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      1. 10种路径:让企业AI策略见效

        科技 (957) 10个.前

        人工智能技术于改善客户体验 .稳定和增加收入以及削减成本方面做出了贡献并因此从试水阶段进入了生产领域.绝大多数成功的人工智能案例于这3个方面都做出了贡献并且贡献了可以测量的结果.于当今的企业世界中已经成功实施了很多案例并已经证明了自身的价值.

         

        这10类案例的共同点于于它们可以根据对客户交互 .生产和服务流程的实时监控进行分析并提供操作建议并且具有相当的准确性和效率.企业于初次使用人工智能的时候要构建基础数据结构和框架以支持最具价值潜力的高级分析 .机器学习和人工智能技术.市面上有各种各样的框架而BMC的ADE(自动数字化企业Autonomous Digital Enterprise)提供了企业客户从试水到生产环节应用所需的1切.BMC这种方式的独特之处于于它致力于创建1个生态系统覆盖客户之旅中的每1个接触点跨越客户选择用于与企业互动的任何渠道通过这种方式提供卓越的客户体验.

        公认的10大人工智能技术能够提供价值的领域

        世界上有很多全球领先的企业都于从试水向生产环节过渡它们是当今世界中人工智能创造价值的典范.下面是公认的人工智能技术于当今的企业中提供价值的10大领域.

        客户反馈系统促进了所有人工智能自主服务平台的实现.这和我与1些制造业首席执行官的交流的情况非常吻合他们致力于推动客户之声(Voice of the Customer VoC)计划也促进了新产品开发计划.进展好的的制造商利用人工智能技术更好地获得了客户反.并且改进了自身按订单配置产品的定制策略.如今于提高客户响应时间的同时挖掘联系中心数据已经成了人工智能平台的工作.资料来源:Forrester研究`为联系中心注入人工智能技术可以优化客户体验铺就通往认知联系中心之路`

        麦肯锡(McKinsey)发现人工智能可以改善需求预测减少50%的预测误差并且通过提高产品可用性减少65%的销售损失.供应链是所有制造业企业的命脉.麦肯锡的初步用例分析发现人工智能技术可以将运输和仓储以及供应链管理的相关成本分别降低5%至10%和25%至40%.借助人工智能技术甚至可能将整体库存成本降低20%至50%.(资料来源:`借助人工智能技术的智能化——对德国及该国工业部门的价值`——麦肯锡)

        全球大部分首席执行官和首席人力资源官们计划于未来3.内更多地使用人工智能技术美方的这1比例遥遥领先于其他国家和地区达到了73%.于所有接受调查的首席执行官和首席人力资源官中有63%的人表示新技术从总体上对他们的运营产生了积极的影响.将人工智能技术引入自己企业的首席执行官和首席人力资源官们于变革管理方面做得不错而大部分的员工(54%)现于已经不那么担心人工智能技术了他们已经看到了这些技术带来的好处.那些通过帮助自己的员工升级工作技能使之具备更强的数字敏捷能力的企业高管们更有可能赢得人才之争.资料来源:Harris Interactive与Eightfold Talent Intelligence And Management Report合作完成的2021-2020.度报告.

        人工智能是下1代物流技术的基.提升最为明显的是高级资源调度系统.人工智能技术是当前正于开发的各种新1代物流和供应链技术的基础.人工智能可以帮助制造商们解决当今面临的各种复杂约束 .成本和交付方面的问题这1点的帮助最为明显.例如人工智能正于提供关于自动化可以于哪些方面发挥好的规模优势的见解.资料来源:麦肯锡公司`物流自动化:机遇无限不确定性更大`2019.4.——Ashutosh Dekhne .Greg Hastings .John Murnane和Florian Neuhaus.

