解密：十個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的成功案例

　　人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)(人們?cè)J(rèn)為這兩者是公司不切實(shí)際的項(xiàng)目)正在成為主流。

　　有越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術(shù)來吸引客戶并加強(qiáng)業(yè)務(wù)運(yùn)營。而這種趨勢只會(huì)越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者中有53%的人正在實(shí)施實(shí)施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)實(shí)施人工智能。

　　無論是好是壞，通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人所實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化正在興起。正在試驗(yàn)、創(chuàng)建、甚至是申請(qǐng)新人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)專利的首席信息官們與記者分享了機(jī)器學(xué)習(xí)用例和一些實(shí)用建議。

　　“數(shù)字預(yù)言者”軟件可以預(yù)測哪些職責(zé)將變得無足重輕

　　人們最初十分擔(dān)憂機(jī)器人會(huì)搶他們的飯碗，但這種擔(dān)憂漸漸緩和了，因?yàn)闄C(jī)器可以和人類協(xié)作，這種可能性極高。埃森哲的首席技術(shù)官兼首席創(chuàng)新官Paul Daugherty今年早些時(shí)候在福布斯首席信息官峰會(huì)上表示，就重塑員工技能(而這些員工的工作很可能被自動(dòng)化)而言，企業(yè)已經(jīng)落后了。

　　埃森哲也難免受到影響，這家咨詢公司已經(jīng)將大約23，000個(gè)職務(wù)自動(dòng)化并重新對(duì)員工進(jìn)行了部署。 Daugherty希望為這家擁有45萬名員工的咨詢公司重新分配職責(zé)。

　　Daugherty說：“我們認(rèn)為，我們要學(xué)習(xí)新技能，因?yàn)榧寄軐?shí)在是不夠用?！?/p>

　　為了幫員工開展這項(xiàng)事業(yè)，埃森哲創(chuàng)建了一個(gè)應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)簡歷進(jìn)行掃描并對(duì)這樣的現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測——員工的工作過多久會(huì)落伍，Daugherty這樣說道。

　　該應(yīng)用程序會(huì)考慮員工的工作經(jīng)驗(yàn)，并為此打出風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)——他們的職務(wù)在多大程度上已經(jīng)落伍。例如，該應(yīng)用程序?qū)⒆⒁獾?，由于人工智能或其它自?dòng)化事物的出現(xiàn)，員工的技能將在18個(gè)月內(nèi)過時(shí)。

　　Daugherty說，該應(yīng)用程序不僅僅是一個(gè)數(shù)字預(yù)言家，它還考慮了員工的集體工作經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)相近的技能提出建議，從而使公司的員工能跟上節(jié)奏并與時(shí)俱進(jìn)。

　　重要建議：首席信息官必須為企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略挑起重?fù)?dān)，并與業(yè)務(wù)部門的主要利益相關(guān)方合作，從而確他們能達(dá)成共識(shí)并且業(yè)務(wù)不會(huì)中斷。首席信息官還必須快速發(fā)現(xiàn)并消除人工智能算法中的偏差，這些偏差會(huì)隨著解決方案的擴(kuò)展而激增。Daugherty說：“稱職的人工智能必須融入組織?！?/p>

　　信用報(bào)告公司構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)分析引擎

　　在信用卡報(bào)告巨頭Experian那里，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為徹底利用機(jī)器學(xué)習(xí)功能的新戰(zhàn)略產(chǎn)品鋪平了道路：Ascend Analytics On Demand(這是一個(gè)自助式分析平臺(tái))使公司能夠建立預(yù)測模型，以確定關(guān)鍵因素，如 2.2億消費(fèi)者是否有資格獲得他們所要求的信貸額度。

　　Experian的消費(fèi)者信息服務(wù)總裁Alex Lintner表示，客戶可以在幾分鐘內(nèi)對(duì)所有數(shù)據(jù)展開復(fù)雜的分析，而目前這一過程需要幾周時(shí)間。理想情況下，該工具將使消費(fèi)者能夠在需要時(shí)獲得信貸資格。

