企业数字化转型的四大关键和五个技术趋势

  自然语言处理：金融公司通过监控金融机构的电子沟通记录以识别关系和实体，从而将自然语言处理运用于合规和欺诈防范；

  计算机视觉：执法过程将计算机视觉运用于面部识别系统，根据数字图像或视频资源中的视频画面识别或确认人物；

  知识表达：健康医疗提供商使用一种系统用于分析大量数据以提取有用部分，例如医生姓名、成本和投诉数量，从而创造出一种简单便捷的方式来找出临床表现下滑的根本原因；

  理据和规划：自动化规划和日程安排，通常用于自动机器人执行及无人驾驶车辆，适合使用的范围从仓库、零售店到家用。

  类似的例子正在各处涌现，因为企业正将其慢慢的变多的工艺流程交给智能机器。他们的目标不于更快、更有效地完成相同的工作。他们已认识到智能自动化正以之前没办法企及的规模在创造新的产品和服务，从而改变着规则。同时，他们正在重新思考企业在所有的领域的业务从业务流程到其所提供的客户体验。

  与减少就业岗位和创造一个反人类的未来截然不同，先锋企业正通过利用智能自动化来创造一种全新的同时也更的人机关系。企业正在探索这方面的潜能。例如，品零售商ModaOperandi得以规模化并提升其高体验的客户服务，造型师为客户提供个性化建议和一对一沟通。通过建造一种新的个性化引擎，可使一位造型师同时服务于多300位客户（对比之前50~75位），该公司得以为其客户提供和对其客户一样的奢华服务。

  关于智能自动化和人工智能可能性的讨论和预测已经持续好几十年了。那为何这类变化到目前才慢慢的出现呢？答案一部分是因为数字技术增加的足迹。随着慢慢的变多的业务流程甚至是产品都经由软件接触，可能被自动化的范围被成倍地扩大了。答案的另一部分在于人工智能技术应用的进步。

  人工智能现在不仅仅被当做附加品看待，而代表着信息技术系统建立的根本性改变。作为信息技术建筑新的基本面，慢慢的变多的工具正被创造出来，使得机器在学习和决策方面更成熟。这在某种程度上预示着这些任务的实际自动化流程变得更加容易。例子不胜枚举：从谷歌目前的开源图像识别软件到IPsoft的人工智能平台Amelia，该平台可将知识工作自动化，并能与客户使用20多种语言对话。

  这些工具，以及其他很多类似的工具，正在使AI重获投资人和2000机构的关注。仅在美国，风投注资的人工智能初创企业在过去4年就增长了20倍。我们的TechnologyVision问卷调查显示，70%的企业高管表示他们对AI有关技术的投资比两年前有显著增加，55%表示他们计划普遍的使用机器学习和类似Amelia的内嵌人工智能解决方案。

  在所有的侧重点中，很重要的是要认识到，将AI整合入业务不是一项能轻而易举完成的工作。首先，企业一定得重新定义其业务和信息技术架构。在各个层面用AI，就从另一方面代表着公司将从根本上以不同的方式运作，这也包括将AI作为新的而且重要的一层整合入整个架构中。

  技术已经认识到智能自动化拥有巨大潜能，并能预见它将如何终遍及到业务的每个方面，但所有的企业都必须认识到自动化除了减少相关成本之外的潜力。能够增长且占据其行业主导地位的，将是系统性地在企业各方面迎接自动化的企业，这一些企业利用自动化来促成产品、服务甚至商业模式的变革，并持续地改变自身和所处行业。

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