Lee Coulter說，他已經(jīng)可以意識(shí)到自己體內(nèi)生長(zhǎng)出了自己無法應(yīng)對(duì)，需要醫(yī)生介入的抑郁癥狀。作為一家共享服務(wù)公司的首席執(zhí)行官，他一向努力提升自己的科技素養(yǎng)以應(yīng)對(duì)這一職位對(duì)他的高要求。但是最近，Coulter總結(jié)道，他已經(jīng)不知道所有人正在聊的是什么了。
“我不知道該相信誰，又該相信些什么，”Coulter說?！澳愀緹o法同時(shí)和兩個(gè)人進(jìn)行一段有意義的關(guān)于人工智能的對(duì)話。
Coulter正在試圖解決這個(gè)問題。2016年，他成功地向IEEE Standards Assoication介紹了以下計(jì)劃：他希望組成一個(gè)工作組，來為企業(yè)自動(dòng)化過程中使用的不同的機(jī)器人和智慧科技的種類下一個(gè)定義。
如今，由Coulter帶領(lǐng)的IEEE Working Group on Standards in Intelligent Process Automation正致力于完成第一階段成果的最終定案。這一階段的主題是“術(shù)語，命名和概念?！倍乱浑A段的工作也已經(jīng)開始，其內(nèi)容將是關(guān)于“科技，分類和等級(jí)”。
同時(shí)，現(xiàn)階段AI普世概念的缺乏已經(jīng)給CFO們帶來了不少麻煩，尤其在他們需要決定具體購買哪一種新科技，卻根本無法從五花八門的AI方案中找出真正有用的產(chǎn)品時(shí)。“許多廠家都聲稱他們的產(chǎn)品中包含了AI技術(shù)。但大多數(shù)時(shí)候，那只是幌子罷了，”Coulter說到。但同時(shí)，對(duì)于AI技術(shù)的困惑可能會(huì)使CFO們變得更加束手束腳。“他們可能會(huì)忽視采用真正的AI技術(shù)可能會(huì)給公司帶來的增長(zhǎng)潛力，即使這種技術(shù)目前仍然并不完美?！?/span>
命名的學(xué)問
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)究竟該被如何解釋呢？2017年麥肯錫的報(bào)告中是如此定義AI的：“機(jī)器展現(xiàn)出類人智力的能力－例如，在不需要有著明確指令的軟件的指引下就能解決問題的能力?！?/span>
而對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，這個(gè)被很多人認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)人工智能的敲門磚的概念，給IEEE團(tuán)隊(duì)成員們帶來了更多麻煩。他們最終給出了如下解釋：“在人類操作軟件系統(tǒng)的指引下，由機(jī)器觀察來發(fā)現(xiàn)，關(guān)聯(lián)和進(jìn)行模式識(shí)別，同時(shí)通過自信息算法，引導(dǎo)出可預(yù)知或符合規(guī)定的分析?！?/span>
Coulter表明，過去的兩年，有至少1000家創(chuàng)業(yè)企業(yè)聲稱他們的產(chǎn)品中包含了AI或者機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。雖然CIO們總是喜歡嘗試那些閃閃發(fā)亮的新裝置，但是沒有幾個(gè)CFO會(huì)有同樣的想法。提議購買標(biāo)上了AI商標(biāo)的科技總是令人懷疑的。雖然AI這個(gè)概念已經(jīng)有至少60年的歷史，但是它成熟起來，并且可以基于巨大數(shù)據(jù)庫發(fā)揮實(shí)際效用是這幾年才出現(xiàn)的新現(xiàn)象。
而AI具體是如何被應(yīng)用的呢？保險(xiǎn)業(yè)正在利用機(jī)器視覺，通過顧客提交的汽車受損的圖片來為損害歸類。信用卡發(fā)卡放正在利用卡片所有者的Facebook主頁來了解例如結(jié)婚生子這樣的重要事件是如何影響了人們的話費(fèi)習(xí)慣的。制造商也在用機(jī)器學(xué)習(xí)的科技來發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的瑕疵。更多的公司則是直接采用了AI對(duì)話程序。
事實(shí)是，這些所謂以人工智能為驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品并沒有辦法解決公司最重要的問題。一篇由Shared Services & Outsourcing Network發(fā)表的，名為《國(guó)際智能自動(dòng)化市場(chǎng)報(bào)告》的文章指出，大多數(shù)標(biāo)上AI標(biāo)簽的東西只是“專注在一個(gè)非常局限的知識(shí)領(lǐng)域提出的非常有限的認(rèn)知方案?！?/span>
Weston Jones，Ernst& Young國(guó)際機(jī)器人和智能自動(dòng)化方面的領(lǐng)導(dǎo)任務(wù)，則采取了另一種表達(dá)方式，“創(chuàng)新建立在大大小小的會(huì)議上，而功能的提升則是建立在資金支持之上。”他繼續(xù)說道：“許多AI產(chǎn)品的廣泛使用還并未讓CFO看到他們期待的收益上漲，于是他們中絕大部分都拒絕看到其中更大的價(jià)值。”
巨型科技企業(yè)則是例外。麥肯錫的報(bào)道顯示，他們?nèi)ツ昊旧隙蓟ㄙM(fèi)了兩百到三百億在AI科技上。舉例來看，谷歌使用了加強(qiáng)學(xué)習(xí)來減少其數(shù)據(jù)中心百分之十的能量功耗。Facebook 和其他社交媒體公司運(yùn)用自動(dòng)翻譯來提高使用者的參與度。
可是，麥肯錫報(bào)告寫道，金融領(lǐng)域?qū)τ贏I的需求仍然只是非常溫吞。在近期一份針對(duì)3073個(gè)核心管理層的高管進(jìn)行的調(diào)查中，咨詢公司發(fā)現(xiàn)許多商業(yè)精英不只不清楚AI具體可以為他們做什么，也不清楚應(yīng)該如何獲得AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用，怎樣將它們?nèi)谌胱约汗救粘?shí)踐，以及如何評(píng)估科技帶來的投資回報(bào)率。
只有20％的受訪者回應(yīng)到他們正在以一定規(guī)模地推行AI相關(guān)技術(shù)。但是這是否意味著AI技術(shù)真的在以改變金融企業(yè)的速度被大規(guī)模采用呢？很難說?！癆I包含了許多科技與應(yīng)用，一些只是之前科技的延伸，而另一些則是革命性的。”
同時(shí)，麥肯錫報(bào)告也表明，“AI科技有好幾種不同的分類方法，但是我們非常難以給出一個(gè)明確的毫不重疊的清單，因?yàn)槿藗兛偸菚?huì)將不同的科技混在一起，從而解決突發(fā)的單個(gè)的問題?！?/span>
但是即使公司們并沒有為AI技術(shù)直接投資的意愿，至少他們對(duì)這一技術(shù)的興趣正在不斷高漲。Whit Andrews， Gartner的首席人工智能分析師，認(rèn)為AI相關(guān)的咨詢?cè)?016年增長(zhǎng)了200%，而在2017年進(jìn)一步增長(zhǎng)了100%。
John Parkinson則報(bào)告說幾乎所有財(cái)富榜前一千的公司都在觀察機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)向。而在那些為數(shù)不多的已經(jīng)開始應(yīng)用的公司中，一些在使用現(xiàn)成的軟件，一些人在租用云端的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，而另一些則是在開發(fā)他們自己的系統(tǒng)。
Parkinson自己對(duì)公司使用AI這一話題沒什么好說的。事實(shí)上，他認(rèn)為“智能”是一個(gè)具有誤導(dǎo)性的詞語。沒有人真正知道人類智能是如何在工作的，所以聲稱編寫了可以模仿人類智能的說法是很滑稽的。
“我不關(guān)心IBM對(duì)Watson是如何宣傳的，”他說道，“這本身就是不合理的。我們應(yīng)該將所謂的AI命名為非常聰明的，被訓(xùn)練后會(huì)使用數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)?！?/span>
點(diǎn)滴累積
CFO們，如果可以暫時(shí)放下要讓AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化立刻帶來大量報(bào)酬的執(zhí)念，則認(rèn)識(shí)到AI和機(jī)器學(xué)習(xí)可以為公司帶來的無限潛力的?！拔覀冋诟嬖V我們的客戶不要以傳統(tǒng)IT項(xiàng)目的思維來認(rèn)識(shí)它，”Andrews說到，“對(duì)于許多組織來說，不管他們要通過AI做些什么，都不應(yīng)該是以傳統(tǒng)的模式來進(jìn)行。反而，你應(yīng)該將你的ROI看成是你可以通過這一獨(dú)特的學(xué)習(xí)路徑獲得的經(jīng)驗(yàn)。”
