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新浪潮 - 人工智能创新的商业自动化 [复制链接]

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发表于 2019-01-04 08:59 |显示全部楼层

“时间就是金钱。”本富兰克林在两个多世纪以前创造了这个词,但现在对现代公司来说也是如此。在最近一项针对大型企业的调查中,98%的人表示,一小时的IT停机时间导致他们的生产力损失超过10万美元。对于这些公司中的三分之一,损失超过100万美元。这种损失凸显了IT系统的需求,这些IT系统可以快速有效地从错误中恢复,而不会脱机。

幸运的是,人工智能和机器学习的进步有助于公司在没有人为干预的情况下识别和修复跨系统的问题和中断。这种“自我修复”的方法有望成为企业的当务之急。

修复运营故障

对于大多数企业来说,系统故障曾经是生活中不可避免的一部分。但是由于人工智能和机器学习的最新发展 - 机器利用大量数据集自我教育的过程 - 现在已经不再是这样了。自我修复平台能够在导致全面系统故障之前自动识别和修复操作问题。该技术监控系统如何正常运行,并将任何与这些模式的偏差标记为潜在错误。如果系统识别出某种有问题的模式,它会自动进行调整以恢复正常操作。与传统的,更加手动的解决系统故障的方法相比,自我修复方法是变革性的。通常,当IT事件发生时,人员必须对系统进行故障排除 - 包括分类,运行诊断和执行根本原因分析的过程。从那里,工人必须找到解决方案,实施并记录整个过程。让人工智能处理这个过程 - 以超人的速度 - 为人类的生产力创造奇迹。由于IT中断,北美公司每年可能因工人生产力损失而损失高达7000亿美元。更不用说频繁的IT故障也会让员工的士气低落,让他们的工作变得平淡而乏味。手动执行系统修复最多可能需要30分钟,而自我修复方法可将时间缩短至两分钟。这节省了大约90%的时间,并且可以节省公司数百万美元和员工的大量悲伤。

提高员工生产力

自我修复平台的另一个应用是分析帮助台软件中的票据,以检测通常会导致生产力影响的模式。这可以在问题减慢之前主动解决问题。考虑一下我们曾经在Adobe遇到的反复出现的问题。在7月和12月的某些星期,我们发现员工会向我们的服务台发出请求,要求他们重置密码。通过利用我们自己的自我修复平台,我们发现请求的涌入与我们公司关闭周数相吻合 - 当时服务台资源有限。通过协作API框架,我们现在拥有一个通知系统,可以在关键时刻前几周向员工发送提醒(通过电子邮件,聊天)重置密码。我们服务台的瓶颈已经消失。

提供无摩擦的在线体验

通过AI加速IT服务也有助于推动销售。购买过程中的延迟可以击退习惯于无摩擦在线体验的潜在客户。根据Forrester Consulting的一项研究,如果电子商务网站的加载时间超过三秒,那么40%的客户会毫不犹豫地将业务转移到其他地方。在Adobe,应用于我们的在线采购系统的自我修复程序立即开始识别我们的注册过程中的速度减慢,并抢先解决它们。

AI用于业务支持

AI解决方案可以解决各种内部业务问题 - 而不仅仅是系统故障。例如,研究公司Nielsen采用的AI程序通过扫描产品包装的图片来收集并记录产品成分。这使员工无需手动记录产品信息。制造业中使用的AI解决方案通过超人听觉预测失败。该程序检测机器中的不规则声音以预测潜在问题。另一个制造人工智能系统使用传感器在发生前最多两周发现问题。Adobe利用人工智能和机器人过程自动化(RPA)自动化采购工作流程的某些方面,包括采购订单交易和合同创建。以前都需要耗费时间的数据输入任务。因此,我们在这些采购任务上花费的时间和精力减少了80% - 这一改进使我们能够更快地将产品推向市场。

Adobe利用人工智能和机器人过程自动化(RPA)自动化采购工作流程的某些方面,包括采购订单交易和合同创建。以前都需要耗费时间的数据输入任务。因此,我们在这些采购任务上花费的时间和精力减少了80% - 这一改进使我们能够更快地将产品推向市场。

将内部业务问题卸载到AI程序可以让IT专业人员将时间花在更多创造性和分析性任务上 - 例如为员工开发以设计为导向的门户,并推动预测分析以运营业务。换句话说,它创造了我们的员工在没有手动流程约束的情况下进行更多增值工作的能力。

下一波商业价值

人工智能和机器学习通过增加人力劳动力与虚拟劳动力来改善运营,简化流程和创造能力,从而构成IT业务价值的下一波浪潮。在产品方面,它是帮助客户快速完成繁琐的任务,并提供跨所有渠道的相关体验。在业务流程和运营方面,IT领导者正在使用相同的AI和ML功能来提高正常运行时间和生产力。

通过自我修复平台,我们已经达到了机器可以自我修复的拐点,人类可以专注于更高级别的任务。


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