家未来50年的工业发展态势

事实上,目前人工智能领域的华人力量已经不容小觑,美国所有顶级人工智能会议当中的大部分论文里面都有华人的名字,可想而知影响力有多深。人工智能领域,美国排第一,中国排第二,欧洲已经落后了,所以我们中国人一定会强化这方面的成果。

从社会趋势来看,互联网深刻地改变了世界。在此之前,所有企业都是往大了做,不断膨胀,直至内部交易成本高于外部交易成本为止。而互联网来了以后,所有企业都开始往小了做,专注于核心竞争能力,其他外包出去,不断收缩,直到外部交易成本高于内部交易成本为止。这种往小里做的时代潮流,意味着企业与企业之间的关系必然愈发紧密,而人工智能恰好能极大助力我们跟其他企业的合作变得更加高效,是顺应时代之所需。

智能制造:商业模式的根本性变革

从人的层面来说,大脑处理问题的难度一旦超过一定水平就会出现抉择困难,此时如果通过人工智能进行图形化、自动化加工,就能有效简化问题,降低大脑的决策难度。而从组织层面来讲,人工智能的引入必将引发企业前后端的巨大变革。前端方面,用户界面逐步向人机互动转变,进而增强用户粘性,提高企业盈利能力;后端方面,固定生产线将慢慢被柔性制造、智能制造所取代,进而使得企业的成本结构发生根本性改变。

未来人工智能在商业领域会如何发展?答案是平台化通过资源雄厚的企业巨头打造向全社会开放的开源平台,把人工智能的能力输送到各式各样的企业中进行应用,然后通过终端采集数据,回传云端,帮助算法迭代,又再传回末端,优化终端系统的表现,如此不断循环,生生不息。

而至于企业到底该不该用人工智能、什么时候用人工智能的问题,我的建议是:首先,一定不能头脑发热因为技术本身是有成本的,投资回报、市场空间、入场时机等等都需要慎重地考虑,科技与市场双轮并进才是企业基业的常青之道。其次,一定不能急于求成目前来讲,简单任务用机器取代,复杂任务逐步用人工智能替代,一点一点迭代式滚动向前,这样的应用才算真正靠谱。

在跟踪和研究人工智能的相关技术与应用多年以后,我们在四年前开始与合作伙伴一起应用人工智能技术帮助客户提升经营能力,在不断的实践过程中构建了人工智能的应用能力,同时也探索出了一条应用人工智能几乎是为企业客户带来更大价值的路径。

从信息化建设到数字化转型

人工智能其实是一个非常宏大的命题,与企业的信息技术应用水平密切相关。目前,大部分企业正在经历了从信息化建设到数字化转型的过程。这个过程中,企业对智能化的要求会越来越高,人工智能技术也就有了很大的应用空间。信息化建设和数字化转型,都是复杂的系统工程,因此,没有很清晰的理论定义。但是,众多的企业在实践的过程中,对这两者形成较为清晰的认知。

一般来说,信息化建设做的事情是把具体的业务行为抽象成为流程,然后基于流程驱动的思路来构建信息系统。所以,信息化建设主要在做两个事情,一是业务的抽象,二是构建或寻找标杆(最佳业务实践),找差距。随着商业模式的演进以及信息技术的发展,企业寻找标杆的难度越来越大,同时也希望能够对运营的对象进行实时的具体的管理,因此,就出现了数字化转型所以,在数字化转型过程中,一是企业本身的数据量急剧的增加(运营对象的数字化),二是对业务创新和运营智能的要求越来越高。

企业开始考虑:如何未雨绸缪,利用新技术把公司业务再提升一个台阶?我们现在之所以如此热议人工智能和大数据,关键在于它们确实能给企业带来巨大的商业价值:显著提升效率和降低成本,从而推动整个公司治理结构的优化与调整,促进商业模式的创新

下面,我们结合一些具体的场景来谈一谈人工智能技术的应用。企业有很多类型,不同类型对于技术的要求以及应用场景差异非常大。我们把行业限定在资产密集型,相对而言,就比较容易讲明白了。

