人工智能与机器学习五大成功案例解析

人工智能和机器学习正在从概念走向落地——这一点，从组织们纷纷用它来预测客户偏好、支撑业务运营就能看得出来。IDC的数据很说明问题：2019年全球AI系统支出是375亿美元，到2023年预计飙到979亿美元，几乎翻了三倍。凯捷6月发布的研究也显示，受访的950个组织中，有87%已经部署了AI试点项目，或者把小规模用例投入了生产。

不过，COVID-19给AI出了道新难题。3月以来，很多靠历史数据训练算法的模型都出了偏差。凯捷的洞察和数据执行副总裁Jerry Kurtz管这叫“数据漂移”——它让公司很难再依赖现有的模型。举个例子：过去用来预测喷气发动机维护间隔的模型，最近几个月发动机使用量大幅下滑，模型预测自然就失灵了；零售商那边也是同样的情况，销量骤降之后，历史数据基本成了“过去时”。Kurtz直言：“某些数据变得太快，历史记录都不再是可靠的预测指标了。公司不得不重新审视算法，因为它们从来没想过变量会变。”面对这种挑战，正在推进AI和ML的首席信息官们坐不住了，开始认真讨论怎么应对。

1、健康保险公司采用人工智能提升业务成果

健康保险公司安森的首席数字官Rajeev Ronanki说，他们已经在多个任务上部署了AI和ML方案——从预测患者的健康轨迹，到缓和人们对服务的争议。怎么预测？方法是分析慢性病患者（比如糖尿病或心脏病）多年生成的医疗数据，再跟患有类似疾病的患者（也就是“数字双胞胎”）做对照。这样就能提前知道可能的治疗结果。除了预测，安森还用AI监督索赔和其他服务的进度，通过索赔裁决等环节发现客户的潜在问题。一旦发现严重出入，客户服务团队就会主动联系服务提供者或患者解释原因。Ronanki强调，这种“主动外展”很重要，能避免冲突一触即发。为此，安森分析了数百万次通话的历史数据，用AI生成分数，用来衡量客户投诉升级的可能性。Ronanki说：“我们会主动沟通，解释各种决定，尽可能提供背景信息。”为了彰显AI的战略价值，安森在2018年挖来了谷歌搜索前负责人Udi Manber担任首席人工智能官。Romanki说，在Manber的带领下，安森的每条业务线都嵌入了AI能力，跨职能团队开发了各种应用，目的是让医疗体验更“定制化、高效且积极主动”。

2、运输公司通过机器学习来支持包裹处理

必能宝是一家有百年历史的办公室运输和邮递服务商，首席创新官James Fairweather说，过去8年里他们一直在广泛使用AI和ML工具。目前，公司正在用机器学习软件预测包裹处理坞（内含一部安卓平板电脑和一台集成打印机）何时会发生故障。如果软件检测到潜在故障，它会自动安排现场服务人员来检修。Fairweather说：“在机器发生故障之前解决问题，这能减少包裹运输的停机时间，意义非常大。”而且由于机器学习软件预测问题越来越准，必能宝可以把服务会话整齐地排进现场服务管理系统中。“它给客户带来了极佳的体验。”

Fairweather补充说，在机器故障之前修复问题对于减少包裹运输的停机时间至关重要。由于机器学习软件已经能很好地预测问题，必能宝可以把服务会话安排得井井有条。“它为客户提供了极佳的体验。”

3、蔓越莓生产商通过机器学习加强运营

优鲜沛是生产蔓越莓、葡萄柚和其他果汁的公司。在启动AI和ML之旅前，他们先清理了多年积累的数据。首席数字和技术官Jamie Head说，公司执行了主数据管理策略，提高了业务部门和客户生成信息的一致性和准确性。现在，优鲜沛用机器学习梳理过去三年的历史数据，评估销售增长趋势，分析竞争对手的促销方式，同时解决可能存在的季节性差异。Head的团队正在和机器学习初创公司Visual Fabric合作，研究如何从跟踪支出中获得洞察，从而“推动业务发展”。这些洞察会分享给销售团队，帮助他们优化市场开发策略。另外，优鲜沛还在研究怎么用机器学习提高蔓越莓产量——通过分析颜色、大小等变量，以及加拿大、马萨诸塞州、新泽西州、威斯康星州和智利等农业合作伙伴的土壤和气候条件。

4、机器制造商使用虚拟助手管理销售

霍尼韦尔的销售人员现在用AI软件来安排会议优先级、管理销售线索，帮他们为公司的航空电子系统、工程车辆等工业机器找到买家。卓越销售运营副总裁Patrick Hogan说，这个虚拟助手由Tact.ai构建，能从霍尼韦尔的Microsoft Office 365和Salesforce系统里获取信息。销售人员用智能手机跟助手通话或发信息，就能查看销售指标（比如是否按计划实现目标）以及客户与商业计划的互动情况。开完会，助手会问下一步打算做什么；还会通过通知“推动”用户去跟进可能过期的机会。Hogan说：“这能帮你成为自己领域的佼佼者。”他还补充说，这个工具能学习每个销售人员的工作流程和偏好。这个助手对霍尼韦尔的销售渠道产生了积极影响——面对面会议增多、每位卖家的收入上升、销售转化率和收益率都提高了。Hogan正在推动公司9500名员工更多地使用这个工具。

5、人工智能促进商业服务个性化

欧迪办公的首席信息官Todd Hale说，他们正在投资机器学习功能，目的是获取客户偏好洞察、更精准地推荐产品。这家市值110亿美元的公司希望扩大业务服务部门（包括CompuCom技术服务），同时减少对办公用品销售的依赖。B2B销售为欧迪办公带来超过60%的收入。该公司使用先进的AI和ML技术将客户细分到不同角色，并预测客户流失率、生命周期价值和产品忠诚度。Hale说：“在电子商务领域，我们利用Apache Spark和BigDL中Analytics Zoo的深度学习功能，提供基于用户的实时产品推荐，并开发交叉销售和追加销售模型。”他补充说，理想情况下，这有助于欧迪办公创建各种“量身定制的产品和服务”。

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