領(lǐng)先一步：機(jī)器學(xué)習(xí)的10個成功案例

Clint Boulton Charles

多位IT領(lǐng)導(dǎo)們分享了他們是如何使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來深入了解業(yè)務(wù)，創(chuàng)造新服務(wù)的寶貴經(jīng)驗。

曾被認(rèn)為是企業(yè)“天方夜譚”項目的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)，現(xiàn)在成了主流。

越來越多的企業(yè)利用這種模仿人類思維行為的技術(shù)來爭取客戶，讓業(yè)務(wù)更好地運行。這種趨勢毫無疑問會促進(jìn)該領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展。據(jù)Forrester的最新研究，53%的全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者正在實施或者擴(kuò)展人工智能的應(yīng)用，還有20%計劃在未來12個月內(nèi)實施人工智能。

不管怎樣，通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人實現(xiàn)的自動化越來越多了。正在試驗和開發(fā)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及一些獲得相關(guān)專利的首席信息官們向CIO.com介紹了他們的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用情形，并分享了一些實用建議。

“數(shù)字末日預(yù)言者”應(yīng)用程序預(yù)測職位的不相關(guān)性

起初，人們擔(dān)心機(jī)器人將取代所有人的工作，而現(xiàn)在已經(jīng)不那么擔(dān)憂了，人類很有可能會和機(jī)器一起工作。但是，埃森哲首席技術(shù)官兼首席創(chuàng)新官Paul Daugherty在今年年初的福布斯首席信息官峰會上指出，企業(yè)如果不能很好地對員工進(jìn)行再培訓(xùn)，那么其工作很有可能被自動化技術(shù)所取代。

埃森哲更是如此;這家咨詢公司自動化了大約2.3萬個職位，并重新部署了員工。Daugherty預(yù)測，擁有45萬名員工的埃森哲會進(jìn)一步重新分配職位。

Daugherty說：“我們認(rèn)為，我們應(yīng)重新進(jìn)行培訓(xùn)。在這方面幾乎沒有做過什么工作。”

為幫助員工開展這項工作，埃森哲開發(fā)了一款應(yīng)用程序，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來掃描簡歷，預(yù)測員工的工作多快就會與職位無關(guān)。

該應(yīng)用程序會考慮員工的工作經(jīng)歷，并為他們退出職位的可能性打分。例如，該應(yīng)用程序注意到，由于人工智能或者其他一些自動化技術(shù)，員工的技能將在18個月后過時。

Daugherty說，該應(yīng)用程序不但是數(shù)字末日預(yù)言者，而且還考慮到了員工的集體工作經(jīng)驗，并建議員工應(yīng)掌握哪些相關(guān)技能，以便更深入地參與到公司業(yè)務(wù)中。

主要建議：首席信息官應(yīng)為企業(yè)人工智能戰(zhàn)略負(fù)責(zé)，并與業(yè)務(wù)部門的主要利益相關(guān)方合作，以確保達(dá)成共識和連續(xù)性。首席信息官還必須快速發(fā)現(xiàn)并消除人工智能算法中的偏差，這些偏差會隨著解決方案的擴(kuò)展而擴(kuò)大。Daugherty說：“負(fù)責(zé)任的人工智能必須能融入到企業(yè)中。”

信用報告公司構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)分析引擎

在信用卡報告巨頭Experian公司，一場數(shù)字化轉(zhuǎn)型為采用機(jī)器學(xué)習(xí)的戰(zhàn)略新產(chǎn)品鋪平了道路：“Ascend Analytics On Demand”是一個自助服務(wù)分析平臺，使得該公司能夠建立預(yù)測模型以確定關(guān)鍵因素，例如，2.2億消費者中有多少人有資格得到他們所要求的信貸額度。

Experian公司的消費者信息服務(wù)總裁Alex Lintner介紹說，如果采用該工具，客戶可以在幾分鐘內(nèi)對所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析，而這項工作目前還需要幾個星期的時間。理想情況下，該工具將使消費者能夠在他們需要的時候獲得信貸資格。

據(jù)Gartner，人工智能技術(shù)在幾乎所有新軟件產(chǎn)品和服務(wù)中變得越來越普及，Ascend平臺便是在這種背景下產(chǎn)生的。

Experian全球首席信息官Barry Libenson負(fù)責(zé)該平臺的開發(fā)，開發(fā)中使用了Hadoop和其他分析工具，他介紹說：“客戶希望能夠?qū)崟r看到大量的信息。讓我們?nèi)ソ鉀Q問題的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。他們在自己需要的時候，可以用自己希望的方式實時獲得信息。”

主要建議：不能在老軟件上構(gòu)建新的分析平臺，還希望平臺能夠很好地運行。為了支持Ascend，Experian公司采用了混合云方法，并投資于開源工具，包括容器、API引擎和微服務(wù)。Experian公司對構(gòu)建和使用軟件的方式進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，這樣，這些應(yīng)用程序和代碼可以被其全球員工和客戶重用。

信用卡公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)對抗欺詐

與信用監(jiān)控公司一樣，信用卡公司也一直在與欺詐分子作斗爭。

萬事達(dá)卡的技術(shù)和運營總監(jiān)Ed McLaughlin介紹說，目前有很多專家譴責(zé)數(shù)字化是我們網(wǎng)絡(luò)隱私和安全的禍根，而機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具能夠讓服務(wù)比塑料信用卡片更加安全。

萬事達(dá)卡使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能多層工具，以幫助清除有惡意的消費者，并防止他們造成嚴(yán)重?fù)p害。McLaughlin說，其保護(hù)措施的核心是一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，從2016年以來，它幫助萬事達(dá)避免了大約10億美元的欺詐損失。該軟件使用200多個屬性向量來預(yù)測和阻止欺詐行為。

這一核心處理系統(tǒng)結(jié)合了標(biāo)記化、生物特征識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和其他新奇的方法，幫助萬事達(dá)卡維持了其實現(xiàn)價值數(shù)十億美元安全交易的聲譽(yù)。

主要建議：當(dāng)涉及到網(wǎng)絡(luò)安全時，人類是最薄弱的環(huán)節(jié)。McLaughlin說，“最重要的是盡可能剔除人為因素”，并補(bǔ)充說，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能以及自然語言處理軟件都是萬事達(dá)卡工具箱中的關(guān)鍵組件。

賽車公司采用機(jī)器學(xué)習(xí)分析技術(shù)對汽車進(jìn)行深度分析

Mercedes-AMG Petronas賽車公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助實現(xiàn)以可視化方式查看賽車性能。

公司的IT主管Matt Harris介紹說，該公司收集了其F1賽車多個渠道的數(shù)據(jù)，有時高達(dá)每秒1萬個數(shù)據(jù)點，目的是要做出關(guān)鍵決策。

Mercedes-AMG Petronas公司使用Tibco軟件來實現(xiàn)天氣、輪胎溫度和燃料量等變量對汽車影響的可視化。利用該軟件，工程師還能夠仔細(xì)分析汽車齒輪的性能和磨損等細(xì)節(jié)。賽車手通常每圈會換擋100次，每當(dāng)賽車手換擋時，Tibco會收集大約1000個數(shù)據(jù)點。

Harris介紹說：“當(dāng)把這些數(shù)據(jù)可視化后，實際上能幫助我們讓變速箱壽命更長，或者更重要的是，能更劇烈地?fù)Q擋。然后，你會發(fā)現(xiàn)，如果把變速箱調(diào)到某一特定的模式，每圈大約能快50毫秒。在排位賽中，千分之一秒都能分出賽車勝負(fù)，所以50毫秒非常重要。”

Mercedes-AMG Petronas公司開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法來幫助“做人類做不到的事情，或者某些實現(xiàn)起來成本非常高的工作”。Harris相信這些能力最終會成為車隊競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵推動因素。

