近期，Gartner副總裁Svetlana Sicular出席了在美國佛羅里達州奧蘭多市舉辦的“Gartner年度數據研討會”。這項活動是Gartner一年一度的總結性大會，參會人員包括Gartner本公司的高管以及受邀請的名企CIO。他們從經濟、技術、管理、環境等多個維度，對企業如何將傳統業務過度到數字化業務進行了詳細闡述。

Sicular在大會上說道：“如今，企業應用AI的最大動機是使業務流程實現自動化和改善客戶體驗。人工智能技術可以完美地將傳統業務中的非結構化數據進行拆解，而RPA可以將基于規則、重復性的工作業務實現自動化。這種技術性上的互補，對企業在數字化轉型的道路上幫助是巨大的，也是企業打開‘AI之門’的最佳途徑”。

早在今年9月12日，Gartner發布了一份名為《2019年技術成熟度曲線圖》的數據調查報告，該圖表詳細顯示了AI技術的發展趨勢，其中Auto ML（自動機器學習）、聊天機器人和增強智能的上升勢頭最為旺盛，而RPA作為技術趨勢中的新貴成為最大黑馬。其上升勢頭高于虛擬助手、計算機視覺、認知計算等已發展2年以上的智能技術。根據Gartner 2019年CIO調查數據顯示，在2018年至2019年間，部署與應用AI的組織從4％增長到14％。與前幾年相比人工智能技術已經以多種方式應用到企業業務中。

Gartner發布的《2019年技術成熟度曲線圖》

• 自動機器學習（Auto ML）：機器學習的核心是通過算法解析數據從中學習，然后對世界上的某件事情做出決定或預測。   例如：滿足個性化客戶需求，物流供應鏈建議，商品動態定價，醫療診斷或反洗錢等。目前，機器學習已在多個領域和行業中應用，以推動和改進業務所面臨的挑戰。美國運通公司通過使用機器學習來解決金融詐騙問題，以節省數千萬美元的損失。沃爾沃使用機器學習預測零件何時可能發生故障或何時需要維修，從而提高了車輛的安全性。

• 聊天機器人（Chatbots）：是可以模擬人類對話進行交流的計算機程序，聊天機器人可以基于文本或語音，也可以是兩者的組合。   目前已被大量應用在客戶服務領域，極大地提高了客戶服務的工作效率。例如：汽車制造商起亞，通過聊天機器人每周與115,000名用戶進行交流；德國著名零售商Lidl ，通過聊天機器人為客戶提供葡萄酒購買指南以及食物搭配技巧等。

• 機器人流程自動化（RPA）：這里的機器人指的是以軟件形式存在的虛擬機器人，通過錄屏、腳本等形式模擬人類的工作方式，從而執行那些基于規則、重復的業務流程。   新時代的自動化與傳統自動化的最大區別在于和AI技術的結合。RPA與AI的結合最大好處是可以處理非結構化數據，并提供直觀的可視化智能數據分析，以幫助組織提升自動化的工作效率。例如：位列世界500強的東芝集團，通過使用RPA與AI將閃存制造業務流程節省了35%的時間。

• 員工缺乏對AI技術的熟練度：企業經常會招聘一些AI技術的專家，但實際上AI是一項“團隊技術”，它需要業務分析師、開發人員、市場營銷人員以及更多的員工參與到其中。   企業應該提高基層員工的AI技術熟練程度，畢竟AI技術是應用在實際業務中的。

• 高昂的部署成本和應用方向：像谷歌、Facebook、微軟、亞馬遜那樣的企業可以很輕松地將AI技術應用到業務中。   但是對于中小型企業來說，超高的部署成本和應用方向成為了一個無法逾越的鴻溝。并且單一的AI技術無法滿足企業對ROI（投資回報率）的要求。

• 缺乏數據：人工智能技術只是一種工具，真正的靈魂是數據。   只有經過大量數據模型訓練之后的AI，才是人們所需要的。不過目前很多組織不具備數據訓練能力，這使得AI的處理能力大打折扣。

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