　　Gartner表示，由于人工智能技術(shù)幾乎在所有新的軟件產(chǎn)品和服務(wù)中漸漸得到普及，Ascend也隨之誕生。

　　Experian Global的首席信息官Barry Libenson(他負(fù)責(zé)監(jiān)督該平臺(tái)的建設(shè)，該平臺(tái)使用Hadoop和其它分析工具)說：“客戶希望能夠?qū)崟r(shí)查看大量信息，由我們指定規(guī)則的時(shí)代已經(jīng)一去不返。當(dāng)客戶想要信息時(shí)，他們想實(shí)時(shí)地得到信息，以他們想要的方式進(jìn)行?！?/p>

　　重要建議：你無法在遺留軟件上構(gòu)建新的分析平臺(tái)并指望它們能夠很好地運(yùn)行。為了支持Ascend，Experian采用了混合云的方法并對(duì)開源工具進(jìn)行了投資，包括容器、API引擎和微服務(wù)。Experian還對(duì)構(gòu)建和使用軟件的方式進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，全球員工和客戶都可以重用其應(yīng)用程序和代碼。

　　信用卡公司用機(jī)器學(xué)習(xí)打擊欺詐

　　與信用監(jiān)控公司一樣，信用卡公司也在打擊欺詐者。

　　萬事達(dá)卡的技術(shù)與運(yùn)營總裁Ed McLaughlin表示，當(dāng)很多專家都譴責(zé)數(shù)字化是網(wǎng)絡(luò)隱私和安全方面的禍根時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具卻可以使這些服務(wù)比塑料信用卡要安全得多。

　　萬事達(dá)卡使用多層機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具清除惡意用戶，并防止他們?cè)斐蓢?yán)重?fù)p害。 McLaughlin表示，萬事達(dá)卡的保護(hù)措施的核心是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，自2016年以來，該系統(tǒng)使萬事達(dá)卡避免了約10億美元的欺詐損失。該軟件使用200多個(gè)屬性向量來設(shè)法預(yù)測和阻止欺詐。

　　這個(gè)核心處理系統(tǒng)(它與標(biāo)記化、生物識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和其它新奇方法相結(jié)合在一起)幫萬事達(dá)卡保住了聲譽(yù)，即促進(jìn)了價(jià)值數(shù)十億美元的安全交易。

　　重要建議：就網(wǎng)絡(luò)安全而言，人類是最薄弱的環(huán)節(jié)。McLaughlin說：“盡可能地將人排除出去，這才是最重要的”，他補(bǔ)充說，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能以及自然語言處理軟件都是萬事達(dá)卡工具包中的關(guān)鍵組件。

　　賽車公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析來獲得和賽車有關(guān)的洞察

　　Mercedes-AMG Petronas Motorsport正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)功能將賽車的性能可視化。

　　該公司的IT負(fù)責(zé)人Matt Harris表示，為了做出關(guān)鍵決策，公司在其一級(jí)方程式賽車上對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)通道進(jìn)行收集，有時(shí)每秒多達(dá)10，000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

　　Mercedes-AMG Petronas使用Tibco軟件將可能產(chǎn)生影響的變量可視化，如天氣、輪胎溫度和燃料量對(duì)賽車的影響。該軟件還使工程師能夠仔細(xì)分析賽車齒輪的性能和磨損等細(xì)節(jié)。賽車手通常每圈要換檔100次，每次換檔時(shí)，該軟件會(huì)收集大約1，000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

　　Harris說：“當(dāng)你將數(shù)據(jù)可視化時(shí)，你實(shí)際上可以讓變速箱更經(jīng)久耐用，或者更重要的是，以更快的速度換擋。然后你會(huì)發(fā)現(xiàn)，如果你將變速箱設(shè)為某個(gè)模式，每圈的速度大約會(huì)快50毫秒。在資格賽中，哪怕是千分之一秒也足以分出勝負(fù)，所以50毫秒很重要?！?/p>

　　Harris說Mercedes-AMG Petronas正在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法來幫忙“做人類無法做到的事情，或者做代價(jià)高得令人卻步的工作”。Harris認(rèn)為這些功能最終會(huì)成為使團(tuán)隊(duì)具備競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素。

