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人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了( 四 )


· 小型试点项目 ， 为扩大AI规模提供宝贵经验
· 短期项目 ， 能够在6-12个月内获得可观的回报
· 中期项目 ， 能够处理价值量不断增加的用例 ， 并能够在12-24个月内看到投资回报
· 长期项目 ， 能满足整个企业扩展应用AI的需求
假设有一家银行有意推行AI改革 ， 其目标是“通过AI来简化客户服务流程 ， 以此博得更大的市场份额” 。 那么 ， 其项目组合就应该涵盖简化顾客注册的流程 ， 以及帮助银行提供便捷且个性化的服务 ， 这样反过来也会吸引来更多新客户 。
试点项目主要围绕学习和概念验证展开 。 这些项目的意义在于让企业了解自己所处的位置 ， 了解数据、人才和基础建设方面的需求 ， 从而帮助企业成功部署AI 。
短期项目目标明确 ， 就是要通过简单用例“挣快钱” 。 这家银行可能从一个项目开始 ， 在引导客户时实现自动化“了解客户”流程 。 推行短期项目使AI自动化工具随时可用 ， 使KYC流程标准化 ， 从而帮助银行削减成本 ， 增加收益 。
中期项目要关注具有更高价值的用例 ， 相应地也就需要较长时间才能获得回报 。 自动化KYC流程之后 ， 这家银行可以推行无监督机器学习项目打造客户细分工具 。 这套工具将客户按照行为模式和人物特征进行划分 ， 大大提高了银行交叉销售的效率 ， 从而增加了收益 。
长期项目是真正为公司和客户创造价值的项目 。 这些项目可以是独立的项目 ， 也可以是将几个小项目整合成的一套连贯的解决方案 。 这家想要简化整个客户服务流程的银行 ， 可能会打造一款app或者一个网页平台 ， 将服务全部纳入其中 ， 包括客户引导、个性产品推荐以及提供客户服务 。
一套结构合理的项目组合会在不同阶段产生收益 。 除了前期获得的信息和见解 ， 分阶段获得回报的项目还可以为后期的项目提供资金 ， 并且可以验证项目组合的可行性 。
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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建立内部AI团队并与AI供应商合作
从长远来看 ， 企业要以建立自己的AI体系为目标 。 短期（且针对特定用例）而言 ， 从AI供应商那里购买工具能产生即时的回报 。
购买AI的方案 。 与AI供应商合作可能可以加速推进一次性的AI项目 ， 尤其是在企业推进AI计划的初期 。 针对某一用例 ， AI供应商可能会有最合适的工具 ， 这能为企业省下许多时间 。 供应商在这方面是专业的 ， 这也能为新建的内部AI团队节省下许多学习时间 。
自建AI体系的方案 。 企业自建的AI工具更有可能满足企业的需求 ， 契合企业原有的数据和工作流程 。 长期依赖供应商提供产品满足多元化的AI项目需求是不现实的 。 供应商并不熟悉企业的业务需求、流程和数据 ， 现成的工具未必能与企业的数据和业务流程相融合 ， 企业也不可能将一些敏感数据提供给供应商 。 最关键的是 ， 自建AI工具能提升企业的AI能力 ， 扩大其规模 。
混合模式 。 在急需个性化定制的解决方案时 ， 与AI供应商合作定制AI工具是一个不错的选择 。 内部员工可以让供应商准确地了解工具所要做的事情 ， 这样一来 ， 工具就更有可能契合企业的流程和数据 。
举个例子 ， 汇丰银行与AI供应商Ayasdi合作 ， 开发一款AI反洗钱工具 。 虽然汇丰肯定有内部AI团队 ， 但还是选择充分利用供应商的专业性 ， 从而更快得到了想要的结果 。
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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图源：unsplash
除了与供应商合作 ， 一个好的AI转型愿景还需要一个集中的AI团队来为整个公司提供帮助 。 这支团队中要有数据科学家、数据工程师、机器学习工程师以及AI产品经理 。 根据企业的组织架构 ， 这支团队可以直属于首席技术官、首席信息官、首席数据官甚至首席AI官 。


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