评估企业AI应用能效,从这几方面入手

前几期本专栏一直在谈AI的技术,从这期开始,我们聊一聊AI走向行业。不过,在这之前,我们先要问一下,如何评估AI为企业带来的效果?如果不搞清楚这个问题,盲目应用AI,就会适得其反。

 

近年来,随着大数据、高性能计算和深度学习技术的快速发展,AI技术迎来了第三次发展浪潮,与更多领域的融合不断深入,迸发出了一系列的新技术、新模式、新业态。与此同时,市场对AI技术的投入与期望值高涨,一些头脑发热的企业往往会为了用而用,对于AI为企业带来的实际价值并不清晰。于是,如何构建科学的AI效能评估体系,客观准确地评价AI技术为企业带来的价值就显得尤为重要。

 

对企业而言,AI的价值无非降本增效。但具体降低了多少成本?增加了多少效益?对于不同体量、不同行业、不同发展阶段的企业来说很难量化成一个统一的评估模型。考虑到AI在企业不同的职能部门发挥的价值也不尽相同,目前主流的评测方法是将与AI相关的职能部门分为四类,即:产品服务、生产、运营和决策。

 

接下来,我们就逐步分析这四大部门应用AI之后产生的效果。

 

产品服务:覆盖交互全流程

 

对于涉及产品服务的部门,AI技术最多应用在与客户的交互上,能够覆盖售前-售中-售后整个流程。在与用户的交互环节采用AR、VR和语音识别等技术,不仅可以提升用户体验,进而提高转化率,还能降低人工成本。而后期对用户行为的分析也能为企业寻找到更多潜在的销售机会。

 

以百度智能云智能客服接入银行为例,可以实现电话端、微信端、APP客户端全面的服务智能化。对话式客服承担了原先重复性较高的动作,可以代替人工客服回答70%的问题。解放人力的同时,减少了客户的等待时间和输入行为,极大提升了客户体验和工作效率。

 

➤ 生产:用于质量和监控

 

AI技术应用于生产相关的场景时,典型的应用包括产品质量和生产环境的监控。产品质量的监控主要应用了图像识别技术,通过外观检测保证产品质量,从而提高效益。以某个企业的质检大脑为例,与百度智能云合作,利用PaddlePaddle框架训练深度学习模型,其对零件检测的精度与人工不相上下,但速度却远超人工,可达20ms/个。这相当于10个熟练的质检工人,能够帮助企业降低生产成本15%以上,目前已经在不少钢铁企业中应用。

 

除了产品质量外,生产环境也可以通过AI技术进行监控。通过分析车间的图像、视频,生产环境是否安全、生产能耗是否超标一目了然,能够有效降低生产事故和过度耗能造成的损失。

 

➤ 运营:提高预测精准度

 

涉及运营职能部门的AI技术主要可以应用于物流、运营管理以及研发。供应链智能化、企业应用智能化和运营智能化是三个常被提到的关键场景。以供应链智能化为例,AI技术具体可以做到分析仓储物流信息,预测市场供需变化,进而做到智能补货,提高周转效率及最终效益。

 

举一个案例。快消品行业如便利店等以往一直采用人工稽查的方式,但由于门店数量多,稽核成本往往非常巨大且存在人工失误。为解决这一问题,某家零售商与百度智能云共同合作,将3000家零售门店接入EasyDL。EasyDL拥有定制化物体检测能力,可以识别商品陈列是否满足要求。应用该技术后,人员效率提升超过30%,将门店智能陈列审核变为现实。

 

决策:实时商业洞察

 

对于企业的决策部门,AI技术的效用也是不可小觑。这里讨论的决策主要指企业战略级决策。借助AI技术,企业可以对自身原有的分析方式进行升级。决策的智能化升级中,AI加持下的商业分析系统可以应用机器学习进行高级预测分析,做到实时获取商业洞察,快速应对市场变化,为决策提供有价值的参考。

 

考虑到现阶段人工智能在企业的应用尚处于导入期,大量企业刚刚开始接触AI,所以,以上评测维度主要从成本节约与新增效益入手,仅为企业提供一个AI评测的框架,企业还要根据自身的业务流程情况以及商业模式,有条件的引入AI。

 

相信随着AI技术深入更多领域,未来将会出现大批具有行业属性的评估体系,加速企业的智能化进程。

收藏 评论(0)
分享到: