商业中的人工智能定义
商业中的 AI 有助于提升生产力并简化运营,从而提升商业价值。
像 machine learning、 deep learning 和 natural language processing (NLP) 这样的人工智能技术利用数据的力量,在解决问题和做决策方面实现了超越人类能力的规模。诸如 predictive analysis 这样的能力 —— 可以使用数据预测未来结果并基于趋势建模可能性——以实际方式体现了 AI 的优势。从日常生产力到推动创新, AI 也彻底改变了商业。而对精明的组织来说, AI 能继续将业务运营提升到新高度。
OpenAI 推广了 generative AI —— 它依赖于 deep learning 、 neural networks 、 natural language processing 和 大模型(large language models) 来生成新内容 —— 面向一般商业(和个人)用途。这使 AI 的访问变得大众化,引发了商业领域的一波 AI 采用潮。
早期采用者已经看到了 generative AI 带来的实际好处。根据 McKinsey 的报告,平均每家组织都在 marketing 、 sales 、 product development 和 service development 中使用 generative AI 。组织们相信这项技术将在全球范围内对行业带来重大或颠覆性变革。
人工智能在商业中的应用方式
AI 的多功能性使它能够应用于各类商业职能中。从 IT 到战略, AI 的应用场景广泛。
IT 运营中的 AI
AI in IT operations (AIOps) 利用 machine learning 和 big data 进行 predictive analytics 和异常监测(anomaly detection) 。这提升了 IT 效率并最大程度减少宕机时间。它通常依赖可扩展的数据平台整合各种 IT 数据,如日志、指标、追踪信息、性能和事件数据,以及基础设施和网络数据。 AI 改善了可观测性实践和整体 IT 效率,能快速分析数据集以支持故障排查和基础设施管理。
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网络安全中的 AI
随着数字环境的扩展,威胁面也在扩大。网络安全中的 AI 依靠 machine learning 算法分析海量安全和运营数据。通过剔除误报、识别真实异常并自动化事件响应, AI 帮助组织减少处理警报的时间,把更多时间用于调查和解决威胁。
例如,内容分发网络( CDNs )分析传入流量中的异常行为。如果某个 IP address 在短时间内请求大量数据,它会判断这可能是机器人或爬虫流量,并会在设定的时间内屏蔽它。这就是像 Ticketmaster 这样的网站(尝试)阻止机器人抢购 Taylor Swift 或 Oasis 演唱会门票的方式。
商业分析中的 AI
AI 通过实时处理和分析大型数据集彻底改变了商业分析。就像在 IT 运营中一样, AI 使用商业数据挖掘隐藏模式、预测趋势,并提供可行的见解,从而指导战略决策。
比如在假日季节, AI 可以提醒工厂和杂货店何时应该订货。根据过往数据,某家店需要订购多少只火鸡才能满足节日需求?