Andrews建議公司可以先從他們一直沒有人手解決的問題開始著手使用AI。非常有可能的是，這些改變不會(huì)是根本性的，這也就極大降低了公司使用AI技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。
如果一個(gè)公司計(jì)劃用智能自動(dòng)化來進(jìn)行其10%的業(yè)務(wù)，那么它可以非?？焖俚乜吹侥承┦找?，Parkinson如是說。但是真正的利益將會(huì)在一段時(shí)間之后才開始顯現(xiàn)?！爱吘?，越來越多的模式性工作將會(huì)被智能系統(tǒng)取代?！?/span>
EY的Jones建議，公司及早對(duì)自身業(yè)務(wù)和未來項(xiàng)目進(jìn)行一個(gè)全面檢測(cè)，從而了解自身金融服務(wù)各環(huán)節(jié)對(duì)于自動(dòng)化的需求。這非常重要，畢竟現(xiàn)階段由30%到50%的AI項(xiàng)目都是失敗的。而且，金融人士需要盡早意識(shí)到自動(dòng)化是無法克服數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)不可靠的問題的。
“AI并不是一種神奇的讓數(shù)據(jù)自行展現(xiàn)其意義的巫術(shù)，”Andrew評(píng)論道。
這意味著公司將會(huì)更加需要數(shù)據(jù)科學(xué)家。人們已經(jīng)可以預(yù)見到未來日子里對(duì)于這種人才的極大缺口。但是許多正在招聘這一職位的公司一定會(huì)失望，“因?yàn)閾碛幸粋€(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)位并不意味著你就成為了一個(gè)數(shù)據(jù)工程師。如果你已經(jīng)成功在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作了5到10年，你才可以這么稱呼自己?！?/span>
外部影響
總體來說，公司，尤其是金融部門，也很有可能會(huì)被外部環(huán)境中AI的使用影響。舉例來說，幾大會(huì)計(jì)事務(wù)所都報(bào)告稱他們正在改造審計(jì)過程，以確保所有的交易都可以被人工智能系統(tǒng)覆蓋。
同時(shí)，四大中的某行正在研發(fā)一款基于IBM Watson技術(shù)的產(chǎn)品，從而使得兼并收購的合法清查過程可以更加迅速。這款據(jù)說將在兩年內(nèi)上架的產(chǎn)品，可以獲取與某公司相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，從而給出非常值得信任的準(zhǔn)確估值。
在Parkinson看來，這樣的能力并不是智力的標(biāo)志。同時(shí)，有意思的是，被標(biāo)為機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的科技產(chǎn)品實(shí)際上比理論預(yù)想的表現(xiàn)的還要好?！拔覀儾⒉恢罏槭裁?，”Parkinson如此說道。
從最基礎(chǔ)的層面來看，任何我們并不能理解的科技都可以通過不斷地試錯(cuò)來進(jìn)一步推動(dòng)其發(fā)展。“我們這些在這個(gè)領(lǐng)域工作的人，總是想要尋找尖端軟件系統(tǒng)來達(dá)成不可思議的科學(xué)進(jìn)展，從而允許我們構(gòu)建越來越好的核心系統(tǒng)，”Parkinson說，“這種想法會(huì)進(jìn)一步加速。而很有可能的是，當(dāng)我們把之前沒有合作過的系統(tǒng)放在一起解決問題時(shí)，他們會(huì)取得我們無法料想的成績(jī)。”
無論人們?nèi)绾味x企業(yè)自動(dòng)化將會(huì)帶來的新能力，它們都只是會(huì)變得越來越有效。CFO需要決定的，只是何時(shí)帶領(lǐng)著自己的公司跳入這機(jī)會(huì)之井罷了。
本文編譯自CFO。
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