        于销售额5亿至10亿美块的公司中工作的市场营销人员对人工智能的应用最为普遍其中最常见的技术是用于客户服务领域的会话式人工智能.于人工智能技术用例的数量和深度方面销售额于5亿至10亿美块的企业也遥遥领先于其他企业.只有52%销售规模于2500万美块及以下的小企业会于客户洞察领域使用人工智能技术进行预测分析.有趣的是小企业是人工智能支出方面的主力占到了38.1%的比例这些支出主要用于通过优化市场营销内容和时机提高市场营销投资回报率.资料来源:`2019.2.首席营销官调查:亮点和观点报告`——杜克大学 .德勤和美方市场营销协会.

        1家半导体制造商将智能联网机器和人工智能结合于1起将良品率提高了30%以上同时还优化了晶圆厂的运营并且简化了整个生产流程.他们还能够通过获得更好的的产品可用性信息将供应链预测误差降低了50%并将销售损失减少了65%这些都要归功于人工智能技术提供的洞察力.他们还利用机器学习将质量测试自动化将缺陷检出率提高到90%.对于那些还于思考新技术是否能够提供想要的结果的制造商来说这正是他们希望看到的 .可测量的结果.麦肯锡对这家半导体制造商的研究采访中还有很多其他的发现如果有兴趣可以阅读`人工智能带来的智能化——对德国及其工业界的意义`.下图来自这份研究报告显示了人工智能和机器学习给这家半导体制造商带来的多种提升.

        人工智能使得按角色创建倾向性模型成为可能这对于预测哪些客户将对捆绑销售或者优惠信息作出反应具有无可估量的价值.从定义上说倾向性模型依赖于预测分析通过机器学习预测特定客户可能会对捆绑销售或优惠信息 .营销电子邮件或者其他意于推动欧洲杯竞猜的唤醒动作 .追加销售或者交叉销售作出反应可能性.倾向性模型已经被证明于增加客户保留率 .减少客户流失方面非常有效.如今所有擅长全渠道营销的企业都依赖倾向性模型以更好地预测客户的偏好以及可能会引发未来采购的既往行为.下图显示了倾向性模型是如何工作.资料来源:客户倾向性面板来自TIBCO.

        人工智能可以发现隐藏于物联网传感器捕获的跟踪数据之中的模式并且用这种方式降低物流成本每.可以节约高达600万美块的成本.BCG最近研究了使用跟踪应用程序的去中心化供应链于提高性能和降低成本方面的情况.他们发现对于1个拥有30个节点的网络使用区块链于供应商网络中实时共享数据加上更好的分析洞察每.可以节省600万美块的成本.资料来源:波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)`区块链和物联网配合降低供应链成本`2018.12.18日作者Zia Yusuf .Akash Bhatia . Usama Gill .Maciej Kranz .Michelle Fleury和Anoop Nannra

        可以利用人工智能应用程序监测供应商产品质量水平和交货状况的变化并采取相应措施这种做法正于降低整个电子行业 .高科技行业和离散生产的行业中质量不良造成的成本.和北美的1些中型制造商的对话表明他们当日于增长方面面临的第2大障碍就是供应商的产品质量和交付表现不够稳定.制造商们可以利用人工智能技术迅速发现谁是好的的供应商谁是最差的供应商并且能够知道哪个生产中心能够最准确地发现错误.制造商们正于使用类似于下图中的面板将机器学习技术用于应对供应商质量 .交付和1致性挑战.资料来源:`Power BI供应商质量分析样本1览`——微软

        当日日立公司已经利用实时监控和人工智能技术来优化生产过程中的车间操作.于日立公司实时监控和人工智能技术的结合优化了车间作业提供了机器层级的工作负载和生产进度的洞察力.随时能够了解每台机器的负载水平对整个生产进程的影响就可以更好地管理每1个生产运行的决策.现于通过使用人工智能技术日立公司将针对特定生产任务设定最佳机器组合变成可能.信息来源:`未来工厂:论共生生产系统 .实时生产监控 .边缘分析和人工智能让工厂变得更加智能和敏捷`——日立研发集团高级首席研究员Youichi Nonaka和全球社会创新日立美方研发中心主任Sudhanshu Gaur

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