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11 位科技大牛谈人工智能:它如何改变商业游戏规则

看呐,这错综复杂的人工智能世界!人工智能所包含的内容浩如烟海,从最优化实践,到如何让AI服务于你的业务,再到它将如何影响消费者……这样的例子不胜枚举。

事实是,有些人工智能太过复杂,尤其是考虑到当前及短期需求,现阶段的企业根本不必就是否对其进行投资而过度操劳。

另一方面,随着媒体不断谈论人工智能和自动化,迫使人们去了解更多真相的压力在不断增加。为了消除这种焦虑,我们收集了11位科技界领军人物对人工智能的观点,带你深入了解当今人工智能研究的关注点。

1

人工智能并不总是正确的解决方案

企业需要仔细、系统地权衡自己的选择,确定人工智能是否适合公司的发展。如果是,那么就有条不紊地制定路线图,以保证消费者的热度与产品的寿命。

Jason VandeBoom,ActiveCampaign——一家针对中小企业的营销自动化和CRM平台提供商——的创始人和首席执行官:

很多时候,人工智能被当做解决现有业务问题的权宜之计,并以此为卖点。不过,企业应该警惕:人工智能并不是“快餐”,营销人员不应该未经审视地迷信。

另一方面,从定义上讲,权宜之计也就意味着非个性化。最重要的是,企业需要的解决方案恰恰是根据他们的具体需要身量身定制的,而不仅仅套用符合所有人的需求的解决方案。

在进军人工智能领域之前,决策者应该先问问自己,公司是否需要人工智能这一解决方案。如果一家公司没有人工智能适用的问题,例如处理海量的数据及运算,那么他们就会明智地越过报刊上吹捧的这一科技,找到适合他们业务的个性化解决方案。

此外还要要明白,输入垃圾等于输出垃圾。当接触到一个以内部、外部数据为基础的新科技时,公司的决策者需要做到循序渐进。在探索基于数据的进行运算的技术之前,他们必须先学会将数据整理、分类。

2

人工智能为B2B销售商在供应链提供了更具操作性的见解

通过利用人工智能优化B2B数据,电子商务工作者可以极大地提高效率,并在自动化库存管理的同时获取宝贵的消费者观点。

Ray Grady,CloudCraze——唯一一家在Salesforce上创立的B2B商务平台——的总裁及首席文化官:

虽然B2B还处于起步阶段,但人工智能有潜力从运营和购买体验方面彻底改变电子商务。

人工智能将大量可操作数据交给企业,使他们能够分析消费者需求和全方位数据,从而改变他们与客户的业务往来,并改善内部运营。

将消费者的浏览和购买习惯与天气预报、区域趋势和作物产量等外部数据结合起来,以便为供应商提供产品定价、库存补充、产品促销等方面的决策信息。

另一方面,人工智能让B2B买家更容易管理库存和自动化订单,以确保库存水平保持平衡。人工智能帮助买家和卖家做出更多的战略决策,从而节省时间、增加销售量,获取更多利润。”

3

人工智能正在创造一种更加个性化的数字体验

零售商可以通过创造或改进前端个性化来改善客户体验,而人工智能和机器学习都将是其后的驱动力。

ED Kennedy,Episerver——一家管理云端数字内容,商业和市场营销的单平台供应商——的高级商务总监:

商业中的人工智能常常被误解和过度炒作。零售商应该将人工智能视为另一种提升和改善客户体验的工具。人工智能提高了客户体验的一个关键领域是个性化。

毫无疑问,消费者对高度个性化商务体验的需求将逐渐增加。根据Episerver《重构商业》的报告,超过三分之一的消费者认为品牌在个性化客户体验方面做得很糟糕——这意味着零售商最终会错过一大笔的收入。

机器学习,人工智能的一个分支,能够利用消费者实时行为和历史订单数据来自动为消费者推荐个性化的产品、促销和内容。

令人兴奋的是,我们现在看到了技术创新的零售商使用基于人工智能的个性化体验,不仅仅是在网页和移动设备上,还将之扩展到了实体商店,比如可选购的镜子,或者用于展示顾客的产品分类。”

4

人工智能正在帮助零售商解决三个历史上购买过程中发生的棘手问题

搜索、现实库存管理和实时价格管理都能得到积极的影响。零售商需要仔细权衡,以便考虑如何优化。

Michael Fauscette,G2集团——一个商业软件和服务评论平台——的首席研究官:

