商业中的人工智能（AI）是什么？

商业中的人工智能是指利用机器学习、自然语言处理和计算机视觉等人工智能工具来优化业务功能、提高员工生产力并提升商业价值。

人工智能，即开发计算机系统和机器学习以模仿人类智能的解决问题及决策能力，影响着一系列业务流程。各类组织机构利用人工智能（AI）来强化数据分析与决策制定、改善客户体验、生成内容、优化信息技术运营、销售、营销以及网络安全实践等诸多方面。随着人工智能技术的改进与发展，新的商业应用不断涌现。

人工智能被用作一种工具，辅助人力来优化工作流程，使业务运营更高效。这些成效通过多种方式实现，包括利用人工智能自动化重复性任务、依据机器学习算法生成信息、快速处理海量数据集并提取有意义的见解，以及基于数据分析预测未来结果等。人工智能系统为多种类型的业务自动化提供动力，涵盖企业自动化和流程自动化，有助于减少人为错误，并解放人力去从事更高级别的工作。

据麦肯锡公司称，自 2017 年以来，商业运营中人工智能的使用量已经翻了一番。这在很大程度上是因为人工智能技术可以根据组织机构的独特需求进行定制。麦肯锡 63% 的受访者预计，未来三年他们在人工智能技术方面的投资将会增加。要在有效的商业战略中运用人工智能，组织机构必须清楚了解自身的业务功能、人工智能的工作原理以及业务的哪些方面可以通过实施人工智能得到改善。

虽然利用人工智能工具自动化重复性任务并提高员工生产力的做法仍然很受欢迎，但企业也正在超越这些应用场景，开始利用人工智能协助开展更高级别的战略举措，以助力提升更广泛的商业价值。

人工智能：简要概述

人工智能，即 “制造智能机器”，它利用大量数据和人类知识为计算机系统赋能，使其具备像人类一样对数据进行分类、预测、识别错误、开展对话以及分析信息的能力。

人工智能的目标之一是创建能够模仿人类批判性思维技能的计算机系统。这些系统依赖业务数据，并运用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习等技术来推动业务运营。将人工智能融入业务功能需要对以下组成部分有基本的了解：

1. 机器学习算法。这些算法是人工智能的一个子集，用于基于输入数据进行预测或分类。通过训练数据集，这些算法能够学会识别模式、发现异常，或者进行诸如未来销售收入之类的预测。机器学习算法有助于从大型数据集中挖掘关键见解，这些见解可为改进业务决策带来实际益处。机器学习算法受益于标记数据，也就是在处理之前由人类专家进行分类的数据。

2. 深度学习。深度学习是机器学习的一个子集，它能够在无需人工干预的情况下实现任务自动化。虚拟助手、聊天机器人、面部识别以及防欺诈技术都依赖于深度学习。通过分析与用户行为相关的数据，深度学习模型可以对未来行为进行预测。与一般的机器学习相比，深度学习模型能够更准确地从文本、图像等非结构化数据中提取信息，且不需要太多的人工干预。

3. 自然语言处理（NLP）。自然语言处理是人工智能的一个分支，它 “使计算机和数字设备能够识别、理解以及生成文本和语音”。客户支持聊天机器人、数字助手以及诸如全球定位系统（GPS）这类语音操作技术都是由自然语言处理驱动的。与机器学习算法和深度学习模型配合使用时，自然语言处理能够让系统从文本或语音驱动的非结构化数据中提取见解。

4. 计算机视觉。计算机视觉是人工智能的一个子集，它使计算机系统能够从数字图像、视频及其他视觉输入中提取信息。计算机视觉同时运用深度学习和机器学习算法来学习并识别数字图像的特定元素。计算机视觉目前有多种应用方式，而且随着技术的进步，其应用范围也在不断扩大。例如，计算机视觉可应用于生产线，在制造过程中检测微小缺陷。

整合企业级人工智能有助于将人从重复性的手工任务中解放出来，改进数据分析、业务战略及决策制定，并在全组织范围内优化流程。要做到这一点，企业必须具备妥善管理数据并支持人工智能技术的基础设施。拥有强大的数据治理框架有助于确保所有相关利益者都能获取数据，并防止数据泄露。

