面对疫情带来的挑战，多位实施人工智能和机器学习的CIO分享了他们的经验与做法。

如今，人工智能和机器学习在企业界的应用越来越广泛。这些技术不仅帮助企业更精准地预测客户需求，还能提升业务运营效率。据IDC预测，到2023年，全球人工智能系统的支出将达到979亿美元，较2019年的375亿美元大幅增加。此外，根据凯捷咨询的研究，950家受访企业中有87%已经部署了AI试点项目或有限应用场景。

然而，新冠疫情的出现给人工智能带来新的挑战。许多依赖历史数据改进算法的企业发现，模型因数据变化而产生偏差。例如，航空公司和零售商在疫情期间的数据波动导致模型失准。对此，企业需要重新审视算法，以便适应变量变化。

接下来，我们来看几位CIO是如何应对这些挑战的。

健康保险公司利用人工智能改善业务成果

美国健康保险公司安森通过人工智能和机器学习技术，处理从预测患者健康趋势到解决服务纠纷等一系列任务。通过对慢性病患者多年医疗数据的分析，安森能够预测治疗效果，并与“数字孪生”患者进行对比。此外，安森利用人工智能监控索赔和其他服务的进展，发现潜在客户问题，并及时采取措施，以避免冲突。

安森首席数字官Rajeev Ronanki指出，这种主动沟通对于预防冲突至关重要。公司还通过分析大量历史数据，预测客户升级投诉的可能性，并采取相应措施。

运输公司利用机器学习支持包裹处理

Pitney Bowes是一家拥有百年历史的办公运输和邮寄服务提供商，该公司在过去八年中广泛使用人工智能和机器学习工具。Pitney Bowes利用机器学习软件预测邮件包裹站何时可能发生故障，并提前安排维修。这种预防性维护大大减少了停运时间，提升了客户体验。

随着单日运输需求的增加，Pitney Bowes还利用机器学习算法优化退件流程，监测包裹路线，识别异常情况，确保包裹按时送达。

蔓越莓生产商利用机器学习加强运营

蔓越莓生产商Ocean Spray在采用人工智能和机器学习技术前，首先进行了数据清理工作。公司制定了主数据管理策略，以确保业务部门和客户生成的数据一致且准确。

Ocean Spray利用机器学习分析过去三年的历史数据，评估销售趋势，分析竞争对手的促销策略，填补季节性缺口。公司还与机器学习初创公司合作，通过分析土壤和气候条件，提高蔓越莓产品质量。

机器制造商使用虚拟助理管理销售

霍尼韦尔的销售人员使用人工智能软件确定会议优先级，管理销售线索，帮助赢得客户。这款由Tact.ai开发的虚拟助理可以从霍尼韦尔的Microsoft Office 365和Salesforce系统获取信息，帮助销售人员检查销售目标完成情况，并提供客户互动度量指标。

虚拟助理还可以询问销售人员的下一步计划，并推送可能过时的机会提醒。霍尼韦尔副总裁Patrick Hogan表示，这款工具已经显著提升了销售效率和转化率，公司正鼓励更多员工使用这一工具。

人工智能促进商业服务个性化

家得宝正在投资机器学习功能，以获取客户偏好的洞察力，更准确地推荐产品。作为一家年收入达110亿美元的公司，家得宝致力于扩大其业务服务部门，减少对办公用品销售额的依赖。公司利用人工智能和机器学习技术，如XGBoost和随机森林，细分客户群体，预测客户流失率、客户生命周期价值和产品亲和力。

家得宝CIO Todd Hale表示，公司正在利用深度学习功能提供实时产品推荐，并开发交叉销售和向上销售模型，以实现个性化服务。