9个机器学习成功案例的内部视角

人工智能(AI)和机器学习(ML)曾经被认为是企业的“空头支票“之类的项目，如今已经成为应用主流。

越来越多的企业正在利用这种模仿人类思维行为的技术来吸引客户，并加强业务运营。

在调研机构Gartner公司的调查中，106名IT和业务专业人士中，59%的受访者表示迄今为止已部署了人工智能技术，并且平均拥有4个人工智能/机器学习项目。这些受访者还表示，他们预计未来一年内将再增加6个项目，未来3年内将再增加15个项目。Gartner公司分析师Whit Andrews说，到2022年，这些组织预计平均部署35个人工智能/机器学习项目，他表示这些计划项目的数量令他感到惊讶。

Andrews说，通过客户服务和内部决策的虚拟助理改善客户体验和任务自动化是最受欢迎的项目之一。

调研机构IDC公司对2473家组织进行的一项更大调查发现，只是增加项目本身并不能形成更广泛的人工智能战略，只有25%的组织制定了企业范围的人工智能战略。

IDC公司的调查发现，由于缺乏熟练的员工和不切实际的期望，多达25%的受访者表示其人工智能战略失败率高达50%。但这并不能阻止组织继续尝试。在这里，正在试验、构建、实施人工智能和机器学习技术的首席信息官们分享了他们的机器学习用例和一些实用的建议。

1. 保险公司利用聊天机器人改善客户体验(CX)

互助保险巨头Guardian公司首席信息官Dean del Vecchio表示，该公司正在测试人工智能，以改善客户体验(CX)，并提高员工生产力。

该公司一个客户体验(CX)试点项目包括使用由IPsoft制作的虚拟助理Amelia来帮助自动化入职流程，并回答福利问题，从而使客户体验(CX)工作人员能够专注于更复杂的案例。受到Guardian公司的商业逻辑教育，Amelia回答了诸如“重大疾病意味着什么?”等问题以及Guardian公司数百万客户可能提出的其他问题。

Guardian公司在内部测试了IBM Watson如何帮助其更好地了解客户如何与业务进行交互。作为试验的一部分，IBM公司的这种认知计算软件读取并优先处理Guardian公司每天收到的数百万封邮件，这一扫描可以在几分钟内完成，将员工从人工阅读和优先处理邮件的时间中解放出来。

关键建议：应在更大的业务范围内考虑机器学习项目。在Guardian公司，支持人工智能/机器学习的流程自动化只是其更广泛的数字化转型的一小部分，Del Vecchio正在改进客户体验(CX)，从而简化运营。这包括迁移到AWS云平台、采用敏捷开发，以及构建API市场。

2. Zulily公司采用人工智能推荐服装

人们可能会说，如果没有机器学习，服装零售商Zulily公司就没有可行的业务，该公司使用机器学习向消费者提供个性化的商品。

Zulily公司首席信息官Luke Friang说，该软件依靠许多信号来决定是通过推送通知还是通过电子邮件向顾客发送优惠信息，这些信号包括购买历史记录、浏览选择的时间、移动应用程序的点击和滑动，以及社交媒体行为。他说，“随着我们更好地了解消费者，可以更好地倾听他的声音。”

虽然Zulily公司构建自定义算法，但它依赖于许多开源技术，例如Hadoop、TensorFlow、H20，以完善其机器学习堆栈。

关键建议：人工智能项目受益于健全的云计算架构。例如，Zulily公司的个性化努力依赖于亚马逊网络服务和谷歌云平台之间的关键组合，在这两个平台中，谷歌云平台提供了一些建议，当被选中时，可以将消费者吸引到由AWS公司支持的Zulily电子商务平台。Friang表示，这种联系强调了谷歌云和AWS如何推动竞争，从长远来看将有利于首席信息官。

3.JiLL：企业人工智能助理

从表面上看，人们不会认为人工智能有对商业房地产提供商有多大用处。但在今年6月，仲量联行(JLL)公司与谷歌公司合作开发了JiLL，这是一款语音助理，允许办公室员工设置会议、联系同事、查询火车时刻表、通过语音或文本填写服务请求。

例如，根据JLL公司首席数字产品官Vinay Goel的说法，Jill可以处理诸如“JiLL，帮助我的团队预订每周会议”，或“JiLL，今天下午在三楼给我找一个空闲的办公桌。”

他在一份声明中表示，JiLL考虑了仲量联行公司关于建筑物、用户交互、物理空间交易的数据集，这些数据集在谷歌云平台以及Kubernetes容器中处理。他说，“随着时间的推移，我们希望JiLL成为帮助员工提高日常生产力的数百种技能的重要平台。”

关键建议：对于寻求转向服务的组织而言，虚拟助理可能是值得的投资。仲量联行公司的JiLL是利用技术提供增值服务战略的一部分，理想情况下是为了吸引更多的公司客户。仲量联行计划增加更多的技能并向第三方功能开放平台，这是旨在提高采用率的市场策略的一部分。这项倡议表明，多年来虚拟助理已转向垂直市场。

4.机器学习将动态定价与便利性结合起来

便利店连锁店Wawa公司计划使用机器学习根据竞争因素动态改变价格。首席信息官John Collier表示，这可以大大促进Wawa公司为忠诚度计划客户提供个性化服务。

Collier补充道，“我们希望采用数据和算法，因此我们不会设定价格，而是制定规则。其诀窍在于平衡用户体验的改善和提供体验的成本。”

关键建议：Collier表示，希望能够实现动态定价，但存在一个问题：新兴技术与其遗留系统的接口不会很好。因此，现代化对任何人工智能战略都至关重要。Wawa公司正在改造其遗留系统，作为数字化转型的一部分。他说，“我们在数据战略上投入了大量资金。”

5.信贷报告公司构建机器学习分析引擎

信贷报告行业巨头Experian公司表示，数字化转型为利用机器学习核心能力的新战略产品铺平了道路：Ascend Analytics On Demand，这是一种自助式分析平台，使企业能够构建预测模型，以确定关键因素，如2.2亿名消费者中是否有人有资格获得他们要求的信贷额度。

Experian公司的消费者信息服务总裁Alex Lintner表示，与目前花费数周的时间相比，客户可以在几分钟内对这些数据进行复杂的分析。在理想情况下，该工具将使消费者能够在需要时获得信贷资格。

调研机构Gartner公司表示，随着人工智能技术在几乎所有新软件产品和服务中的普及，Ascend Analytics On Demand应运而生。

（编辑：核心网）

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