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向企业级人工智能转变

核心内容

本报告由IBM商业价值研究院发布，探讨了企业在过去两年中对人工智能（AI）和认知计算的采用趋势、价值驱动因素、数据与技能挑战，以及IBM如何帮助企业实现企业级人工智能转型。

主要观点

• 人工智能正在从炒作转向实际应用：越来越多的企业开始将人工智能应用于实际业务场景，以实现价值创造，而不仅仅是技术试验。
• 五大优先业务职能领域：企业正在聚焦于五个关键职能领域，包括客户满意度、风险控制、创新、IT与信息安全，以推动AI的部署。
• 客户导向成为主要价值驱动因素：提升客户满意度和维系率已成为企业实施人工智能的主要目标，而非单纯的成本削减。
• 数据是关键挑战：虽然技术可用性不再是主要障碍，但数据质量和数据治理成为企业实施AI的关键挑战。
• 技能短缺是主要阻力：63%的受访者认为技能短缺是AI成功部署的最大障碍，尤其是在数据科学家、AI技术专家和IT专业人士方面。
• AI需要与企业战略和文化融合：成功的AI部署不仅依赖技术，还需要企业文化、领导力和监管框架的支持。
• 创新平台是实现AI价值的关键：企业应通过构建灵活的创新平台，推动AI与业务流程的深度融合。

关键信息

企业AI采用趋势

• AI采用率上升：从2016年到2018年，企业对AI的采用率显著上升，从试验阶段转向实施阶段。
• 93%的表现出众企业正在考虑或已采用AI，而仅82%的普通企业正在考虑采用AI。
• 数据治理成为重点：80%的受访者表示已在企业范围内实施数据监管，86%表现出众的企业已实现企业范围的数据监管。
• 技能培养至关重要：63%的高管认为技能短缺是AI部署的主要障碍，表现出众的企业更倾向于建立集中化的分析职能。

AI应用案例

• 东芝电子台湾公司：利用认知计算和物联网技术，帮助心脏病患者监控健康状况，提高医疗效率。
• 美国银行：通过AI驱动的客户服务系统，显著降低运营成本并提升客户满意度。
• 快餐店：结合天气和位置数据，利用机器学习优化营销策略，提高客流量和广告效率。

AI实施挑战

• 数据质量与治理：企业需要建立统一的数据平台，确保数据的可用性、一致性和安全性。
• 技能培养与人才管理：企业需要培养和留住AI人才，同时建立跨职能的协作机制。
• 监管与合规：随着AI应用的深入，企业必须应对日益复杂的法律、安全和隐私监管要求，如欧盟的GDPR。

IBM如何提供帮助

IBM通过其深厚的技术积累和行业经验，为企业提供全面的人工智能解决方案：

• 数据准备与治理：帮助企业建立统一的数据平台，确保数据质量与合规性。
• 技能培养：推出IBM人工智能学院，支持员工技能提升与人才管理。
• AI平台与工具：提供IBM Watson等平台，支持企业构建和优化AI系统。
• 战略支持：协助企业制定AI战略，推动组织文化变革，实现AI与业务目标的深度融合。

实施建议

企业应采取以下策略以实现AI成功部署：

• 制定明确的AI战略：确保AI与业务目标一致，包括监管政策、运营模式和实施路线图。
• 从数据入手：利用现有数据，构建坚实的数据平台，提升AI模型训练效果。
• 快速迭代与扩展：通过小规模试点，快速失败并稳健扩展，以获得持续反馈和优化机会。
• 重视技能与文化变革：通过内部培训和外部合作，建立AI所需的人才池和文化环境。
• 建立创新平台：支持企业内部的流程重塑与创新，提升整体运营效率和客户体验。

重要问题

• 如何将战略要求转化为三年期路线图？
• 企业的主要价值驱动因素是什么？如何衡量AI带来的效益？
• 谁负责数据的管理与维护？企业具备哪些数据专业能力？
• 最大的技能差距在哪里？如何管理文化变革与社会影响？

作者与合作者

• Francesco Brenna：IBM全球企业咨询服务部欧洲分部人工智能实践负责人。
• Giorgio Danesi：IBM服务部认知业务决策支持服务线欧洲负责人。
• Glenn Finch：IBM全球企业咨询服务部认知业务决策支持服务线总经理。
• Brian Goehring：IBM商业价值研究院副合伙人兼AI/认知与分析负责人。
• Manish Goyal：IBM全球企业咨询服务部AI业务总监。
• 合作者包括Tony Giordano、Ratsika Gunnar、Immanuel Luhn、Loretta Mahon Smith、Catherine Reese等IBM高层专家。

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调研方法

本报告基于IBM商业价值研究院与牛津经济研究院联合进行的调研，覆盖了来自18个行业的5,001位全球高管，包括CEO、CFO、CIO、CMO等关键岗位。

版权信息

本报告为IBM Corporation 2018年发布，内容可能随时更改，不承诺任何保证。IBM保留所有权利，不承担因使用本报告而产生的任何责任。