让人工智能和数据解决方案在商业中发挥作用:金融服务中的数字化转型
人工智能和机器学习数据是我们一直听到的两个话题。数字化(Covid-19 大大加速了它)对人工智能在智能数字渠道上工作的强烈需求。不幸的是,围绕人工智能角色的务实现实有很多炒作。
几周前,我和 Ashok Srivastava 举办了一次在线大师班。作为 Intuit 的首席数据官兼高级副总裁,Ashok 就数字化以及大流行对工作习惯和工资单的影响提出了有趣的观点。 Ashok 和我分享了我们从让 AI 在实践中发挥作用的一线经验教训,并讨论了过去几十年关于利用 AI 技术和数据创建创新智能系统的最佳实践的关键要点。
请阅读以下内容,了解我们大师班的要点。
让人工智能正常工作是我们今天面临的重大挑战之一
数字化已经站稳脚跟,并随着 Covid-19 大流行而大大加速。这会产生更多公司不知道如何处理的数据(尤其是非结构化数据)。数据对于让人工智能发挥作用至关重要。对于大多数公司来说,数据和人工智能仍然是一个巨大而艰巨的挑战。
Covid-19 大流行推动了一项紧迫的数字化议程
企业要么被迫上网,要么无法生存,而那些拥抱数字创新的企业能够成功。我们都熟悉的数字渠道得到了广泛的接受。这些渠道可以生成大量数据。
机器学习和数据科学依赖于数据:
机器学习和数据科学在 2022 年都是炒作,虽然机器学习和数据科学显然依赖于高质量的数据,但在实践中,我们很少看到以正确的粒度和所需的质量收集正确的数据。
我们的数字化转型会产生一些意想不到的后果:
虽然我们的数字化转型使我们能够在全球范围内开展工作并高效运营,但我们一直专注于自动化工作流程和消除人与人之间的互动。由于失去了人情味,我们失去了了解客户满意度、提供的服务质量、客户离开的原因以及他们要去哪里的能力。现在的关键问题是——你如何通过数据恢复这种亲密关系?
银行是我们与客户互动中失去亲密关系的一个关键例子。我们曾经让每家银行分行都以本地和密切的方式为导向。客户会认识分行经理,作为回报,经理知道谁想买马,谁在建农场,谁想送孩子上大学,谁有信用问题。这些基本的交互很简单,随着我们的成长和规模扩大到更大的业务,我们已经失去了人情味。相反,我们用昂贵的数据孤岛取而代之,因此跟踪和了解客户已成为一项真正的挑战。
务实的企业人工智能有五个关键教训
我分享了 5 个关于如何让 AI 技术在实践中发挥作用的具体课程。这些经验来自 3 年的经验,使 AI 解决方案在许多情况下都能发挥作用。我敦促你观看 按需短期大师班 看看这些课程是什么以及它们是如何产生的。
那么,如何务实地完成 AI 实施呢?
- 让您的组织为 AI 做好准备——AI 依赖于数据,在整个公司内灌输共同的数据科学使命,将设计思维和产品管理思维注入数据科学家(反之亦然)
- 为您的业务确定合适的 AI 应用程序 — 需要强大的匹配度并具有与快速实施相关的短期投资回报率
- 通过速度和规模以及敏捷方法加速您的 AI 工作,在这种方法中您很快就会失败或确定什么是合适的,什么是真正的推动者。
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