　　重要建議：為什么要構(gòu)建一些不屬于你核心競爭力的東西?在使用Tibco之前，Mercedes-AMG Petronas使用自行開發(fā)的可視化軟件，事實(shí)證明，這種軟件效率太低，時(shí)間越久越不易維護(hù)。有了Tibco，Mercedes-AMG Petronas可以專注于自身的實(shí)力：打造高性能賽車。Harris說：“讓人們發(fā)揮創(chuàng)造力，思考如何解決問題，而不是靠編寫軟件來解決問題，這才是最重要的?！?/p>

　　機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測員工何時(shí)辭職

　　和大多數(shù)汽車維修公司一樣，Calibre Collison長期以來一直面臨著巨大的問題。機(jī)械師、油漆工和客服人員往往入職不久就辭職了，有時(shí)，在其600多個(gè)分店中每年的員工流失率高達(dá)40%。

　　Calibre發(fā)現(xiàn)，部分問題在于其維修車間有時(shí)沒有那么多車輛供員工修理，這導(dǎo)致工資不固定。首席信息官Ashley Denison想知道：如果Calibre可以預(yù)測員工何時(shí)辭職并進(jìn)行干預(yù)又會(huì)怎么樣?

　　Caliber開始與技術(shù)顧問Sparkhound合作，后者創(chuàng)建的軟件可以從Calibre所使用的人力資源軟件Workday中提取員工數(shù)據(jù)，并與Microsoft PowerBI結(jié)合起來，從而創(chuàng)建一個(gè)定制的回歸模型，這個(gè)模型可以預(yù)測員工是否會(huì)考慮離職。然后，Calibre(通過數(shù)字調(diào)查或個(gè)人聯(lián)系方式)會(huì)向員工提供幫助，幫他們登記在冊(cè)。

　　例如，如果員工的工資在幾周后下降，Calibre的區(qū)域經(jīng)理可以確保有更多的車輛可供他們修理。相反，如果員工的工作負(fù)擔(dān)看似過重，公司就可以將一些工作重新分配給他們的同事。那么結(jié)果如何呢?由于人員流失率降低了，Calibre每年可節(jié)省的費(fèi)用高達(dá)100萬美元。

　　重要建議：在人們過度炒作機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，通過防范問題的做法來節(jié)省資金是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的可行方法，Dennison說：“一旦員工入職，我們就可以輕松地留住他們。”

　　機(jī)器學(xué)習(xí)有助于預(yù)測性維護(hù)

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是雷諾士國際有限公司(Lennox International)的數(shù)字戰(zhàn)略的核心組成部分，該公司使用Databricks提供的軟件Spark來分析商用供暖系統(tǒng)和空調(diào)系統(tǒng)的信息流，雷諾士的IT主管Sunil Bondalapati這樣說道。實(shí)時(shí)地監(jiān)控機(jī)器的性能有助于公司預(yù)測機(jī)器何時(shí)出現(xiàn)故障，使雷諾士能夠提前四小時(shí)通知客戶(如房主和購物飲食街的管理者)。

　　Bondalapati說：“Databricks使我們能夠使用數(shù)據(jù)，并在設(shè)備即將發(fā)生故障時(shí)以90%的準(zhǔn)確率作出預(yù)測”。他還補(bǔ)充說，雷諾士之前能猜到機(jī)器何時(shí)會(huì)出現(xiàn)故障并聯(lián)系經(jīng)銷商。此類事件通常包括誤報(bào)，而這使各方都感到沮喪。我們過去一直在努力預(yù)測設(shè)備故障?！?/p>

　　在使用Databricks的過程中會(huì)遇到有很多分析工具，每個(gè)工具都用于解決單一用例，例如供應(yīng)鏈或物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。但Bondalapati表示，Databricks提供了一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)，公司可以在該平臺(tái)上管理來自數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)百TB數(shù)據(jù)，并且它可以在Microsoft Azure上運(yùn)行，因此雷諾士無需維護(hù)系統(tǒng)。

　　有了Databricks，Bondalapati的團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)部門就可以共同為數(shù)據(jù)流建立模型。基于Spark的軟件可以為IT和業(yè)務(wù)人員轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并提供洞察。Bondalapati說道：“Databricks提供的協(xié)作模式對(duì)我們來說至關(guān)重要?！?/p>