这还有助于推动高级数据分析的应用。该框架的一部分涉及数字化转型以及混合云与多云环境的整合，以帮助管理大量数据。一旦这些系统就绪，组织机构就可以开始挖掘数据以获取见解，并构建训练模型来指导人工智能技术。

商业中的人工智能应用案例

随着新技术进入市场以及现有技术不断改进，人工智能在商业中的潜在应用变得越来越多。人工智能的益处各有不同，且需要将技术与人力相结合，以提高运营效率并提升商业价值。

以下是一些展示人工智能在商业中应用的例子：

1. 信息技术运营。智能运维（AIOp）—— 用于信息技术运营的人工智能，包含了运用人工智能、机器学习和自然语言处理模型来简化信息技术运营及服务管理的实践。智能运维使信息技术团队能够快速筛选大量数据，减少检测异常、排查错误以及监控信息技术系统性能所需的时间。人工智能有助于信息技术团队实现更强的可观测性，并提供对运营情况的实时洞察。

2. 营销与销售。客户数据有助于营销团队通过识别趋势和消费模式来制定营销策略。人工智能工具帮助处理这些大数据集，以预测未来的消费趋势并进行竞争对手分析。这有助于企业更深入地了解自身在市场中的地位。

人工智能工具支持营销细分，这是一种基于数据根据客户兴趣为特定客户量身定制营销活动的策略。销售团队可以利用同样的数据，依据客户分析来提供产品推荐。

3. 客户服务。人工智能使企业能够提供全天候的客户服务，并缩短响应时间，这有助于提升客户体验。由人工智能驱动的聊天机器人可以帮助客户解决简单的疑问，而无需人工客服介入。这样一来，人工客服团队就能处理更复杂的问题。

麦肯锡报告称，一家南美洲的电信公司通过使用对话式人工智能优先处理高价值客户，节省了 8000 万美元。像 IBM watsonx™ 助手这样强大的对话式人工智能工具，有助于聊天机器人克服早期模型存在的一些痛点，早期模型往往无法处理很多客户的问题。

4. 内容生成。生成式人工智能（GenAI）是一个不断发展的领域，有助于企业优化内容创作。像 ChatGPT 这样的工具为内容团队提供了强大的创作原创内容的工具。这些工具可以基于输入的提示生成图像或文本，设计师、撰稿人和内容负责人可以利用这些生成式人工智能的输出成果来协助进行头脑风暴、构思大纲以及其他项目任务Gartner估计，到 2025 年，生成式人工智能将用于生成 30% 的对外营销内容，而 2022 年这一比例仅为 2%。像 IBM watsonx™ 代码助手这样的生成式工具可以通过生成代码来帮助开发人员。

虽然人工智能内容生成在很大程度上仍未受到监管，但企业员工应该对人工智能在内容生成方面的使用进行监督，以防止出现版权侵权、发布错误信息或其他不道德的商业行为。

5. 网络安全。人工智能工具可用于提升网络安全、异常检测、欺诈检测，并有助于防止数据泄露。工作场所中技术使用的增加为安全漏洞创造了更多机会；为了挫败威胁并保护企业及客户数据，企业必须积极主动地检测异常情况。例如，深度学习模型可用于检查大量网络流量数据，并识别可能预示着网络遭受攻击企图的行为。

数据泄露可能代价高昂，并会削弱客户信任。《2023 年 IBM 数据泄露成本报告》表明，“广泛使用人工智能和自动化的企业相比不使用的企业平均可节省 176 万美元”。

6. 供应链管理。人工智能在供应链管理中的应用体现在预测分析方面，它有助于预测运输和材料成本的未来价格。预测分析还有助于企业维持适当的库存水平，这能减少瓶颈问题或产品积压情况。

人工智能技术正在迅速发展，其应用也在不断扩展，以满足更广泛的商业需求和战略。新技术以及企业领导者的创新将决定人工智能的未来 —— 了解人工智能如何融入你的商业模式是保持竞争优势的关键所在。