商业战略中的 AI
AI 通过促进风险管理、监控竞争对手和分析运营来支持商业战略。它能模拟场景、评估风险、识别增长机会,从而帮助领导者自信地做出数据驱动的决策。
例如,一家公司可以使用 generative AI 模型根据客户偏好、外部市场趋势(如社交舆情和购买行为)以及竞争对手信息,快速生成和分析新产品创意。这样公司就能快速决定开发哪个产品、分配多少预算、以及要投入多少员工参与新项目。手动产品构思将成为过去,因为组织可以利用 AI 快速分析影响产品开发的各种因素。
营销与销售中的 AI
AI 工具帮助市场和销售团队从客户与竞争对手数据中获取可执行的洞察。 AI 监控和分析工具还能提供关于客户行为的见解,从而推动更有效的营销活动。通过提供个性化体验、优化广告投放和自动化潜在客户评分, AI 正在改变营销与销售格局,也在重塑客户期望。
客户服务中的 AI
由 AI 、 machine learning 和 natural language processing 驱动的聊天机器人通过提供即时、准确的全天候响应来提升客户服务。结合 RAG 技术并基于专有数据,这些聊天机器人可以回答从电商网站订单状态到视频门铃安装等问题。这些工具缩短等待时间、提升满意度,并让客服团队专注于更复杂的问题。
内容生成中的 AI
Generative AI 可以为博客、社交媒体和营销活动生成内容。从写作到生成图像或视频, generative AI 是创意团队的一种头脑风暴和节省时间的工具。
最终, AI 可以帮助品牌更快、更持续地以创新方式与受众互动。不过,也出现了一些监管措施,以防止组织发布误导性或虚假的内容而不说明其由 AI 生成。组织应标注由 AI 创作的内容,以防止信息误导。
搜索中的 AI
搜索应用可以通过 machine learning 和 natural language processing 与 AI 相结合,提供 semantic search 或 conversational search 体验。因此, AI 提供了更直观的搜索体验,帮助用户快速获取所需信息。从面向客户的角度看, AI 能根据地理位置、历史搜索等因素提供更相关、更准确的搜索结果。
AI 在业务运营中的优势
AI 正在重塑企业运营方式,为组织带来效率、决策和增长方面的诸多优势。
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更快获取洞察: AI 改善了组织内部的知识共享。 AI 的数据处理能力还能提升分析能力,从而更快获取信息和可操作的洞察。
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提高生产力:通过自动化工作流程, AI 可以简化操作并接管重复、耗时的任务。员工可以专注于更具价值的创新和增长活动。事实上,83% 的 IT 领导者认为,使用 AI 获取数据驱动的洞察将提升生产力。
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提升客户满意度:通过实现个性化和相关性调优, AI 能在客户需要的时候提供所需内容,从而提升客户满意度。如果一个品牌能高效解决问题,并打造让客户感受到重视的个性化体验,自然会提高品牌忠诚度。
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竞争优势:通过提升生产力、减少人为错误、加快获取洞察的速度并提高客户满意度, AI 若能被早期且高效地集成到技术架构中,将有潜力推动竞争优势。
企业中使用 AI 的挑战与风险
在商业中使用 AI 的承诺也伴随着挑战和风险 —— 尤其是在 AI 集成方面。
- 技术壁垒:并非所有组织都具备将 AI 技术纳入其技术栈的能力。换句话说,尚未实现数据成熟、或无法访问所需数据架构和基础设施的组织,可能会在实施 AI 技术时遇到困难。
- 技能差距:虽然 AI 本应弥合组织在技术技能方面的差距(这通常是由于日益复杂的数字环境造成的),但 AI 技能本身却高度紧缺。由于该技术发展迅速,AI 专家稀缺。因此,正确实施和执行可能具有挑战性。然后,为了充分发挥技术的价值,组织还必须对团队进行新技术和新流程的再培训。随着更新的不断推出,这一循环将持续。
