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人工智能之困:传统企业的转型焦虑

    “明年智能客服系统要成为我们重点关注的领域。”

  说完这句话之后,江超又小声嘀咕起来,“但是这些肯定不能再指望外包人员了……”

  看到越来越多的同行都开始引入人工智能项目,作为CTO的江超也有点心急,他所在的公司是一家连锁酒店品牌,在华南范围内拥有100多家酒店,此前他所在的部门承担的工作有一半以上都是由外包公司来完成的,但今年由于面临着公司扩张以及客服部门遇到的效率问题,他向公司提议最好能够自建IT团队,参与人工智能相关的项目来帮助酒店客服团队提升效率。

  “其实我们自己酒店的系统仍然不算完善,呼叫中心和店务管理系统没有集成到一个系统中,又匆忙的上了微信小程序订房、公众号订房等项目,但又没有合理的规划人力资源,仍然没有提高酒店的运营效率。”江超对公司的痛点还算认知清晰,他听说可以通过智能客服的方式来接入酒店系统,能够提升订房效率的同时节约人力成本,但具体怎么操作,公司人员需要进行哪些改变,在传统行业多年的江超仍然心里没底。

  斗大的馒头,无从下口,这其实正是当下传统企业寻求与人工智能结合时所处的困局。信息不对称,行业跨度较大等障碍,还衍生出诸多焦虑。他们不知是要去找BAT还是微软、亚马逊合作,更不知要如何判断人工智能项目与自己业务是否匹配。

  即便是成功找到一家人工智能公司,转型也并非是一蹴而就的。既需要长时间磨合,又需要持续性地投入精力和财力,对企业来说是不小的挑战。操之过急,或许还会引发一些计划之外的状况。

  因此,熊出墨请注意认为,人工智能时代,传统企业在转型之前,最为重要的准备工作是,对自身,对人工智能树立起一个清晰且全面的认知,切忌为了转型而转型。并且,通过本文,希望更多的企业管理者能够像江超一样,解开心头之惑。

  困局与焦虑

  江超告诉熊出墨请注意,“很多同行其实还是在观望阶段,并不觉得布局人工智能能够让生意变得更好,而且酒店行业在信息技术、信息安全领域一直‘慢半拍’,数据和互联网方面的运营能力也距离互联网公司有较大差距,更别提人工智能了。”

  按照他的经验,决定一项新技术是否要加入,关键在其与业务的关联度,以及转型的迫切度。通常情况下,关联度越高、需求越迫切,企业愿意投入的预算和精力也就越大。

  关于人工智能,江超最大的感受是,“前两年还都在谈人工智能概念、技术,今年行业里已经有很多企业的相关业务落地了。”业界更是把现在的人工智能看做是90年代的互联网,抢占先机,吃得第一波红利也早已成为共识。

  2017年,麦肯锡发布一份名为《人工智能:下一个数字前沿》的报告,长达80页,其中一个核心观点就是,企业如果不转型,那将会被人工智能的早期使用者越甩越远。近日,中国信通院和Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》指出人工智能正深入各行各业,预计2020年我国人工智能市场规模可达1500-1800亿元。

  这些其实都在向企业传递着同一个信号,人工智能这班车,一定要上,并且要迎难而上。但是,说来简单,实际行动起来就会发现,诸多客观因素就像是座座大山,阻断了企业转型之路。

  首先是信息的不对称。多数传统企业对于人工智能的了解,仅仅局限于其能够让日常业务的开展变得“更聪明”,但到底是怎么个聪明法?哪家人工智能公司能胜任这些工作?答案十分模糊。

  “企业做任何决策之前肯定都还是要货比三家,尤其是产品的稳定性、价格以及业务的可拓展性都是我们关注的重点。”江超表示,他对于行业的了解基本来源于国内百度、阿里等公司主办的关于人工智能主题的大会。

  的确,在这个领域,BAT级别的公司最为活跃,此外还有科大讯飞、商汤科技、Face++等在人工智能深耕多年的垂直公司,也一直在尽力布道。比如一个多月以前,科大讯飞刚举办了一场1024开发者节,介绍了目前人工智能在医疗、客服、营销、家居、机器人、金融等行业所取得突破以及关于未来的展望。

  其次是行业跨度比较大,对企业现有的IT团队和工作模式提出了挑战。多数人都会把人工智能想象成飘在云端,不接地气的“高精尖”。对于没有专业的研发团队和开发人员的传统企业来说,看似遥不可及。据熊出墨请注意了解,即便是一些已经着手转型的大企业,像海底捞、苏宁等,他们在最初其实也面临着同样的困惑。另外类似江超公司这样规模的企业,其实很多IT工作都给了外包团队,相比之下,互联网公司在这块的门槛就要低很多。

