2019年-数据局_IBM：让人工智能成为杀手级数据应用_23页_2mb

报告摘要

人工智能成为杀手级数据应用的实用指南总结

核心内容

本指南由 HfS 和 IBM 联合发布，旨在帮助企业制定和执行人工智能战略，实现从概念验证到规模化应用的转变。文档强调了人工智能并非孤立的技术，而是需要与数据、流程、文化和合作伙伴协同发展的综合能力。通过遵循四个关键成功因素（战略、数据、执行、改变），企业可以更有效地利用人工智能推动业务转型和价值创造。

主要观点

人工智能的价值在于业务成果
人工智能是实现业务目标的工具，而非目的。企业应以业务价值为导向，避免将人工智能视为孤立的实验项目。
数据是人工智能的基础
人工智能依赖数据进行学习和决策。企业需要构建统一、可扩展、结构化的数据平台，结合内部和外部数据源，以支持更深层次的洞察和自动化。
执行是关键，避免“人工智能观光之旅”
人工智能项目必须与业务问题紧密结合，并具备扩展性。企业应避免仅停留在试点阶段，而应构建可持续的解决方案。
组织变革是人工智能落地的保障
企业需要培养具备数据科学、机器学习和人工智能技能的人才，并推动组织文化向敏捷、智能和以客户为中心的方向转变。

关键信息

一、人工智能的构成要素

人工智能涵盖多个技术领域，包括：

自然语言处理（如 Nuance、Cortana、Alexa）：用于语音识别和对话服务。
机器学习和深度学习（如 Google DeepMind、TensorFlow）：用于模式识别和数据分析。
神经网络（如 HIRO、ignio）：用于会计发现、客户画像和批量管理。
虚拟客服（如 IBM Watson、Amelia）：用于替代传统客服角色，提升客户体验。
自主系统（如 IPcenter）：用于自动化 IT 服务流程，如密码重置。
计算机视觉（如 Clarifai）：用于图像识别和笔迹分析。

二、数据与人工智能的关系

人工智能依赖高质量、结构化和可访问的数据。
非结构化数据在企业中占主导地位，但其利用难度较高。
数据管理是人工智能成功的关键，应从现有数据入手，逐步扩展数据战略。

三、企业通过人工智能可获得的效益

提高客户满意度：通过智能分析和预测，企业能更好地理解客户需求并提供个性化服务。
降低成本：人工智能优化流程，减少人工干预，提高运营效率。
提升决策能力：基于实时数据和预测分析，企业可以更快速、精准地做出业务决策。
发现欺诈和风险：通过车载通信和数据分析，企业能够识别异常行为并降低风险。

四、开启人工智能之旅的实用步骤

制定基于业务价值的人工智能战略
战略应由高层领导推动，确保目标明确，与企业整体愿景一致。
重视数据质量与管理
企业应投资于数据平台建设，整合内外部数据，提高数据的可用性和结构化水平。
构建可扩展的执行计划
从解决关键业务问题出发，建立端到端解决方案，并确保其具备可扩展性和持续优化能力。
推动组织变革与文化转型
培养数据科学家和人工智能专家，建立变革管理机制，促进员工与技术的融合。

案例研究：Groupama Italy

Groupama Italy 是一个成功应用人工智能和车载通信技术的案例，其通过 G-Evolution 子公司，构建了基于车联网的数据平台，实现了从风险承保到风险预防的转变。

目标：提升客户体验、优化理赔流程、减少欺诈行为。
方法：与 IBM 合作，使用 Watson IoT 平台收集和分析车辆数据，通过数据湖整合多源数据，构建智能分析环境。
成果：保单数量从 30,000 增加至 500,000，35% 的车辆成为互联汽车，赔付率显著下降。
经验：清晰的愿景、循序渐进的成果展示、持续的利益相关方沟通、人才引进与内部培养相结合。

总结

通过遵循“战略、数据、执行、改变”四大成功因素，企业可以有效开启人工智能之旅，实现业务转型和价值创造。文档强调，人工智能的真正价值在于其对业务流程的深度优化和对客户体验的提升。数据是人工智能的核心资源，而人才和文化变革是其落地的关键保障。只有将人工智能与企业战略、数据平台和组织能力相结合，企业才能在数字经济中占据领先地位。

附录：人工智能构成要素用例

构成要素	技术示例	用例
自然语言处理	Nuance、Cortana、Alexa	语音识别、对话服务
机器学习和深度学习	Google DeepMind、TensorFlow	模式识别、IoT 数据分析
神经网络	HIRO、ignio、HOLMES	客户画像、批量管理
虚拟客服	IBM Watson、Amelia	自动客服、虚拟数据科学家
自主系统	IPcenter、HIRO	自动化 IT 服务、自我修复系统
计算机视觉	Clarifai、AlchemyAPI	图像识别、笔迹分析