- AI 泛滥与技术债务:当组织与多个供应商实施多个 AI 解决方案时,长期成本将远远超过最初的预算 —— 这将导致技术债务 —— 并且无法随着工具的泛滥而实现规模扩展。随着组织及其数据的增长,点式解决方案将无法满足新的需求。使用 AI 解决方案的员工将被系统维护需求、数据验证与校对以及数据孤岛所困扰。
- 岗位取代:虽然 AI 被视为增强人类能力的工具,但它可能代表着对多个行业工作职能的自动化 —— 从分析到创意再到制造。因此,AI 有可能取代岗位,并对许多领域的员工产生负面影响。
- 数据安全:许多组织因缺乏对数据安全的信任而不愿采用 AI,特别是生成式 AI。AI 模型可能像黑箱一样运作,因此确保合规性和保护专有数据是最重要的关注点。尽管出现了如 RAG( retrieval augmented generation - 检索增强生成)等专为私有或专有数据源设计的新技术,组织仍对数据暴露于安全威胁保持谨慎。
- 缺乏治理:AI 的快速普及导致缺乏适当的治理。由于 AI 的出现,处理国际或地区法规比以往更加复杂。大型组织可能会因潜在的 AI 立法措施可能影响它们而不愿对流程实施大范围变更。
人工智慧如何在各行各业中应用
我们已经亲眼见证了人工智能在各个行业中的变革性影响。在我们的家中,我们看到串流服务提供个性化推荐,智慧家居设备通过语音指令帮助我们调节温度和照明。而人工智慧在商业中的应用更多是在幕后,改变了工作的进行方式。
金融服务
在金融服务领域,人工智慧的增强分析能力提升了欺诈侦测、安全风险管理和客户体验。人工智慧可以简化贷款审批流程、个性化财务建议,并改善合规流程。运行于人工智慧演算法上的智能投顾为投资者提供了低门槛的个性化与自动化投资组合服务。
科技行业
在科技行业,人工智慧推动产品创新、优化运营、降低安全风险,并在自然语言处理、计算机视觉和自动化系统等领域带来突破。它让企业能构建出提供极致个性化体验的解决方案,同时在各个垂直领域中实现全面可见性。
零售业
在零售业,人工智慧帮助企业个性化购物体验、管理库存并预测需求。零售商可以利用人工智慧驱动的推荐系统和动态定价策略来最大化营收和提升客户满意度。
电信业
人工智慧增强了网络优化、预测服务中断并改善客户支持。电信公司利用人工智慧分析使用模式,并通过相关性引擎为客户提供个性化体验。
公共部门
政府和公共部门机构可以利用人工智慧分析进行城市规划、公共安全管理和公民互动。基于人工智慧的工具能帮助简化运营、支持政府工作人员、优化资源分配并提升公共服务效率。
如何在企业中实施人工智慧
虽然在企业中实施人工智慧没有放之四海而皆准的方案,但整体上需要一种遵循一个关键原则的策略性方法:从小处开始。
第 1 步:明确问题
人工智慧有很多好处,但你不需要在运营的每个方面都用到它。通过对运营进行审计,聚焦你想用人工智慧解决的问题。这能确保你最大化资源使用并获得最高价值。
第 2 步:明确成功标准
为了在企业中成功实施人工智慧,你需要建立一套关键绩效指标(KPI),来衡量什么对你来说是“好”。了解人工智慧如何提升组织的生产力只是许多绩效指标之一。其他可能包括客户满意度的提升(通过客服评价衡量)、支持工单数量的减少,或问题解决时间的加快。
第 3 步:选择模型
许多因素会影响你选择哪种人工智慧模型。成本、语言、IT 生态系统、部署能力和时间表、数据隐私法规和治理机制都会产生影响。你需要决定是预训练一个 LLM、微调一个模型,还是使用 RAG。这将作为你人工智慧架构的基础。
第 4 步:快速尝试,快速失败
一旦你将人工智慧模型调整到合适的规格,就可以部署了。在这个阶段,主动监控至关重要 —— 你需要确保人工智慧在真实环境中表现正常,并根据使用场景检查其准确性、速度和相关性。这个阶段你需要建立反馈回路、丰富 LLM、微调用户体验,并建立可扩展的参考架构。
第 5 步:设定防护机制
人工智慧项目会带来一系列挑战 —— 包括数据隐私、合规性、伦理问题、质量控制和风险管理。你需要预见潜在障碍,并确保项目与你的商业目标保持一致。你还需要考虑全球法规,同时监控响应情绪以及幻觉现象的发生频率。
第 6 步:设定时间线
设定一个时间范围 —— 比如一个季度。在这段时间内,在第 30 天和第 90 天设立目标点。利用这个季度来验证人工智慧增强用例的价值。你公司的具体需求、团队组成以及他们正在使用或计划加入技术栈的工具将影响你部署第一个用例并获取洞察的速度。基于你在第 2 步设定的 KPI,这将让你更清楚何时能看到成果。
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