　　重要建議：Bondalapti表示，首席信息官必須讓這些新工具發(fā)揮看家本領(lǐng)，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)巨大時(shí)，尤其要這么做。例如，Bondalapati對(duì)包含100億條數(shù)據(jù)記錄的概念驗(yàn)證進(jìn)行了監(jiān)督。Bondalapati說：“我們?cè)囂叫缘刈鲞@樣的事情，但結(jié)果卻令人大開眼界?！?/p>

　　企業(yè)差旅：這也有算法可循

　　在擔(dān)任美國運(yùn)通全球商務(wù)旅行(American Express Global Business Travel)的首席信息官兼首席技術(shù)官期間，David Thompson實(shí)施了機(jī)器人過程自動(dòng)化(RPA)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以簡化企業(yè)差旅服務(wù)提供商處理交易的方式。

　　Thompson(他于4月份在福布斯首席信息官峰會(huì)中的一個(gè)專家小組里發(fā)表了講話)使用機(jī)器人過程自動(dòng)化(RPA)將機(jī)票的退訂和退款自動(dòng)化。Thompson還主持了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)建，這些算法通過搜索企業(yè)的行業(yè)費(fèi)率幫助客戶找到更好的機(jī)票和酒店住宿費(fèi)率，這正是幾位員工之前執(zhí)行的任務(wù)。

　　這些員工被重新部署，他們要為客戶提供更高的價(jià)值。Thompson表示，該技術(shù)可以提高客戶滿意度并創(chuàng)造更多收入。

　　Thompson(他曾在西聯(lián)使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來掃描欺詐行為)說：“到目前為止，這對(duì)我們來說是重大勝利，現(xiàn)在人們可以騰出時(shí)間來服務(wù)客戶?！?/p>

　　主要建議：Thompson指出，與自動(dòng)化有關(guān)的討論是費(fèi)力不討好的，因?yàn)槿藗優(yōu)樽约旱墓ぷ鞲械綋?dān)憂。但是，如果首席信息官們希望為公司建立可行度，他們必須明確、果斷和誠實(shí)。Thompson說：“我認(rèn)為我的職責(zé)是促成企業(yè)技術(shù)的發(fā)展，即使用技術(shù)和流程來解決業(yè)務(wù)問題?！?/p>

　　作為產(chǎn)品和業(yè)務(wù)推動(dòng)者的人工智能

　　首席信息官Cynthia Stoddard在今年早些時(shí)候的麻省理工學(xué)院首席信息官斯隆研討會(huì)上向記者表示，Adobe Systems正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析系統(tǒng)故障趨勢的服務(wù)臺(tái)工單，然后在問題導(dǎo)致嚴(yán)重停機(jī)之前主動(dòng)解決問題。

　　如果系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了可能會(huì)導(dǎo)致停機(jī)的事件，系統(tǒng)可以主動(dòng)在觸發(fā)故障之前根除或減輕這些事件。

　　該工具名為HAAS，全稱是“修復(fù)即服務(wù)”，該工具正在發(fā)現(xiàn)和修復(fù)一切問題，如未能集成到Adobe ERP，本該匯集到公司各種分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)饋送出錯(cuò)等等。Stoddard說，HAAS將人工修復(fù)的時(shí)間從30分鐘減少到1分鐘。她估計(jì)，在過去幾個(gè)月里，Adobe節(jié)省下來的修復(fù)時(shí)間多達(dá)330小時(shí)。只要Adobe的工程師使用對(duì)問題進(jìn)行了詳細(xì)描述的報(bào)告，他們就可以創(chuàng)建一勞永逸的修復(fù)程序。

　　Stoddard說：“如果不得不修理一些東西而且你知道如何修理，那么你就可以將修理的過程自動(dòng)化。這是一個(gè)巨大的好處”。這項(xiàng)工作建立在Stoddard團(tuán)隊(duì)于2017年創(chuàng)建的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷測試框架之上。

　　Adobe的商業(yè)業(yè)務(wù)也采用了人工智能。2016年11月，該公司推出了Sensei，這是一種人工智能技術(shù)，Adobe正在將這項(xiàng)應(yīng)用到自身的產(chǎn)品，從而創(chuàng)建和發(fā)布文檔，以及分析和跟蹤網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序和移動(dòng)應(yīng)用程序的性能。

