自动化能干人工智能吗人工智能与自动化学院

admin 2024-05-03 17:22:15 举报

行业专家讨论了人工智能和自动化的最佳实践，并就如何部署这些关键的新兴技术提供了指导。

引人注目的事实是，7500名员工实际上是聊天机器人。该公司与其人工智能平台合作，率先在工作场所部署人工智能和自动化。

展望未来，大多数成功的工作场所将人类与机器学习系统相结合，这将创造新的模式，并需要新的思维方式来保持与其他企业的竞争力。

人工智能和自动化将如何塑造未来的职场？更重要的是，一个企业如何保持在商业上的领先地位？

为了提供企业如何部署人工智能和自动化的见解，行业媒体采访了该公司的副总裁兼全球领导者。

人工智能会减少还是增加就业？人类有充分的理由担心机器人的崛起吗？

这是我们正在思考的问题。很多人问我这个问题。你以为这是零和游戏吗？我们可以了解一下发展史，工业革命引入自动化技术，人口增加，工作岗位增加，失业率下降的时候发生了什么。今天，美国是失业率最低的国家之一。

我倾向于乐观。我相信会有更多的工作，但工作的性质会改变。新的行业会有更多的工作岗位，目前可能比较小或者正在成长，有很多知识和技术需要学习。尤其是从事商业的人和可能承担更多体力劳动的人。

当然，不仅仅是认知智能领域，它显然是一个热门领域，但人们已经看到了五年前机会还不够多的其他领域。例如在设计领域。因为自动化实现的时候还是需要人的经验的。因此，它将提供设计和网络安全工作。因此，由于自动化和认知智能技术的采用，这一领域的发展空间进一步扩大，这一领域的机会更多。

公司如何使用人工智能和自动化？公司有7500个机器人。这是怎么回事？

我们从两个方面来看待它，一个是我们为客户做什么，另一个是我们为自己做什么。对于客户，我们在这三个不同的领域使用人工智能。第一是提供重要的自动化运营，第二是提升客户体验，第三是为客户识别新的收益领域。此处举例说明。

以了解您的客户(KYC)为例，说明自动化。当银行有了新客户(尤其是大企业)时，需要保证这些实体不与本不该由政府出资的实体发生关联。在《海外账户纳税法案》 (FATCA)和其他合规领域，这需要做大量工作来完成这些实体的年度报告，收集网络上所有可用的材料，并创建所谓的实体结构。那么合规人员显然会进行检查和核实。

现在大部分工作都是机器人自动完成的，这是我们在操作空间做的，但是还有很多其他的例子。

其次，在客户体验方面，我觉得每个人都是消费者。比如认知机器人和聊天机器人，企业其实可以和机器人对话。而且显然没有那么高级，有时候会变得很痛苦。

聊天机器人也在呼叫中心，但现在已经到了与应用交互的边缘。我的问题或疑问已经在申请中得到解答，其呼叫实际上并没有到达呼叫中心，所以称之为数字偏转，基本上可以缩短周期，减少痛苦，然后以认知直观的方式回答问题。

第三是创收。例如，我们在客户供应链空间做了大量的分析来处理短缺问题。或者说，亚马逊是第一个真正引人注目的例子，也就是最好的报价。比如我想买东西，该买什么，然后得到更多的建议。那么很多认知智能都可以得到这些答案。也能创收。要获得购买建议或最佳报价，请考虑下一步应该得到什么。

Wipro内部如何使用？我们称之为WiproonWipro。我们为客户提供固定价格的许多努力都是自动化的。因此，我们现在做的工作有18%是由机器人完成的。但是Wipro的内部共享服务做了很多财务工作，人力资源共享服务做的很多工作都是自动化的。比如Wipro是上市公司，我们每个季度都会发布下一季度的指南。这是由一个或几个机器人实现的，我们开发了这个指南。我们一年前就开始这么做了。以前我们的财务团队需要60个人来做这项工作，然后用自己的判断来下结论。现在这个团队只需要八个人。

很多工作是由机器人完成的。当然，人类还是会决定这是否是正确的引导，但这是通过系统来实现的，而且已经证明这比人类更准确。

我举个更复杂的例子。这是我们提供给客户的。这是一家上市公司。他们有产品，有消费品，有很多销售渠道。现在，他们用我们开发的机器人提供了一个预测模型，这个预测模型比他们过去做的要好。

例如，许多条件可能会发生变化，影响他们产品的销售和竞争对手的价格，所有这些都会影响企业的实际收入。所以这个很复杂，现在人工智能技术进步很大。

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Wipro公司正在用新的方法、新的模式、新的思维方式来应对第四次工业革命。这是什么意思？

Kohli说这是一个很好的问题，很多人都在思考这个问题。我们的一些客户认为，对他们来说，使用认知智能的关键在于技术。我不相信这只是一个技术问题，远远超出了技术范围。所以我们想出了一些东西来宣传。我们称之为4M型号。

这就是方法，模型，机器，思维方式。所有客户和企业都需要在这四个要素上努力。例如，当我们谈论方法时，方法是关于创造整个价值流。对他们来说，自动化价值流的一小部分

分实现自动化是不够的。他们需要真正在端到端的价值流中实现自动化，以便他们和客户从中获得显著的利益。模型显然是关于数据模型的，谁拥有数据，数据从何而来?

显然是人工智能，其背后的数据模型也是如此。思维方式非常重要，因为对于客户来说，要利用数据，他们必须改变传统上做出决策的方式。他们必须相信这些数据，还必须做好失败的准备。因为最初开始使用这些算法时，开始的结果很有可能会比以前差。这些机器学得很快，然后愿意花时间让它们学习，最终它们会比人类所能做到的要好得多。

有时候，企业可能会在不合适的地方利用机器学习，但是可能会从该实验中学到某些知识，然后将其应用于其他地方。因此，需要拥有快速失败的思维方式。这是客户经营企业方式的转变。所以这就是我们不相信这只是技术问题的原因。

由于正在发生的进步，企业现在在某件事情上可能会失败，但是六个月后，这可能成为企业投资的好地方，因为现在有了新的数据来源，可供企业使用。因此，企业需要真正从每一次失败中学习并适应，然后将这种学习应用于新的领域。

您将为希望采用人工智能和自动化的企业提供什么建议?

Kohli说，这是一个非常令人兴奋的领域。因此，我可以举两个例子。

第一，我相信企业中会有端到端的认知规模应用程序。如今，企业正在使价值链的各个部分自动化。但是在不久的将来，企业将拥有端到端的认知应用程序。只是因为之前谈到的客户体验和呼叫中心，将会有一个自动的客户呼叫中心应用程序，它将具有自我感应、自我响应、自我学习和自适应的功能。这将在不久的将来发生，并且没有任何问题。

第二，这是一个非常令人兴奋的空间，我相信，由于5G、物联网、云计算、量子计算等技术的快速发展，我认为这将带来巨大的增长机会。这是一个非常令人兴奋的空间。

显然，我们需要做一些工作，但从技术上讲，这一切都有可能在不久的将来实现。