金沙澳门官网dkk:德勤:企业智能化转型的3个阶

作者: 互联网资讯  发布:2019-12-01

随着各行业人工智能技术标准化的建立,智能化转型已经成为企业生死攸关的重大问题。

新京报讯7 月 19日上午,“市北·GMIS 2019 全球数据智能峰会”在上海市开幕。

越来越多的企业认识到人工智能对于企业的重要性,并开始制定智能化转型战略,试图通过AI提升企业竞争力。然而,要成为真正的智能型组织,公司可能需要从根本上重新思考人机协同的工作方式。管理人员还应考虑在每个核心业务流程和企业运营中系统地部署机器学习和其他认知工具,以支持数据驱动的决策。另外,AI还可以推动产品和商业模式创新。

为期两天的市北·GMIS峰会以“拥抱数智经济,赋能产业生态”为主题,由上海市经济和信息化委员会、上海市静安区人民政府指导,上海市市北高新技术服务业园区管委会、上海市北高新有限公司、机器之心联合主办。

企业智能化转型的3个阶段

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德勤分析高级顾问Thomas H. Davenport在其新书“人工智能优势”中提出了公司智能化转型三个阶段理论,以帮助企业更好地发挥人工智能潜能。

峰会活动首日,中科院院士、中国科学院上海分院院长王建宇,欧洲科学院院士、人工智能研究中心科学董事Hans Uszkoreit,今日头条 AI Lab 主任李航,香港中文大学终身教授、腾讯优图实验室杰出科学家、IEEEFellow贾佳亚嘉宾针对空间信息技术、智慧企业的人工智能应用、自然语言学习等话题,为参会者呈现了一场又一场观点独到的思想盛宴。

第一阶段:辅助智能。公司利用大数据、云计算和科学方法,基于数据制定业务决策。

AI 开启智能企业时代

第二阶段:增强智能。在企业现有信息管理系统之上进行机器学习,以增强人类的分析能力。目前,一些人工智能前沿公司处于这一阶段。

欧洲科学院院士、德国人工智能研究中心科学董事 Hans Uszkoreit 在大会上分享了人工智能技术在未来智能企业中的展望。

第三阶段:自主智能。业务流程数字化和自动化,机器、机器人和信息系统可直接获取智能支持。未来几年,会有越来越多的公司向自主智能阶段发展。

“看看今天的机器学习,它既可以学习知识,也可以学习行为。但最成功的学习方法,包括深度学习,是只学习行为,却不学习显性的知识的” Hans Uszkoreit 表示。同样的还有现在的自动驾驶系统,它们并不是理解了交通法规——自动驾驶汽车遵守交通法规,是因为他们学习的是行为,而非知识。

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“想要实现超越人类的 AI 能力,我们要在基于知识、基于规则和机器学习系统中找到交叉的部分,真正的超级 AI 是超越人类的,但仍然不是人类形式的智能——它不会是伊隆·马斯克所说的超级智能。”Hans Uszkoreit 说道。

从辅助智能到增强智能,再到完全自主智能,是企业打造智能型组织的三个阶段,也是一种趋势。这就需要企业基于人工智能及其潜能,持续不断重新设计核心系统、业务流程和公司战略。其最终目标是:以人工智能赋能组织,人与机器在数字化系统中协同工作,以数据驱动提高公司洞察力。

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在过去十年中,新一代人工智能及其认知技术不断涌现,展现出人工智能日益广泛的应用场景和强大的破坏性创新能力。正如我们今天的认知一样,人工智能赋能组织,一些开拓型公司开始尝试运用机器人和认知技术,并找到了好的应用场景,更好地了解它们对生产力的潜在影响。例如,德国零售商Otto目前正在使用AI和机器学习,自主制定人类无法比拟的运营决策。在金融服务行业,苏黎世保险集团正在使用智能机器人处理人身伤害索赔。

欧洲科学院院士、人工智能研究中心科学董事Hans Uszkoreit

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目前欧洲学界普遍认为,AI 研究会存在四个阶段:第一个阶段是启发式的搜索,随后是基于知识的系统,目前的第三阶段中,我们开发了学习系统,其中包括深度学习,神经网络等等,并有了大规模的应用。我们现在的挑战就是把这些技术整合起来建立认知系统,其中需要包括大量的知识。

