IT领导者分享了利用人工智能和机器学习提升业务洞察的方法

随着越来越多的企业采用先进技术，以更好地预测客户需求并支持业务运营，人工智能和机器学习（ML）的应用日益广泛。据IDC数据显示，2019年，全球人工智能系统的支出为375亿美元，预计到2023年将攀升至979亿美元，增幅接近三倍。凯捷公司的一项研究指出，950家受访企业中有87%已启动或计划启动人工智能试点项目。

然而，新冠疫情的爆发给人工智能带来了一些新的挑战。许多依赖历史数据训练算法的企业模型出现了偏差。凯捷公司的执行副总裁Jerry Kurtz表示，这种“数据漂移”现象使得企业难以继续依赖现有模型。例如，一些公司原本依靠历史数据来预测喷气发动机的维护周期，但近期喷气发动机的使用量大幅下降，导致预测模型不再准确。Kurtz指出，由于数据变化速度过快，历史数据已不再可靠。企业需要重新评估其算法，因为它们从未预料到变量会发生如此大的变化。

健康保险公司利用人工智能优化业务成果

健康保险公司安森的首席数字官Rajeev Ronanki表示，公司已在其多个业务领域部署了人工智能和机器学习解决方案，涵盖从预测患者健康轨迹到缓解服务争议等多个方面。安森利用人工智能分析慢性病患者多年积累的医疗数据，通过对比相似疾病患者的资料，来预测可能的治疗效果。此外，安森还利用人工智能监控索赔和客户服务流程，以便及时发现潜在问题，并迅速解决客户争议。Ronanki提到，这种主动沟通机制至关重要，因为它有助于防止客户不满情绪升级。安森通过分析数百万次客户服务互动，生成评分来预测客户对服务改进的满意度。为了进一步强化人工智能在业务中的地位，安森聘请了前谷歌高管Udi Manber担任首席人工智能官。在他的领导下，各业务部门都配备了人工智能工具，跨职能团队开发了多种应用程序，旨在简化医疗体验，使之更加个性化、高效且自动化。

运输公司借助机器学习提升包裹处理效率

百年老店必能宝的首席创新官James Fairweather表示，公司一直在积极采用人工智能和机器学习工具，尤其是在包裹处理方面。必能宝利用机器学习软件预测其包含平板电脑和集成打印机的邮件处理设备何时可能发生故障。通过与设备通信，机器学习软件能够提前识别潜在问题，从而安排现场维修，避免设备故障影响包裹运输。Fairweather强调，这种预防措施不仅减少了设备故障时间，还提高了客户满意度。必能宝灵活地调度现场服务，确保客户体验始终处于最佳状态。

果汁生产商运用机器学习提升运营效率

蔓越莓、葡萄柚及其他果汁生产商优鲜沛在引入人工智能和机器学习前，首先进行了多年数据的整理和管理。优鲜沛的首席数字和技术官Jamie Head表示，公司通过执行主数据管理策略，提高了各部门和客户生成信息的准确性和一致性。优鲜沛利用机器学习分析过去三年的历史数据，以评估销售趋势和竞争对手的促销策略，从而应对季节性差异。Head的团队与机器学习初创公司Visual Fabric合作，探索如何更好地利用市场支出数据，推动业务增长。此外，优鲜沛还研究如何通过分析颜色、大小等变量，以及不同地区土壤和气候条件，来提高蔓越莓产量。

机器制造商利用虚拟助手管理销售流程

霍尼韦尔的销售人员借助人工智能软件安排会议日程和管理销售线索，帮助他们找到航空电子系统、工程车辆和其他工业机器的买家。霍尼韦尔杰出销售运营副总裁Patrick Hogan表示，这款虚拟助手由Tact.ai开发，可以从公司的Microsoft Office 365和Salesforce系统中获取信息。员工可以使用智能手机与Tact.ai助手通话或发送短信，查询自己是否完成了销售目标，以及客户对商业计划的反馈情况。当销售人员结束会议后，该助手会询问下一步行动，并通过提醒推动他们跟进潜在机会。Hogan认为，这一工具能够帮助销售人员提高业绩，并促使霍尼韦尔的9500名员工更多地使用这一平台。

人工智能推动商业服务个性化

欧迪办公的首席信息官Todd Hale表示，公司正在投资机器学习功能，以获取有关客户偏好的洞察，并更精准地推荐产品。作为一家市值110亿美元的公司，欧迪办公希望扩大其业务服务部门（包括CompuCom技术服务部门），同时减少对办公用品销售的依赖。目前，B2B销售占公司收入的60%以上。欧迪办公利用先进的机器学习技术将客户细分为不同类别，并预测客户流失率、生命周期价值和品牌忠诚度。Hale提到，公司利用Apache Spark和BigDL中的Analytics Zoo提供的深度学习功能，实现基于用户行为的实时产品推荐，并开发交叉销售和追加销售模型，从而为客户提供量身定制的产品和服务。