主要建議：為什么要構(gòu)建一些不是自己核心競爭力的東西呢？在啟動Tibco之前，Mercedes-AMG Petronas公司使用了自己研發(fā)的可視化軟件，但隨著時間推移，該軟件被證明效率太低，難以進(jìn)行維護(hù)。依靠Tibco，Mercedes-AMG Petronas公司可以轉(zhuǎn)而專注于自己的強(qiáng)項：制造高性能汽車。Harris說：“最重要的是讓人們有創(chuàng)造性，思考怎樣解決問題，而不是通過編寫軟件來對問題進(jìn)行可視化。”

機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測員工什么時候會離職

像大多數(shù)汽車修理公司一樣，Caliber Collison長期以來一直面臨著很大的問題。在其600多家門店中，機(jī)械師、油漆工和客戶支持員工往往很快地?fù)Q工作，有時離職率每年高達(dá)40%。

公司發(fā)現(xiàn)，部分問題在于其門店有時沒有足夠的車供員工修理，導(dǎo)致工資差別較大。這讓首席信息官Ashley Denison感到困惑：如果Caliber公司能夠預(yù)測員工什么時候可能離職，并進(jìn)行干預(yù)，結(jié)果會怎樣呢？

Caliber公司開始與技術(shù)咨詢公司Sparkhound合作，該公司開發(fā)了軟件，從Caliber的工作日人力資源軟件中提取出員工數(shù)據(jù)，并與微軟PowerBI軟件進(jìn)行整合，建立一個定制的回歸模型，預(yù)測員工是否會考慮離職。然后，Caliber通過數(shù)字調(diào)查或者個人接觸，盡量讓員工留下來。

例如，如果一名員工的工資在幾周內(nèi)一直下降，Caliber的地區(qū)經(jīng)理會保證讓他們有更多的汽車去修理。相反，如果一名員工看起來太忙了，那么公司可以把一些工作重新分配給他的同事。結(jié)果？ Caliber每年節(jié)省了100萬美元，減小了離職率。

主要建議：在機(jī)器學(xué)習(xí)算法容易被夸大和過度銷售之際，最實用的是解決好問題從而節(jié)省資金。Dennison說：“員工入職后，現(xiàn)在留住他們?nèi)菀锥嗔恕！?/p>

機(jī)器學(xué)習(xí)促進(jìn)了預(yù)測性維護(hù)

Lennox公司的IT主管Sunil Bondalapati說，機(jī)器學(xué)習(xí)是Lennox國際公司數(shù)字化戰(zhàn)略的核心組成部分，在該戰(zhàn)略中，使用了Databricks的Spark軟件來分析商業(yè)供暖和空調(diào)系統(tǒng)的信息流。實時監(jiān)控機(jī)器性能有助于公司預(yù)測機(jī)器什么時候會出故障，使Lennox能夠提前4小時通知從業(yè)主到商場經(jīng)理等各類客戶。

Bondalapati說：“Databricks幫助我們獲得數(shù)據(jù)，并在設(shè)備即將發(fā)生故障時以90%的準(zhǔn)確率進(jìn)行預(yù)測”，他還補(bǔ)充說，“Lennox先前只能猜測機(jī)器什么時候會出現(xiàn)故障，并聯(lián)系經(jīng)銷商。此類事件通常包括誤報，會讓所有各方都不滿意。我們過去很難預(yù)測設(shè)備故障。”

Databricks提供了多種分析工具，一種工具用于處理一種應(yīng)用情形，例如供應(yīng)鏈或者物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。但是Bondalapati說，Databricks提供了一個統(tǒng)一的平臺，公司可以在這個平臺上管理來自數(shù)百個數(shù)據(jù)庫的數(shù)百TB的數(shù)據(jù)，它運行在Microsoft Azure上，因此，Lennox不用去維護(hù)系統(tǒng)。

