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【网易智能讯 2月25日消息】人工智能不再是谷歌、Facebook、IBM和亚马逊等知名科技公司的专属领地。各行业已经认识到人工智能和机器人这种技术的指数级增长潜力,像奥美这样的创意机构,以及像麦肯锡和埃森哲这样的咨询公司,现在都拥有人工智能部门。
知名公司高管传达的信息很明确:理解并顺应自动化和人工智能的趋势,否则就会灭亡。
根据麦肯锡Michael Chiu的说法,“有多达45%的个人活动可以通过调整现有的技术来实现自动化。”在美国,这些人类活动的年工资约为2万亿美元。百度和斯坦福大学机器学习教授Andrew ng这样说道:“如果一个普通人能够在不到一秒钟的时间来完成一项脑力工作,那么现在或者不远的将来我们就可以用人工智能来实现工作的自动化。”
同时,深度学习的突破推动了机器感知的重大进步。计算机现在可以准确图像和视频中的物体进行检测和分类,转录和翻译语音,甚至还能创作绘画、音乐和电影配乐。
上图:近期在计算机视觉领域取得的一项突破.
像Clarifai、Ditto以及 GumGum这样的人工智能公司都在利用这些新技术来帮助提升品牌理念,提高品牌辨识度,并核算推广费用。像Affinio 、Motiva以及Reflektion这样的公司,则是改善营销信息收集,自动优化营销活动,并简化顾客的零售体验。
去年,Salesforce收购了一家名为MetaMind的人工智能初创公司,将其整合到Salesforce的业务中,能够将许多销售、客户关系和ERP业务流程自动化。
人工智能并不是难以捉摸的
“投资者关心的人工智能类型并不一定是企业所关心的”,投资公司Greylock Partners合伙人Kevin Kwok解释道。投资者希望获得100倍以上的资本回报,因此他们会严格审查创始团队的技术背景、行业专长、盈利能力以及市场潜力。
另一方面,“高管们并不需要深入理解计算机科学,他们想要知道的仅仅是这项技术如何帮助他们实现商业目标。”GumGum首席执行官Ophir Tanz如是指出。Ophir Tanz是一家应用视觉公司,其与Fortune 100的诸多品牌从2008年就开始合作,策划视觉内容,优化品牌营销。
Tanz强调了计算机视觉技术对品牌的一些应用:“零售商可以利用视觉搜索,通过改善商场形象来增加收入;体育团队和版权所有者可以提供更准确的广播和社交媒体的估值;社交媒体可以全新方式被搜索和激活。”
通常情况下,当品牌赞助重大的体育赛事或社会活动时,他们很难核算出投资回报率。而GumGum的视觉技术可以识别出品牌商标出现在社交媒体图片或运动视频中的频次,从而使这种核算成为可能。
虽然为各大品牌制定并实施人工智能技术所需要的技术壁垒可能让人望而生畏。像GumGum这样的企业将行业专长、全方位服务和人工智能专业技术结合起来,帮助品牌提升影响力。
Zachary Jean Paradis是SapientNitro公司的客户体验副总裁,其利用人工智能战略帮助从金融服务到CPG等各个行业的品牌。他向他的客户强调,人工智能“不是独立的事,而是一系列能让你模仿人类智慧的方法和技术。”要回答的关键问题是:“我要试图模仿什么?”
他对品牌的建议是,从像谷歌、微软、IBM和Salesforce这样的基础服务开始,然后在如Cycorp和Luminoso等特定的服务供应商中选择自然语言服务,或者从Clarifai和 Sentient选择计算机视觉服务。在很多情况下,品牌可以将定制代码的数量降到最低。
人工智能不是万能的
虽然说人工智能对许多行业都具有变革能力,但这项技术并不是魔法。Influential首席执行官Ryan Detert指出,非技术品牌的高管们犯的一个常见错误是“认为人工智能是某种银弹(杀手锏)”。“一些高管认为人工智能是一种有知觉的真实存在,就像在《终结者》电影中展现的一样。”“他们以为机器能思考并告诉他们该做什么。我们必须这样解释,人工智能只是将大量数据转化为可视化的操作方式。”
这样的误解并不一定是高管们的错。许多初创公司利用人工智能的知识鸿沟,大肆宣扬“高管大脑”之类的营销口号,甚至称它们可以“预测未来”,“自动增加收入”。难怪高管们会对人工智能能做什么和不能做什么感到困惑。
Detert和他的团队会基于个性、背景和时机,将广告和品牌内容与影响力用户进行匹配,从而帮助品牌改善其在社交媒体上发布赞助贴的效果。通常情况下,有影响力用户的赞助帖会让用户的参与度提高20%到30%。通过利用IBM沃森人工智能系统,有影响力的人可以在广告记忆、积极情绪、社交参与度、点击率以及投资回报率等方面提升20%到30%。诸如消费品产品(CPG)和娱乐业务等受营销影响较大的行业能够从中获益。
对于开发人员来说,使用沃森的认知服务并没有那么困难,但如果没有必要的软件开发经验、缺乏数据科学或机器学习能力的非技术团队往往会对这个过程感到困惑。Detert指出:“由于时间的滞后和不断变化的环境,大多数企业公司在人工智能领域行动缓慢。”
