CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:減少利潤(rùn)，技術(shù)債務(wù)和對(duì)核心系統(tǒng)投資的壓力極大地刺激了自動(dòng)化程度的提高。好處是顯而易見的：減少人員，減少錯(cuò)誤，更明智的決策以及大規(guī)模的安全性。對(duì)自治企業(yè)的追求始于需要考慮哪些決策需要智能自動(dòng)化而不是人為判斷。

 

　　來自多個(gè)方面的供應(yīng)商都打算兌現(xiàn)這一承諾。傳統(tǒng)的CRM和客戶體驗(yàn)提供商，云供應(yīng)商，業(yè)務(wù)流程管理供應(yīng)商，機(jī)器人流程自動(dòng)化提供商，流程挖掘供應(yīng)商以及具有軟件解決方案的IT服務(wù)公司正試圖與純粹的供應(yīng)商競(jìng)爭(zhēng)，以在自動(dòng)化市場(chǎng)智能產(chǎn)品中獲得思想份額和市場(chǎng)主導(dǎo)地位，ConstellationResearch預(yù)計(jì)該市場(chǎng)到2030年將達(dá)到104億美元。

　　作為關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)效率計(jì)劃的一部分，幾乎每個(gè)營(yíng)銷領(lǐng)導(dǎo)者都試圖智能化流程。從活動(dòng)到領(lǐng)導(dǎo)，從訂單到現(xiàn)金，從事件到解決方案，再到概念到市場(chǎng)，任何部門都無法幸免，業(yè)務(wù)流程也不例外。這些自動(dòng)化工作通常始于削減成本的愿望，但它們可以演變成更多東西。諸如自然語言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的人工智能（AI）組件的出現(xiàn)為部署具有戰(zhàn)略性和長(zhǎng)期影響的完全自主功能提供了機(jī)會(huì)。七股力量推動(dòng)了企業(yè)對(duì)自主功能的追求：

　　廣泛的業(yè)務(wù)中斷和破壞性業(yè)務(wù)模型的增長(zhǎng)已經(jīng)改變了董事會(huì)和組織的工作重點(diǎn)。組織期望在敏捷性和業(yè)務(wù)連續(xù)性上花更多的錢，他們不再尋求在不支持這兩個(gè)領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和系統(tǒng)上進(jìn)行更多的投資。關(guān)鍵的投資主題包括自驅(qū)動(dòng)，自我學(xué)習(xí)和自我修復(fù)系統(tǒng)。長(zhǎng)期目標(biāo)是感知，而短期功能則可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模冗余以及快速開發(fā)，測(cè)試，部署，升級(jí)和刷新。

　　為解決短期，季度至季度的盈利能力以及頂尖人才的匱乏而進(jìn)行的斗爭(zhēng)，使公司有動(dòng)力投資于自動(dòng)化以增加勞動(dòng)力。好消息是：企業(yè)擁有無法想象的規(guī)模的自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程的技術(shù)。因此，每個(gè)組織領(lǐng)導(dǎo)者都必須確定何時(shí)信任機(jī)器的判斷，何時(shí)以人為機(jī)器擴(kuò)充機(jī)器，何時(shí)以人為機(jī)器擴(kuò)充人類機(jī)器以及何時(shí)信任人的創(chuàng)造力。在這個(gè)自治的未來中，機(jī)器將提供連續(xù)，自動(dòng)合規(guī)，自驅(qū)動(dòng)，自我修復(fù)，自我學(xué)習(xí)和自我意識(shí)的服務(wù)。將需要訪問更大的數(shù)據(jù)集和更多的參與來完善算法，以確保精確的決策和更高的置信度。

　　許多工業(yè)化國家面臨人口下降的趨勢(shì)。例如，日本的人口預(yù)計(jì)將減少16％，從2014年的1.27億下降到2040年的1.07億。歐洲預(yù)計(jì)到2040年將出現(xiàn)0.3％至0.5％的負(fù)增長(zhǎng)。此外，人口老齡化，出生率下降，最少的移民會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性下降，從而阻礙生產(chǎn)率的提高，勞動(dòng)力的減少并侵蝕任何規(guī)模經(jīng)濟(jì)。同時(shí)，不斷上漲的勞動(dòng)力成本和法規(guī)推動(dòng)了服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的勞動(dòng)力通脹。領(lǐng)導(dǎo)者正在尋求各種方法來降低招聘，再培訓(xùn)和再培訓(xùn)方面的勞動(dòng)力成本，方法是用自動(dòng)化取代。

　　領(lǐng)導(dǎo)者尋求通過自動(dòng)化手動(dòng)任務(wù)來減輕合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)并減少錯(cuò)誤。由于70％以上的員工時(shí)間專注于手動(dòng)和重復(fù)性工作，許多人都從平凡中尋求幫助。交易系統(tǒng)的人工輸入會(huì)導(dǎo)致更高的錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)今的交易量以及不正確輸入的數(shù)據(jù)，不良數(shù)據(jù)和較晚數(shù)據(jù)的下游影響在人為主導(dǎo)的錯(cuò)誤中造成了指數(shù)級(jí)的問題，必須予以解決。因此，每個(gè)企業(yè)都必須以前所未有的規(guī)模實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。由人為錯(cuò)誤引起的一項(xiàng)合規(guī)罰款或隱私侵害可能導(dǎo)致數(shù)億至數(shù)十億美元的損失。