與Databricks合作后，Bondalapati的IT部門和業(yè)務(wù)部門一起為數(shù)據(jù)流構(gòu)建模型。基于Spark的軟件轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，并為IT和業(yè)務(wù)人員提供深度分析。Bondalapati說：“Databricks提供的協(xié)作模型是我們運營成功的關(guān)鍵。”

主要建議：Bondalapti說，首席信息官必須讓一種新工具發(fā)揮作用，特別是利害攸關(guān)的時候。例如，Bondalapati負(fù)責(zé)了一個包括100億個數(shù)據(jù)記錄的概念驗證項目。Bondalapati說：“我們只是試探了一下，真的是讓我們大開眼界。”

商務(wù)旅行有算法

David Thompson在其職業(yè)生涯的早期曾擔(dān)任美國運通全球商務(wù)旅行的首席信息官兼首席技術(shù)官，他采用了機(jī)器人過程自動化（RPA）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，目的是幫助商務(wù)旅行服務(wù)提供商更方便地處理業(yè)務(wù)。

Thompson在4月份福布斯首席信息官峰會上的一個小組會議上發(fā)言，介紹了怎樣利用RPA實現(xiàn)取消機(jī)票和退款過程的自動化。Thompson還主持了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的開發(fā)，通過搜索商務(wù)行業(yè)費用，幫助客戶找到更合適的機(jī)票和酒店住宿費，而這項工作以前是由幾名員工完成的。

這些員工被重新調(diào)配，為客戶提供更大的價值。Thompson表示，這項技術(shù)提升了顧客滿意度，創(chuàng)造了更多的收入。

Thompson之前在西聯(lián)匯款（Western Union）公司工作時曾使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來掃描欺詐行為，他說：“到目前為止，這對我們來說相當(dāng)不錯。現(xiàn)在員工們可以騰出更多的時間和顧客在一起了。”

主要建議：Thompson指出，很難進(jìn)行關(guān)于自動化的討論，因為人們擔(dān)心會由此而失業(yè)。但是如果首席信息官們希望在企業(yè)中建立威信，那就必須頭腦清楚、果斷和誠實。Thompson說：“我把我自己的角色看成是業(yè)務(wù)技術(shù)的推動者——使用技術(shù)和流程來解決業(yè)務(wù)問題。”

人工智能成為產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的推動者

在今年年初的麻省理工學(xué)院首席信息官斯隆研討會上，首席信息官Cynthia Stoddard接受CIO.com采訪時介紹說，Adobe系統(tǒng)公司正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析系統(tǒng)故障趨勢的幫助臺數(shù)據(jù)，在出現(xiàn)問題導(dǎo)致重大宕機(jī)事件之前主動解決問題。

如果系統(tǒng)看到可能要出現(xiàn)中斷事件，那么系統(tǒng)會在觸發(fā)故障之前主動消除或者緩解這些事件。

這一工具被稱為“HaaS”，也就是“修復(fù)即服務(wù)（healing-as-a-service）”，它能夠捕捉并修復(fù)任何事項，從與Adobe的ERP集成失敗直至旨在導(dǎo)入企業(yè)各種分析系統(tǒng)中有錯誤的數(shù)據(jù)源，等等。Stoddard說，HaaS把修復(fù)時間從人工的30分鐘減少到了1分鐘。她估計在過去的幾個月里，這為Adobe節(jié)省了330小時的修復(fù)時間。借助詳細(xì)說明問題的報告，Adobe工程師能夠創(chuàng)建永久性修復(fù)程序。

Stoddard說：“如果你知道必須修復(fù)一些東西，也知道怎樣去修復(fù)，那就可以將其自動化。這有很大的好處。”這項工作建立在Stoddard團(tuán)隊于2017年創(chuàng)建的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷測試框架的基礎(chǔ)上。