  此外,人工智能行业存在一定泡沫,这更增加了传统企业辨识、筛选的难度。风口正盛之时,众多公司集体涌入,资本也十分狂热,据统计2017年全球人工智能投融资总规模达 395 亿美元,融资事件 1208 笔。曾有调侃称,“不和人工智能沾边,投资人都不愿意见。”

  好在如今行业发展回归理性,清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》显示,2018年上半年,人工智能行业融资事件已急剧减少,仅有146笔。

  大浪淘沙,部分缺乏竞争力的公司黯然离场,实力玩家开始浮出水面。腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》指出,全球人工智能公司总数为2542家,去年一年已有50家宣布倒闭。

  助力与破局

  得知江超的具体情况之后,熊出墨请注意拜访了一位人工智能行业的专业人士,向其请教解决之道。

  “真正有技术积累的人工智能公司,在与传统企业合作时,多是以平台的形式出现,为企业提供成熟的、一整套的解决方案。企业还可按实际需求选择不同的产品组合,没有想象中那样复杂。”

  也就是说,在传统企业转型过程中,人工智能公司多是在扮演助手一角。底层的生态和平台已经事先搭建完毕,传统企业是否有专业的研发团队不会对后期的使用造成影响,因为只需在前端给出指令,自然就会收到相应的反馈。

  拿江超感兴趣的智能电话客服举例,餐饮企业海底捞早在2016年就开始关注这一领域,当时选定的合作方是科大讯飞。海底捞有一个最为“紧要”的需求就是,解放电话客服,提升服务水平和用户体验。

  据悉,海底捞店内的智能服务产品包括有智能服务员、电话机器人等,每天接待顾客高达5万人。其中,电话机器人综合应用了语音识别、语音合成、语义理解等技术,已经能够实现自动接听电话,理解客意图,并给出相应的回复和处理。

  “在客服机器人上,我们和海底捞的需求有些相似,比如网上买房票以后的二次确认,电话咨询地址,周边交通信息,当天是否有房,房间楼层,是否沿街,订房用户几点到店等琐碎的信息,希望能够交给人工智能,从而解放人力去做更多有价值的工作。”江超表示,“开源节流”,节约人力成本的同时提高效率,就是他们希望部署的产品类型。

  根据海底捞官方透露的数据显示,在接入科大讯飞的电话机器人之后,话务量提升了38%,客服质量提升了50%,人员管理效率提升了40%,数据分析价值提升80%,在客服这一项成本上减少了1000万元/每年。

  一个典型的场景是,原来在用餐高峰时间,电话客服需要处理很多电话预定,确定等位时间,推荐附近门店等琐碎的问题,而现在交给电话机器人进行初步分拣以后,很多重复和繁琐的工作可以交由机器人来完成,呼叫中心的客服则能够解放出时间和人力来提供更为个性化的服务。

  尝到了AI的甜头,海底捞在人工智能领域的部署也越来越深入。以开新店为例,海底捞每间餐厅需要800-1000万投资,传统的方式是公司根据以往经验来选址,一般1-3个月达到盈亏平衡,但大多数餐厅6-13个月能收回投资,这对于快速扩张的海底捞来说是一笔非常大的投资,2017年这项开支达到15.18亿元。在借助了阿里云人工智能算法以后,用数据来替代以往凭借经验选址带来的问题,不仅能够减少“坏店”的比例,还提升了门店的开店效率。

  就在10月底,海底捞智慧餐厅也正式对外营业,店内配备了智慧总厨大脑、自动上菜机械臂、传菜机器人多项黑科技。从下单到用餐,全程都有机器人为顾客服务。

  11月29日,海底捞与阿里云合作推出的APP”千人千面“也正式上线,其特别之处就在于能够通过大数据“认识”每一位不同的顾客,记住会员不同的口味和喜好,为顾客提供更为个性化的饮食定制服务。

  人工智能对于教育行业的渗透要更早一些。2016年,比尔盖茨在接受媒体采访时曾经这样说道,对绝大多数学校而言,教育仍是陈旧的“一刀切”:一个老师对一个班的学生传授同样的知识,不管每个学生各自的学习能力和进度如何。人工智能可以改变这个弊端。