　　成功的AI項(xiàng)目尋求一系列成果。自動(dòng)化和培訓(xùn)模型將通過更多數(shù)據(jù)和更多交互而得到改善。AI的破壞性來自于速度，精度和增強(qiáng)人類員工能力以及實(shí)現(xiàn)更自動(dòng)化企業(yè)目標(biāo)的能力。七個(gè)AI結(jié)果顯示了從感知到感知的變化：

　　在相對(duì)論和技術(shù)進(jìn)步的世界中，人類在辨別真實(shí)性方面遇到了更多的麻煩�，F(xiàn)實(shí)與小說之間的界線模糊，創(chuàng)造了可以影響公眾輿論，煽動(dòng)暴力或暴動(dòng)以及貶低其他有價(jià)值的事物的條件。仍然需要真實(shí)性，并且那些可以提供真實(shí)性的個(gè)人和企業(yè)將贏得信任和重要的業(yè)務(wù)。人工智能和自動(dòng)化必須快速識(shí)別，通知，響應(yīng)和消除深層虛假，并防止它們?nèi)肭脂F(xiàn)有系統(tǒng)。隨著越來越多的系統(tǒng)與外部系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)，客戶可以期望更大的攻擊面會(huì)產(chǎn)生大量的拒絕服務(wù)攻擊，網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙，偽造發(fā)票以及使用被盜身份。自治系統(tǒng)將有效地大規(guī)模地應(yīng)對(duì)這些問題。

　　盡管為培養(yǎng)和培訓(xùn)人才，促進(jìn)創(chuàng)新和創(chuàng)建機(jī)構(gòu)知識(shí)付出了巨大的努力，但諸如高周轉(zhuǎn)率，靈活的項(xiàng)目方法，合并和收購以及短期思維等回歸因素挑戰(zhàn)了保留和共享機(jī)構(gòu)知識(shí)的能力。如果沒有簡(jiǎn)單的方法，組織就會(huì)很快忘記，每次離開和每次組織重組都會(huì)面臨知識(shí)的退化。自主企業(yè)從流程中獲取非正式和以人為中心的機(jī)構(gòu)知識(shí)，從而在決策過程中獲得最佳實(shí)踐和細(xì)微差別。這可以實(shí)現(xiàn)一致的計(jì)劃，共享的機(jī)構(gòu)知識(shí)以及永久的生活記憶。

　　CX的未來指向一個(gè)自動(dòng)化程度更高的企業(yè)。我們?cè)阶詣?dòng)化，就越能建立模型來改善下一個(gè)最佳動(dòng)作。最終目標(biāo)是提供精確的決策。請(qǐng)記住，啟用人工智能需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)策略，深入的數(shù)據(jù)治理和成熟的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。

　　七個(gè)因素在確定哪些AI驅(qū)動(dòng)的智能服務(wù)提供最大機(jī)會(huì)方面起著重要作用：

　　1、重復(fù)性重復(fù)執(zhí)行過程的頻率越高，該過程就越有可能由AI驅(qū)動(dòng)。一次性的定制流程和最少重復(fù)的定制流程是AI優(yōu)先級(jí)較低的候選人。

　　2、當(dāng)交易和交互的數(shù)量超出人員能力時(shí)，該服務(wù)應(yīng)由AI驅(qū)動(dòng)。在人的能力范圍內(nèi)的可以保持用人力完成。

　　3、完成時(shí)間。較高的上市時(shí)間要求支持AI驅(qū)動(dòng)的方法。較低的完成時(shí)間要求可以保持人力。

　　4、交互節(jié)點(diǎn)簡(jiǎn)單的交互節(jié)點(diǎn)將傾向于人工選項(xiàng)。人工智能在復(fù)雜且大量交互的節(jié)點(diǎn)中表現(xiàn)最佳。

　　5、復(fù)雜度。人工智能驅(qū)動(dòng)的使用的良好候選者包括人類無法理解的復(fù)雜性，或者另一方面，可以由人工智能優(yōu)化的簡(jiǎn)單任務(wù)。

　　6、創(chuàng)造力如今，創(chuàng)造力所需的認(rèn)知過程主要存在于人類中。更高的創(chuàng)造力不太可能由AI驅(qū)動(dòng)。但是隨著認(rèn)知學(xué)習(xí)的進(jìn)步，人們可以期望在未來十年內(nèi)，通過人工智能驅(qū)動(dòng)的方法可以提高創(chuàng)造力。

　　7、物理存在。需要大量物理存在的過程很可能需要人力功能。但是，危及生命的流程非常適合使用人工智能技術(shù)的自動(dòng)化選項(xiàng)。通常，較低的物理狀態(tài)要求非常適合AI驅(qū)動(dòng)的方法。

　　作者：R“Ray”Wang

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