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人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了( 六 )


假设某银行的AI项目组合中 ， 有某个项目是为某个国家开发KYC自动化工具 。 如果该国家的客户关系团队此前已经在客户引导方面部署了AI工具 ， 那么这支团队就有能力负责一些通常由核心层来执行的活动 ， 诸如商业案例分析和项目实施 。
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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让全公司上下接纳数据导向型的决策
AI应该通过赋予人们数据洞察力来改进日常工作 。 既然具体操作终究要由人来执行 ， 那么企业就必须从上至下都接纳一种由数据引导决策的文化 。 如果AI能够被正确接纳 ， 员工就可以利用算法建议来提升自己的技能和判断力 ， 从而获得更好的成果 ， 这种成果仅靠人类或者仅靠机器都不可能实现 。
而只有员工信任AI工具并且能够做出决策的情况下 ， 上述情况才有可能发生 。 信任建立的基础是（前面所述的）AI意识 ， 而赋予决策权要求企业摒弃传统的自上而下管理模式 。
假设有一家全国连锁超市 ， 这家超市通常由区域经理根据历史数据 ， 来做出优化占地面积和商品放置方面的决策 。 对于一家有上百门店的连锁超市而言 ， 这种自上而下的决策方式可能并不会产生最适合具体门店的结果 。 而在数据引导决策的文化里 ， 当地经理可以利用AI工具实时追踪店内顾客的行为 ， 从而对商品放置做出最佳的决策 。
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打破数据竖井
AI需要各个部门的大量数据 。 很多企业部门的数据都存储在竖井中 ， 竖井是一种系统 ， 这种系统彼此之间没有连接 ， 只能由特定的团队进入 。 这对AI融合而言是个障碍 ， 但却是可以克服的 。
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图源：unsplash
大型保险公司一大臭名昭著的特点就是他们的数据竖井 。 保险公司倾向于保留几十个独立的保留（老旧）系统 ， 这些系统彼此之间不相连接 ， 也不连接到新的数据平台或者云平台 。 这对于该行业正在进行的AI和数字化变革是不利的 。
像大部分数据密集型行业一样 ， 现今的保险公司要么在对老系统进行现代化改造 ， 要么在将数据转移到数字化系统、数据湖和数据仓库 。 数据湖和数据仓库都可以存储大数据 。 数据湖是一种大型的数据池 ， 存储的是不带架构和标签的原始数据；而数据仓库则存储用于特定目的的结构化标签数据 。
打破数据竖井不是一蹴而就的事 。 一般来说 ， 在应用AI技术之前 ， 花大钱在大规模数据变换上不是很好 。 最好是两者并举 ， 这样数据变换就可以根据AI项目的需求来推进了 。 AI试点项目在这方面也能提供助力——找出当下的数据缺口 。 在了解的基础上 ， 企业才能不浪费一针一线 ， 打破数据竖井 。
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架起业务团队与技术团队沟通的桥梁
前面提到的业务解释人员 ， 正是使AI和数据科学解决方案能够充分考虑业务需求的保障 。
业务团队和技术团队的沟通有时是鸡同鸭讲 。 AI顾客细分工具要满足怎样的需求 ， 这一点可能区域销售经理会很清楚——这个工具要能够将客户按照感兴趣的产品进行划分 。 但是 ， 销售经理很可能不知道怎么用技术术语 ， 向数据科学家或者机器学习工程师描述这些需求 ， 而后者才是真正开发工具的人 。
这种问题在商界并不新鲜 。 部署内部IT系统的企业 ， 或者部署面向客户的移动app的企业 ， 都会让IT项目的经理和业务分析师来负责这些项目 。 举个例子 ， IT项目经理能够理解新IT系统的业务目标 。 他们对技术有一个基本的了解 ， 同时能够管理好构建系统的技术员工 。


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