　　重要建議：使用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)模式是打造自我修復(fù)功能的關(guān)鍵。Stoddard說：“如果你知道如何修復(fù)，你就可以在這里放置一個(gè)自我修復(fù)的組件，并且不要讓人介入?！?/p>

　　人工智能加強(qiáng)了證券研究

　　百能投資(Putnam Investments，這是一家共同基金、機(jī)構(gòu)投資策略和退休服務(wù)提供商)認(rèn)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要，它們可以使金融服務(wù)公司的研究分析師對(duì)更多的股票作覆蓋報(bào)告(coverage of stock)，該機(jī)構(gòu)的首席信息官Sumedh Mehta是這樣向記者表示的。

　　Mehta說，分析師與百能的數(shù)據(jù)科學(xué)家展開了密切合作，創(chuàng)建了有助于從大量數(shù)據(jù)中獲得洞察的論文。百能還致力于能向公司推薦最重要的潛在客戶的算法。

　　Mehta對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)表了這樣的言論：“這是一股極具顛覆性和變革性的力量，而推動(dòng)這股力量的全部業(yè)務(wù)動(dòng)力就是效率和生產(chǎn)力?！?/p>

　　在軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析專家和供應(yīng)商的幫助下，Mehta創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的卓越中心，這對(duì)于支持業(yè)務(wù)利益相關(guān)者的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工作來說實(shí)際上只是一個(gè)開始。他說，他“開明”的商業(yè)伙伴已經(jīng)采用這些方法來實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化。

　　重要建議：組織應(yīng)該慢慢來，不能抱有太高的期望，它們應(yīng)該明白，最初的幾個(gè)想法將產(chǎn)生新問題而非答案。Mehta說：“就人工智能而言，靈光乍現(xiàn)不過是天方夜譚，即你的算法突然產(chǎn)生你尚不了解的洞察，這是不可能的?！?/p>

　　提供更好的客戶見解

　　與很多大型銀行一樣，美國銀行一直致力于從其收集的大量客戶數(shù)據(jù)中獲取可行動(dòng)的洞察。美國銀行的首席分析官Bill Hoffman正在努力改變這種狀況。在過去的幾個(gè)月里，他一直在使用Salesforce.com的Einstein AI/ML來加強(qiáng)銀行的小企業(yè)部門、批發(fā)業(yè)務(wù)部門、商業(yè)財(cái)富部門和商業(yè)銀行部門的個(gè)性化。

　　例如，如果客戶在美國銀行的網(wǎng)站上搜索和抵押貸款有關(guān)的信息，那么客戶服務(wù)代理就可以在客戶再次去到該銀行的任何一家分支機(jī)構(gòu)時(shí)跟進(jìn)該客戶。這還有助于美國銀行發(fā)現(xiàn)人們可能看不到的模式。例如，該軟件可能會(huì)建議代理商在星期四上午10點(diǎn)到下午12點(diǎn)期間呼叫某個(gè)行業(yè)的潛在客戶。因?yàn)檫@些客戶更有可能撥打電話。Einstein還可以給代理商的日歷發(fā)送議事日程，以提醒他們?cè)谙轮芩闹码姾蜻x人。

　　這些功能成了很多金融服務(wù)組織重點(diǎn)要完成的任務(wù)，這些功能可以毫無死角地了解客戶，從而在須臾之間推薦相關(guān)服務(wù)。Hoffman說：“我們正在告別木已成舟或歷經(jīng)變遷的世界，邁向個(gè)大勢所趨的世界。我們的核心價(jià)值就是保持領(lǐng)先，預(yù)測客戶需求以及他們希望用什么樣的渠道與我們互動(dòng)?！?/p>

　　重要建議：你要對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)采取邊測試邊學(xué)習(xí)的方法并且要有耐心。但你也要準(zhǔn)備好對(duì)管用的東西進(jìn)行擴(kuò)展。Hoffman說：“始終以客戶為中心。你要自問：這對(duì)客戶有什么好處?”