与此同时,一些公司开始将人工智能作为企业战略的一个组成部分。麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团最近对超过3,000名企业高管进行的一项调查发现,雪佛龙、安联和戴姆勒等开拓型企业正在考虑应用人工智能应用程序来节省成本。值得注意的是,这些开拓性公司高管中的90%都表示已经制定了人工智能战略。

对于企业智能化,Hans Uszkoreit 认为在发展的道路上会有两波浪潮:第一波是数字化,把模拟内容转化为数字内容。在第二波浪潮中,人工智能开始扮演重要作用。其中包括机器人的大规模应用、智能物联网、IT 基础设施的部署、工业 4.0 和商业智能的推进,技术的铺开也意味着智能企业数量的增加。

企业智能化转型的好处

未来的智能化企业就像人类的大脑,从不同感官收集情报,通过算法帮助人类进行决策,但人类还是必不可少的。“商业决策需要思考大量不同来源的内容。世界是动态变化的,我们不能简单地使用过去知识训练过的算法来对现在的问题进行决策,总会有意外发生,所以这里需要人类把关。”Hans Uszkoreit 介绍道。

人工智能正在推动组织创新和转型,并带来了生产力的巨大飞跃。如下图所示,人工智能前5大好处是:增强现有产品、优化内部运作、更好地决策、优化外部决策、自由职业者更有活力。

另一方面,机器学习算法可以处理大量数据——人类显然无法观察并处理所有数据。今天,知识图谱已经可以在很多领域中帮助我们进行分析和决策了。

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通过大数据、人工智能和物联网的进步。智能企业可以实现更好的供应链管理、市场开发、质量控制,所有这些过程都会有 AI 的参与。“我们希望把这些工作结合到一起。连接不同的供应商,将不同的数据以多种形式提供给公司。我们需要处理非结构化的数据,变革公司内部的结构,结合公司内外部生产的不同数据,这样才能实现更为广泛的机器学习。”Hans Uszkoreit 表示。

今天,自主智能为实现生产力的巨大飞跃提供了可能性。人类大脑可以从大量数据中解读并获得意义,但这种独特的能力受到我们大脑可以吸收的数据量的限制。与人类大脑不同,人工智能没有这样的限制,任何时候都能将商业见解转变为战略可能性,更好的见解可以提高生产力,提高效率并降低运营成本。以下三种可能是最基本的应用。

把当今的企业整合在统一的数据战略下,更好的运用数据,这样才可以让 AI 对我们有更多帮助。不仅仅是百度、谷歌这样的科技公司,所有传统企业都应该有这样的知识流程。我们需要结合最先进的知识学习。包括强化的学习和主动学习,将显性知识与深度学习算法连接在一起。

金沙澳门官网dkk,01 加强监管合规性

数据智能融合,企业上新技术要加强经济性衡量

尽管公司做出了最大的努力,但监管合规仍然是一个不断变化的目标,主要是由于人类偏见的普遍存在。虽然主观意见和不同的世界观构成了有趣的对话,但它们也使得任何两个人以同样的方式解释法律和法规变得具有挑战性。这就是我们必须有法官的原因。

在圆桌论坛上,就《实体经济与数据智能融合的挑战和机遇》,金棕榈企业机构董事长&CEO潘皓波、小i机器人高级副总裁&战略业务发展中心总经理杜玉清、华润微电子控股有限公司应用技术研究院工艺集成首席专家李铁生博士、中译语通科技股份有限公司副总裁、首席技术官,技术创始人程国艮基于自己行业的经验,给各行各业的群体实现智能制造,智能改造,数据智能融合发展提一些建议。

相比之下,算法没有非确定性的思维过程,它们总是根据所建立的法律的字母来解释和执行。通过智能地自动化IT系统中的合规性功能,公司可以将人类的认知非确定性交由机器人执行,理想情况下,这种机器人执行不受主观性,偏见和情绪的影响。

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