Adobe的商業(yè)業(yè)務(wù)也采用了人工智能。2016年11月，該公司推出了Sensei，這是一種應(yīng)用于產(chǎn)品上的人工智能技術(shù)層，用于創(chuàng)建和發(fā)布文檔，分析和跟蹤網(wǎng)絡(luò)和移動應(yīng)用程序的性能。

主要建議：使用機(jī)器學(xué)習(xí)來識別模式是創(chuàng)建自我修復(fù)功能的關(guān)鍵。Stoddard說：“如果你知道怎樣修復(fù)，那就可以把自我修復(fù)功能放進(jìn)去，而去掉人工因素。”

人工智能加強(qiáng)證券研究

Putnam投資公司是一家共同基金、機(jī)構(gòu)投資策略和退休服務(wù)提供商，該公司首席信息官Sumedh Mehta在接受CIO.com采訪時介紹說，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對于幫助金融服務(wù)公司研究分析師擴(kuò)大股票覆蓋面至關(guān)重要。

Mehta說，這些分析師與Putnam的數(shù)據(jù)科學(xué)家密切合作，撰寫了有助于從大量數(shù)據(jù)中獲取深度分析的論文。Putnam也在研究能推薦出最重要銷售前景的算法。

Mehta在評論人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)時說：“這是一種極具顛覆性和變革性的力量，在效率和效能上將推動所有業(yè)務(wù)的發(fā)展。”

Mehta把軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析專家和供應(yīng)商整合在一起，創(chuàng)建了一個卓越數(shù)據(jù)科學(xué)中心，實際是為支持業(yè)務(wù)相關(guān)方的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工作打下基礎(chǔ)。他表示，他的“開明的”商業(yè)伙伴已經(jīng)接受了這些方法以便更好地實現(xiàn)自動化。

主要建議：企業(yè)應(yīng)該慢慢來，適當(dāng)?shù)卦O(shè)定期望，要明白最初的一些想法會帶來新的問題，而不是解決方案。Mehta說：“對于人工智能，不會有靈光乍現(xiàn)的一刻。你的算法不會突然產(chǎn)生你所不知道的深度分析。”

銀行更好地對客戶進(jìn)行深度分析

像許多大型銀行一樣，美國銀行一直很難從其收集的大量客戶數(shù)據(jù)中獲得可操作的深度分析結(jié)果。美國銀行首席分析官Bill Hoffman正在努力改變這種狀況。在過去的幾個月中，他一直使用Salesforce.com的Einstein人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來加強(qiáng)該銀行的小型企業(yè)、批發(fā)、商業(yè)財富和商業(yè)銀行部門的個性化工作。

例如，如果客戶在美國銀行的網(wǎng)站上搜索了有關(guān)抵押貸款的信息，那么客戶服務(wù)代理可以在該客戶下次訪問某家分行時跟進(jìn)他。這也有助于美國銀行發(fā)現(xiàn)人類可能看不到的模式。例如，該軟件可以建議客戶代理在周四上午10點到12點之間給某一行業(yè)的潛在客戶打電話，因為在這段時間內(nèi)他們更可能接電話。Einstein還可以在客戶代理的日程表中放入日程邀請，提醒他們下周四打電話給潛在客戶。

這些能力是許多金融服務(wù)機(jī)構(gòu)希望得到的核心功能，全方位了解客戶，從而及時推薦相關(guān)的服務(wù)。Hoffman說：“我們正在從一個描述發(fā)生了什么或者正在發(fā)生什么的世界走向一個更為關(guān)注將要發(fā)生或者應(yīng)該發(fā)生什么的世界。核心價值是領(lǐng)先一步，預(yù)測我們的客戶需求以及他們希望與我們互動的渠道。”

主要建議：在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上采取先測試然后學(xué)習(xí)的方法，要有耐心。但也要準(zhǔn)備好推廣有效果的工作。Hoffman說：“總是以客戶為中心。問問自己：這對客戶有什么好處？”