在零售/电子商务领域,人工智能的实际用途主要是解决3个基本问题:帮助客户在线上线下找到他们心仪的产品;将“合适”的库存量以“合适”的产品组合形式置放在“合适”的地方;实时价格调整以保持竞争力。

第一个问题是通过基于人工智能的搜索引擎——有时也被称为“insight”引擎——以及使用聊天机器人管理交互来解决的。

第二个问题是通过使用人工智能来提供动态的库存预测或订单频率预测,从而确定最佳库存量和位置,以及优化产品销售计划的动态产品分类来解决的。

第三个问题是通过动态定价引擎来管理的,它会持续监控定价,动态调整以保持产品价格的优化。在所有这三种情况下,人工智能可以为海量动态的数据集和产品提供输出,同时这一引擎可以根据动态反馈进行实时学习和调整,以进行自我优化。

5

人工智能乐于倾听客户的声音

现在,消费者们可以接触到动态人工智能化的机器学习、自然语言处理(NLP)和语音分析反馈场景。这一点,加上深度的社会化倾听和“情绪分析”,是另一个收集可信的消费者需求的机会。

Spencer Morris,InMoment——一家旨在为企业提供倾听客户和员工方式,从而优化客户体验的知名在线平台——的副总裁兼大数据科学主管:

人工智能已经被以非常实际的方式运用在工作中,这有助于简化任务,将相关性和个性化融入到人机对话中,并促进人类的决策和执行。

我们合作的一些品牌已经在反馈场景中运用了各种人工智能元素(机器学习、自然语言处理、预测、语音分析等)。

允许该技术基于消费者的反馈动态调整后续问题将会产生带来更好的数据类人型对话。

人工智能还被广泛地应用到实时实地了解消费者在社交媒体上、视频和电话对话中所表达的心声,并针对各个方面的问题——从供应链问题到法律安全紧急事件,自动向企业的多个领域发出信息传递。

当前人工智能的另一项商业应用是实时持续地挖掘大量现存的数据类型。人工智能“监视”人类对话中的模式,并针对潜在异常的事件作出预警。

通过这种方式,业务用户可以轻松地了解到异常发生的形式、地点以及原因,并据此采取明智的行动。这类人工智能可以更准确地称为SAI——超级人工智能——因为它可以在几秒钟和几分钟内处理大量复杂、不同的数据——就连最聪明、最敏锐的人类分析师也无法做到这一点。

通过将复杂事件和日常琐事的自动化,并促进人类作出更理智判断(在这一点上机器远不及人类),人工智能可以让企业变得更聪明、发展更迅速,甚至更人性化。”

6

人工智能正在彻底改变我们为客户提供服务的方式

聊天机器人不再仅仅是一种风潮——它们被整合到各种各样的,包括零售商在内的互动当中。有了机器学习和将消息“集群化”的能力,企业能够更智能、更准确地理解、评估和解决客户的需求。

Greg Reda,社交媒体管理软件Sprout Social的大数据科学主管:

聊天机器人的出现及发展对企业人工智能应用的意义重大,但不像杂志上炒作的那样,科技界离真正的人工智能聊天机器人还很远。

对于品牌来说,首先要关注的是解决问题方面,而不是人工智能方面,最终目标是优化人机循环以提高效率。我们从社交客服团队那里了解到,他们每天都要处理大量的咨询电话时,却并不知道在开发聊天机器人时应该优先考虑哪些客户问题。

这便提供了一个机会,即通过机器学习将类似的信息整合集聚,最终筛选出常见的咨询电话内容及主题。当客服团队看到这些信息群,便可以通过直觉了解到开发聊天机器人应该优先考虑哪些问题。

在我看来,这种分类、分析以及将机器学习与人类决策相结合的方式是企业所面临的最大的机遇。”

7

人工智能将改变游戏规则,帮助我们更智能地实现目标

结合人工智能的定向广告,可以更为精确地将目标客户锁定。

Jason Nesbitt,Strike Social——一家社交广告软件和管理公司——的媒体和代理业务副总裁:

Strike Social报告和The Big Picture:2017 YouTube广告基准报告显示,YouTube广告零售行业的观看率比全行业平均水平低76%。18岁至34岁的人群受YouTube影响最大,零售部门需要弄清楚如何更好地吸引这一群体来推动销售。

这时就要靠人工智能了。通过使用机器学习算法,广告商可以在18到34岁的范围内找到新的细分领域——包括人口统计(例如性别)和与平台目标的(如不同的亲合受众)相关程度——并优化针对他们的活动。

这种方法能够为公司解决困难环节问题提供多种的途径,从而取得更好的业绩。”