在成本效益分析中,企业通常通过经验丰富的供应商或顾问行动速度更快。毕竟,如果说麦肯锡与其让高管学习软件开发的基本知识,或许由专家管理技术项目更为可靠。
人工智能不一定要昂贵或繁重
从头开始构建有竞争力的人工智能需要昂贵的专业人才和专有的结构化数据。但对大多数品牌来说,这还没有太多必要。
Disney、Uniqlo以及 New York Times等诸多知名品牌,都成功地在Facebook、Slack或Kik上尝试使用了聊天机器人,而其他一些品牌则通过使用亚马逊echo的Alexa功能,从而试水了语音技术。
SapientNitro公司的帕拉斯特指出,很多聊天机器人都是现成的,其中包括IBM沃森、Nuance、微软Microsoft Bot Framework、谷歌API.ai以及Facebook的Wit.ai都很好。
尽管科技行业认为主流供应商的品牌使用并不是“真正的人工智能”,但此类聊天机器人服务却解决了重要的商业问题,对于品牌高管们在数字领域保持竞争力至关重要。
在酒类和烈酒行业,公司在法律上被要求设置一个年龄限制,以保护未成年人免受数字内容的冲击。无论你在多大程度上优化了出生日期的输入形式,用户的手动输入都会导致体验速度下降,在移动设备上尤为如此。
上图:允许消费者通过语音输入出生日期,可以提高像安海斯-布希这样消费者服务(CPG)公司的转化率
这就是为什么全球最大的啤酒生产商安海斯-布希公司,以及生产百威啤酒的公司,都在常规形式下添加了语音输入选项。在测试中,这种新设计提升消费者体验和用户转化率。在开发过程中,需要通过技术主动处理被误解的词汇,同时也要将“December 23rd 1994”与“23rd of December 1994”等同一意思的多个排列组合整合起来。
根据安海斯-布希的消费者关系副总裁Lucas Herscovici的说法,该公司在不到3个月的时间里就能实现这一想法。大部分时间花在验证法律法规以及与供应商的谈判上,而实际的技术集成只花了不到3周的时间。按照公司的标准,这是一个快速的周转时间。
人工智能不会取代执行决策
“当我们第一次发布网站时,看起来很糟糕。”“无论从技术上或设计上讲都不太好,”Paradis提醒我们。同样,“人工智能也处于发展的初始阶段,这是一个令人尴尬的青少年阶段。”“有些技术将能走出困境,有些技术依旧是一个挑战。”
用Paradis的话说,从首席执行官到前端经理,这些商业领导者需要确定组织人工智能的应用目标,并通过不断地塑造“原型”,“提高他们的人工智能智商”。
麦肯锡估计,自动化和人工智能技术带来的实际收益,可能是成本的3到10倍。因此,“员工、管理者以及领导者对于自动化的组织能力将成为一个重要的竞争优势。”
人工智能不会抵消领导力
与任何技术浪潮一样,人工智能领域也有领导者和后进者。SapientNitro的Paradis观察到,“端到端的唯一行业是金融服务业。”该领域的公司正在利用人工智能和机器人技术来实现客户交互、流程自动化、欺诈和风险降低、业务分析以及执行决策改进。
并非所有行业都有同样的好处。Paradis说:“在电信行业,我们也看到了聊天机器人的引入,但它们的表现并没有达到预期的水平。”同样,他也看到了消费品产品(CPG)和快餐厅(QSR)所面临的挑战。
CPG的诸多品牌不仅受到人工智能的挑战,而且面临着客户体验方面的竞争,因为他们并没有太多的消费者接触点。他们当中的许多人拥有营销经验,但并没有零售经验,这意味着他们缺少对产品关键购买行为的了解。与此同时,许多零售商推出了具有直接竞争力的自有品牌产品。
CPG产品通常也过于简单,无法转化为联网产品。在产品中添加传感器或蓝牙连接将使产品价格高得离谱,且不会增加消费者效用。尽管像谷歌和Facebook这样的公司会从消费者的一举一动中生成有价值数据,但CPG公司在消费者数据方面却一无所获。
Paradis指出,人工智能依旧可以被CPG公司用来提高市场洞察力,增强产品创新群岛,但整个行业在数据上的差距“使得大数据和人工智能的应用非常有限”。
同样的情况也适用于快餐业,它在收集必要的数据,支持进展缓慢的人工智能。许多像麦当劳这样的快餐企业都是现金流驱动的企业,这使得消费者的购买趋势更加难以追踪。
自助收货固然可以提高效率、降低成本,但“人工智能不会抵消你的领导能力,”Paradis警告说。相反,企业需要从根本上重新思考人工智能如何解放人类,以实现最高价值。
麦当劳在欧洲的大部分销售都是通过一个自动售卖完成的。Paradis说:“只有一个人来进行销售纪录。”“但是,在门口会有人欢迎你的到来,带你去售卖机,解释菜品,在桌旁招待。”“麦当劳不是要消灭人类,而是为消费者提供更好的体验。”
(英文来源/Vemturebet 编译/机器小易 校对/晗冰)
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