  但开发者们真正摸到门道还是在最近这一两年才有质的进展,期间也经历了无数的试错和探索。

  比如去年新东方与科大讯飞的合资公司“东方讯飞”发布了基于AI的学习产品——RealSkill,针对托福、雅思考试的口语和写作进行智能识别和批改;在此之前新东方更多是通过投资、合作来布局,今年才开始成立自己的AI研究院,进一步深入布局上下游的产业链。好未来的路径也颇为相似,今年7月份好未来宣布成立AI Lab及脑科学实验室,着力点则是希望能够通过AI技术来建立标准化、公平化的多维度课堂质量评价体系。

  资本也毫不掩饰对这一领域的青睐。据亿欧网统计,今年上半年有60家以人工智能为方向的教育企业获得融资。他们中的绝大部分并非是人工智能底层技术的拥有者,而更多是将技术和应用成功落地与教育的某个分支中,比如VIPKID、洋葱数学、百词斩等等。

  更多的变化还是在互联网行业。

  硬币的另一面

  “理想丰满,现实骨感”,杨利似乎看到了硬币的另一面。

  他所在的硬件公司从2017年到2018年推出了多款人工智能硬件产品,包括智能音箱、早教机器人等,但由于用户体验不佳,均以销量惨淡收场。作为一家在硬件领域已经有数十年积累的硬件代工工厂,多年来一直靠“追风口”走得顺风顺水,这一次却栽了。

  “人工智能+硬件需要非常大的资金和精力的投入,选择靠谱的技术支持方也很重要,但更为重要的是企业内部的投入,以及转型人工智能的初心,如果只是为了追风口,那么很快会从上面掉下来。”杨利有些感慨。

  的确,人工智能并非是“即插即用”的产品,企业不能简单通过购买智能的方式将其部署到自己的业务中去,虽然人工智能等技术要素以及行业解决方案已经很成熟,但真正的执行,数据对接、流程等复杂的工作却需要在企业内部完成。这是开发者们所面临的第一大难点,如何实现AI全周期应用链与企业内部业务的融合。

  其次是短期来看资金投入巨大。以AI+教育行业为例,经历了2017年资本和创业者的疯狂之后,AI+教育一度被吐槽成“有史以来最贵的一场试验”。一方面是目前市面上大部分的AI+教育产品仍然不能算得上是最终形态,有相关数据显示,国内贴着AI标签的在线教育企业在400家以上,却有70%的公司面临亏损。

  第三是AI行业的迭代也很快,对传统公司人员的技能有很高的要求。“我们IT部门基本没有太符合要求的,如果上马AI首先要将技术团队大换血。”江超对熊出墨请注意表示,传统酒店行业对AI新技术的投入并没有那么多,但人工智能的部署对数据、运营都有着极高的要求。

  拿杨利的公司举例,旗下早教机器人所使用的语料库数据都是由技术服务方提供的,公司的团队最长在长达半年的时间里都没有更新过语料,更别提产品迭代和维护了。比目前很多零售卖场部署的导购机器人,可能经常会出现答非所问的情况,就是因为其语料的积累还不够丰富,而只有不断的用户使用数据与之交互,才能够更好的实现语义理解上的突破。

  更要命的是行业的浮躁和一贯追风口的心态。比如当初一窝蜂做智能眼镜的那帮人,之后又一窝蜂的去做智能手表,接着又一窝蜂涌向智能音箱,如今又一窝蜂涌入智能家居……

  但不论怎样,对于传统企业来说,AI技术的应用已经在推动行业实现变革。斯坦福大学此前的一篇论文显示,在人工智能技术发展将会面临改变的六大行业中,交通运输行业作为非常重要的部分出现,而交通运输行业也被广泛认为将最先引爆AI技术的巨大变革;在医疗行业,大数据、人工智能已经能够帮助医生诊断决策、提升患者就诊效率等;在电力行业,采用计算机视觉技术,利用巡检无人机对电力设备进行检测,巡检覆盖率可超过85%,降低了操作人员风险,提升效率,降低成本;在金融行业,智能客服、智能网点、智能营销、智能运营、智能风控、智能识别等技术已经在不同的场景落地和应用,推动者主要是大的商业银行和各类主流金融企业,在这一领域拥有众多解决方案的科大讯飞就服务过包括工商银行、中国农业银行等在内的十几家金融企业。

  根据国务院发布的新一代人工智能发展规划,到2030年,中国将实现人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

  不仅如此,从百度到阿里,从科大讯飞到商汤,围绕人工智能开发者生态的搭建也日趋成熟,尤其是从消费互联网向产业互联网迈进的下半场,似乎也正在开启传统企业开发者群体的黄金时代。 

 

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