8

人工智能对实体店的影响深远

实体零售商正在利用店内的聊天机器人,增加客户参与度和购物体验。只要机器人能提供相关的购物导航,消费者对这一概念的意愿可能就会变得更有粘性,逐渐变得厌倦。

Matt Fleckenstein,Nintex——一个工作流和内容自动化(WCA)软件和平台——的首席营销官:

越来越多的零售商将人工智能技术应用于店内体验,通过使用机器人和店内聊天机器人来增加用户的参与度,帮助消费者在店内找到他们需要的东西。

如今,这些体验主要集中在使用机器人接受和理解消费者的语音指令,帮助消费者找到合适的产品,从而帮助消费者找到感兴趣的产品。零售商甚至开始测试机器人为客户挑选和包装客户订单。

此外,根据麦肯锡的数据,电子商务长期以来一直在利用人工智能来获得产品推荐——亚马逊35%的采购来自基于算法的推荐,这些算法会将过去的顾客购买、搜索产品和其他人的购买行为与消费者的购买行为联系起来。

对于像亚马逊的Alexa这样的语音控制助手,从简单的命令执行发展到开始独立制作产品推荐只是一个时间问题(可能是在几天或几周内)。

9

人工智能正在优化在线购物体验

Barry Pellas,数字转换机构PointSource——Globant子公司——的首席技术官和首席商务专家:

人工智能真正的价值在于其促进运营、优化购物途径的作用——零售商需要在“确定最实际的用途”这一点上投入时间,以确保他们不会在没有战略价值的情况下部署解决方案。

将人工智能应用于零售业的关键是将实际技术与运营良好的店面相结合。零售商每天通过分析了解顾客的更多信息,另一方面,兑换渠道正影响着他们的成功指标。

这两个成功的关键因素与人工智能结合的实际应用可以帮助终端用户实现更个性化的体验,并帮助用户进行兑换。零售商可以利用人工智能来预测可能的兑换渠道,并让它无缝地跳转到下一个步骤。

如果购物者的兑换需要四个步骤,他们能以一定的准确度来预测该客户将会在每一步中实现这一目标的可能性,并将其进一步推向兑换目标。

这种类型的练习将形成一个循环,在这个循环中,分析会进一步推动预测,机器将学习最优的方式来帮助用户缩短兑换途径。

人工智能成功整合到零售系统的关键在于,它将永远与系统用户保持联系。如果你没有改善各类用户的生活,那么利用人工智能这一新技术可能是另一途径。”

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随着机会的扩大,人工智能的门槛将会降低

随着越来越多的玩家加入到人工智能游戏中,它不仅可以提供更多机遇,还能降低发展人工智能所带来的风险——因为道路已经被铺平了。

Erik Brown,West Monroe Partners——一家商业和技术咨询公司——的技术总监:

现有数据的庞大数量,以及像谷歌的TensorFlow和Spark MLLib这样的可访问机器学习库的普及,让开发者有了更多的选择来开发可以真正学习和互动的软件。

人工智能技术壁垒的降低将为那些通常没有足够研发预算的零售商和其他组织打开大门。

例如,现在的产品推荐可以由更智能的模型驱动,这些模型将时实根据消费者情况得出最优选产品。

也许从最近的交易历史中学习可以预测一个日常事件并提供相关的建议,或者分析最近的发货延迟可以触发实时交互或请求,以降低消耗、取消支持请求。

正如Netflix旨在预测用户打开应用时想观看的内容一样,零售商需要找到机会,从个人行为和其他相关数据中学习,通过合适的渠道提供有意义的活动。”

11

人工智能将带来前所未有的个性化程度

个性化服务预计将达到新的高度,而在整个端对端电子商务运营中,零售和客户体验都将产生显著提高的产出和交付。

Ken Yontz,1 WorldSync——全球领先产品信息网络——的全球转型管理副总裁:

人工智能有潜力从供应链的深度到面向客户的内容改变整个电子商务生态系统的产品数据。

随着时间的推移,这项技术将让制造商对消费者最重要的产品和标准有更加深入的了解,他们可以利用这些技术来优化采购和战略产品开发。

在消费者方面,我们将看到针对每个人的个性化信息,而不是“适用所有模式”的信息模板。对于消费者和生产者,产品数据都将提供信息、个性化和可执行的信息。”

人工智能的世界将会继续发展——你可以选择如何参与其中,或者坐在一旁来观察它的发展。不管怎样,这都是一段令人着迷的经历。

英文来源:Forbes

作者:Tom Popomaronis

编译:网易见外智能编译平台

审校:范航

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