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人工智能应用

创新为要:安永对于这一颠覆性技术的最新洞察

本文中所表达的意见为作者Chris Mazzei和Nigel Duffy的意见。

截至目前,人工智能是否彰显了其应有价值?

对于人工智能的宣传有时有些过头,但矛盾的是,有关人工智能可能带来的机遇和效益(如果有的话)的宣传却仍然不足。新科技短期内带来的影响往往会被高估,而其长期影响却会被低估。虽然有关人工智能的讨论相当热烈,但仍缺乏对人工智能如何切实实现业务转型的深度讨论和分析。

对于人工智能的研究,大多数企业才刚刚起步,尚未对人工智能的潜力进行开发。而其中的限制因素表面上看是人才缺乏,实际上是对人工智能可能带来的机遇和效益的了解不足,尤其是大型企业领导层的了解不足。

“企业普遍认同人工智能将在10年内带来颠覆性改变,但却不太了解当下人工智能可能会对企业带来的影响和应该会对企业带来的影响。”

Chris Mazzei,安永全球创新科技主管 | 全球首席分析官

在利用人工智能方面,是否有哪些职能与行业做得更为有效?

虽然人工智有望惠及方方面面,但最为受益的当属市场营销与汽车行业两个领域,其中市场营销一直走在采用人工智能技术的前列,而在汽车行业,业内普遍认为无人驾驶汽车的时代即将来临,这将会改变整个行业。

其他行业仍处于人工智能旅程的早期阶段,但也已初见成效。例如,安永已帮助某国家血库开发了聊天机器人,通过结合人工智能技术、社交媒体和人力管理营造全新的用户体验,吸引更加年轻的捐献者。此外,安永还协助一家全球银行使用自然语言处理技术自动分析投诉与合规流程中的音频与文本。

企业加速应用人工智能时会面临哪些阻碍因素?

一些阻碍因素显而易见。其中之一即为人才因素。当前人工智能行业的规模尚小。安永近期的倾向调查发现,56%的受访者将缺乏人工智能人才视为最大阻碍,该比例与四个月前相比有了大幅提升,当时安永向另一组技术专家提出了相同的问题,而将缺乏人才视为最大阻碍的仅占36%。人工智能行业的规模每年以成倍的速度发展,但与预期相比仍有很大差距。

此外,目前鲜有优秀的企业人工智能产品,具有科技背景的人员仍是主导力量。未来亟需相关业务驱动型人才提供更多投入,施加更大影响。这类人才想要创造有价值的产品或有棘手难题需要解决。

“我们要找出典型业务难题,以此挑战技术人员,从而得出人工智能解决方案。”

Nigel Duffy,安永全球创新人工智能主管

与此同时,当前的平台生态系统成熟度极低,现有平台主要针对数据科学家和实验师而设计,真正企业级工具仍很少。

最后,媒体的关注重点倾向于与人工智能相关的担忧上,而非人工智能带来的效益,这导致大型企业的领导层将更多的时间用于处理这些担忧情绪,而非探索人工智能所带来的机遇。人工智能社区须解决这一问题,积极促进对话,使企业领导层可以解决并摆脱一些合理忧虑。

在计划实施人工智能时,企业应考虑哪些风险?

最大的风险在于不采用。在当今世界,尤其是商业世界,对于人工智能来说每一项挑战都是一项机遇。企业在采用人工智能时必须保持耐心和学习意愿,且将面临十分复杂与漫长的过程,因此企业需要立即行动起来。许多早期项目的投资回报率会较低,且影响力有限,这些项目主要是提供企业学习使用人工智能的机会。

但鉴于所有企业均将经历转型,而且这一学习过程是开启业务转型的第一步,因此变得十分必要。

“人工智能很可能成为决定企业成败的关键,因此尽早采用此项技术的企业将会占据显著优势。”

Nigel Duffy,安永全球创新人工智能主管

另一个较大的风险在于人才。如上文所指出的,人工智能社区的规模尚小,和其最重要的子领域——机器学习境况相同。企业很难找到和招募到优秀的人才。这极有可能引发达克效应(Dunning-Kruger effect)(即认知偏差,人们误以为他们的知识水平要比实际的高很多),同时也很可能导致出现承诺得太多、兑现得太少的情况。

偏见对于机器学习是一个潜在问题,如果你的数据存在偏见,人工智能会将偏见放大,除非你进行专门检查,阻止这一放大行为。人工智能系统还能够提高决策速度,因此企业必须制定适当的风险监控与管理方法。

最后,监管过度和监管机构缺乏对此类技术的了解,可能会引发问题。企业应加紧学习并加强内部控制,这点至关重要,因为企业由此能够对监管机构的要求采取富有见地的,经过指导的应对措施。企业应确保提出了有关人工智能的恰当问题,应考虑人工智能如何交付更多价值,如何挑战技术专家,实现其“智能”的一面,而非仅将其视为降低成本的机遇。

企业在实施人工智能时应采取自上而下法还是自下而上法?

两种方法同时采用。高级领导层应采取自上而下法,同时实现自下而上法。技术人员就应该学习一项新技术,然后再寻求机会应用该技术。这才是增进企业知识和经验的好方法,但最初不应期望获得高投资回报率,因为企业专注于学习而不是识别关键业务问题并为其开发解决方案。

还应该自上而下对企业进行重新审查。询问以下问题:你的企业交付的核心价值是什么? 你该如何以更好、更快、更独特地方式交付更多的价值? 目前阻碍企业实现这一点的智能差距有哪些? 下一步则需技术人员接受挑战去弥补这些差距。

人工智能并不是准确无误的。此类技术也会出错,尽管错误会随着时间的推移而逐渐减少,但关键在于认识到什么是“足够好”的技术。如果你正在运行一个核反应堆,那么该技术必须是准确无误的;如果你的企业生产冰淇淋,则无需如此。解决方案需要达到多大的准确度才能为企业创造价值? 企业首先需解决这个问题,然后再考虑技术,但反之则不然。

“需要了解的另一个关键点是,尽管解决方案不完善但仍然可以实现重要的商业价值。”

Nigel Duffy,安永全球创新人工智能主管

安永如何将人工智能嵌入其业务中?

安永以两种方式将人工智能应用到我们的大部分工作中:我们将人工智能逐步添加到当前的方法中,同时也在寻找新的商业模式并使用人工智能对其进行开发。

例如,在审计中,企业变得更加复杂的同时对透明度的需求也在不断上升。人工智能为审计带来了一次变革的机会,从而提高社会和投资者对大型企业和小型企业的信心。

“安永如何使用人工智能来应对提高透明度的挑战,并在管理成本的同时提高审计速度?”

Chris Mazzei,安永全球创新科技主管 | 全球首席分析官

安永还致力于通过使用人工智能改变其税务和审计服务,例如,开发智能税收分类器,该分类器使用ML(机器学习)模型对应税交易进行分类。

此外,安永诈骗审查及纠纷协调服务(FIDS)通过使用人工智能和先进的分析技术,帮助全球制药企业处理电子邮件、即时消息、语音邮件和文件审核以满足监管机构问询要求。FIDS还通过使用ML技术帮助一家跨国食品和饮料公司识别虚假发票,准确率高达97%。

作者简介

EY - Chris MazzeiChris Mazzei,安永全球创新科技主管 | 全球首席分析官

EY - Nigel Duffy Nigel Duffy,安永全球创新人工智能主管

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