AI赋能资产密集型企业的三大方向

就石油、电力、采矿等资产密集型企业而言,它们的运营结构大致可分为三个维度:一是资产价值链,包括包括资产的规划、设计、建设、运行、维修等,主要目的是构建产业运营所需的设施设备;二是产品价值链,包括研发、设计(或者勘探)、生产、输送、销售、服务等等;三是运营管理,比如公司日常所需的财务、人力资源管理等等各种职能管理模块。

通过分析这些层面可能存在的挑战,我们就能发现AI技术能够帮助实现哪些赋能与创新。就目前的情况来看,大致可以有如下三大分支方向

一、知识图谱电力公司、煤炭公司动辄数百万人的企业规模,规章制度无数,新员工报道后往往需要接受大量基础培训。而实际上,一台手机即可搞定所有。什么设备该怎么安装检修,忘记的话随时可以问,如此,员工的工作效率和创新意识也会提升很多。这就是人工智能领域里面知识图谱技术的应用场景之一。

二、预测优化举个例子:库存水平和存货周转率是这类企业重点的管理内容。利用人工智能技术,通过对业务的建模以及历史数据的需求,可以实现需求物资和库存物资的智能化匹配、对库存变化的精准预测、提前安排采购等功能。这就是人工智能领域中自然语言处理以及机器学习和各类算法的应用场景。

三、执行反馈与智能化目前越来越火的无人驾驶,在露天煤矿等封闭生产区域内,已经展现出了非凡的应用前景。未来如果我们能利用好无人驾驶技术,国内的煤矿安全事故风险就能降低很多。另外,通过合理综合运用AI大数据技术,如生产指令识别、环境侦测感知、故障自维护自监测、车队自运行等等,只需少量的操作人员,即可实现对挖掘和运维工作的全程控制,有效的提高生产效率。这就是一个人工智能技术综合应用的场景,涉及了业务流程的优化、硬件与基础设施的改进以及以AI为核心的系统。

PART 2.

· 现场Q&A ·

Q:资产密集型企业内部的不同部门之间,在人工智能应用上有什么区别和相似点?

胡益:无论是不同企业,还是同企业的不同部门,他们在人工智能应用方面的区别关键还是由各自的业务特点所决定。不管使用哪种技术,归根结底还是要根据自身的业务痛点,来选择比较合理的投入与回报,纯粹为了新技术而采用新技术的企业在今天越来越少了。

Q:人工智能的应用,对于实力相对有限的中小型企业来说,还有机会吗?

胡益:中小企业也有机会,只是路径有所不同。大企业的业务五花八门,实力也雄厚,所以往往会自己开发技术、培养能力;中小企业则直接选择市场上已经成熟的成品使用即可,这是中小企业的一种生态。

Q:最看好哪一款人工智能应用?

胥正川:目前最成熟是图像处理和语音处理。有图像处理,很多公司上班刷脸就可以了。语音处理这块现在也已经是如火如荼了。如果不用AI,给你的时间就不多了。

Q:关于人工智能在企业内部的落地,有没有一套成功的案例或者方法论可以分享给大家?

Q:有人说人工智能时代抢走了很多人的饭碗,比如说采矿、传统机械操作等等,对于他们而言,您觉得人工智能是好事还是坏事?

胡益:整体来说,采矿环节少了人,大概率在设计采矿自动化系统上就会增加很多人。对于挖矿的个体来说是挑战,可能会在这个领域内失去价值,但从社会大趋势来说其实是平衡的。以目前的技术来看,人工智能在某种意义上只是改变了社会的分工结构。

Q:大型企业往往需求复杂,需要多家AI供应商一起做项目,这会不会涉及到不同领域与门派之分?该怎样协同与配合?

胥正川:不同系统集成在一起产生的机器适配问题属于技术问题,只要供应商配合都能够得到解决。在人工智能领域中并不存在安卓和iOS系统这样的巨大差别,很多系统都是开源的,用的人越多越稳定。

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本文关键词:人工智能 , 企业 , 技术

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