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IBM_向企业级人工智能转变_2018.9_24页

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IBM 企业级人工智能
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更新时间:2019/7/9(发布于广东)

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文本描述
执行报告人工智能 本报告亮点最有可能借助人工智能提升价值的五大业 务职能领域高管们如何看待人工智能过去两年的飞速 发展企业级人工智能计划的真实示例IBM 如何提供帮助借助 IBM 深厚的行业专业知识、技术解决方案和能 力,客户就能够充分发挥人工智能 (AI) 与分析技术 的潜力,并开始将智能融入几乎所有业务决策和流程 之中。IBM 人工智能与分析服务组织致力于帮助企 业:为迎接人工智能时代做好充分的数据准备,最终 能够在数据的推动下做出更明智的决策;获取更深入 的洞察,提高客户服务水平;采用专注于安全、风险 与合规的人工智能技术,建立信任与信心。如欲了解 有关 IBM 人工智能解决方案的更多信息,敬请访问ibm/services/ai。如欲了解有关 IBM 分析解决 方案的更多信息,敬请访问ibm/services/analytics。如欲了解有关 IBM 人 工智能平台的更多信息,敬请访问ibm/watson。1 简介人工智能技术正在迅速成熟。企业采用人工智能的步伐也越来越快。目 前,正在积极思考在哪里使用人工智能以及如何使用人工智能的高管人 数,比以往任何时候都要多。此外,对于人工智能在企业中的实施优先 顺序以及如何推广这些前沿技术,高管的思路也变得越来越清晰。虽然 2016 年受访首席执行官表示他们在整个企业中对人工智能开展了大 规模试验,但他们现在只高度关注五个优先领域。1 2016 年,高管们将 客户满意度和维系率视为人工智能投资的价值驱动因素,而现在,他们 更关心客户以及其他增长指标。虽然技术可用性是 2016 年大多数受访高 管的主要关注点,而现在,他们只关心如何最有效地培养人工智能技能 和使用数据。2那么,这些变化意味着什么呢?从试验阶段过渡到实施阶段并非易事,许 多企业都感到难以应对。然而,有一些企业已经开始大规模地成功部署人 工智能 — 并且他们的财务绩效之高令人惊叹。要在企业中大规模实施人 工智能技能,以及实现人工智能的价值,关键在于解决数据问题和弥补人 工智能技能差距。定义人工智能和认知计算对本报告而言,认知计算是集理解、推理、学习和互动能力于一体的系统,这些系 统不断积累知识,了解自然语言,进行推理,与传统可编程系统相比,能够更自然 地与人类进行互动。人工智能系统具有认知系统的某些(但不一定是全部)特征, 例如语音识别、模式识别、决策和经验学习等。通过人工智能获得竞争优势随着越来越多的企业开始采用与人工智能(AI) 相关的技术,人工智能逐步远离炒作, 开始实际发挥作用。这些企业专注于优化职 能领域和用例,特别注重收入增长,重拾对 数据基础架构的兴趣,并且明确表示知识型 员工的技能问题令其感到越来越不安。本报 告探讨他们如何实施战略性计划、定义价值 驱动因素、培养基本技能以及增强人才获取 能力,并介绍这些努力如何帮助他们显著提 升竞争优势。2 向企业级人工智能转变 5 个截然不同的职能优先领域 表明企业越来越重视人工智能前 3个人工智能价值驱动因 素(表现出众的企业所指出 的)都以客户为导向86% 表现出众的企业现已 实现企业范围的数据监管63% 的受访者认为技能短 缺是人工智能在 2018 年取得成 功的最大阻力2018 年,我们与牛津经济研究院合作,再次就人工智能和认知计算议题 对最高层主管以及职能部门高级领导开展了调研。(有关本次调研的更 多信息,请参阅“调研方法”部分。)通过深入分析对超过 5,000 位全球高 管的访谈,本报告研究了企业在过去两年中对人工智能看法的变化,尤 其是在以下四个关键领域:1. 越来越重视人工智能:五个职能领域成为首席执行官的优先关注对 象,93% 的表现出众企业*至少正在考虑采用人工智能。2. 高度重视收入增长:77% 的表现出众企业*目前将客户满意度视为人 工智能的关键价值驱动因素。3. 数据的重要性日益提高:80% 的受访者表示他们目前已实施企业范围 的数据监管。4. 对技能短缺表现出强烈担忧:63% 的受访者目前认为技能短缺是人工 智能取得成功的最大阻力。*表现出众的企业是指自认为在收入增长和盈利方面的表现优于同行的私营企业,或者自认为在收入增长以及实现目 标的有效性方面的表现优于同行的公共机构。。。。。。。