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          解密:十個機器學(xué)習(xí)的成功案例

          作者: 時間:2018-12-18 來源:企業(yè)網(wǎng) 收藏

            (AI)和(ML)(人們曾認(rèn)為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201812/395725.htm

            有越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術(shù)來吸引客戶并加強業(yè)務(wù)運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱,全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者中有53%的人正在實施實施或大規(guī)模使用,另有20%的人計劃在未來12個月內(nèi)實施人工智能。

            無論是好是壞,通過人工智能、和機器人所實現(xiàn)的自動化正在興起。正在試驗、創(chuàng)建、甚至是申請新人工智能和技術(shù)專利的首席信息官們與記者分享了機器學(xué)習(xí)用例和一些實用建議。

            “數(shù)字預(yù)言者”軟件可以預(yù)測哪些職責(zé)將變得無足重輕

            人們最初十分擔(dān)憂機器人會搶他們的飯碗,但這種擔(dān)憂漸漸緩和了,因為機器可以和人類協(xié)作,這種可能性極高。埃森哲的首席技術(shù)官兼首席創(chuàng)新官Paul Daugherty今年早些時候在福布斯首席信息官峰會上表示,就重塑員工技能(而這些員工的工作很可能被自動化)而言,企業(yè)已經(jīng)落后了。

            埃森哲也難免受到影響,這家咨詢公司已經(jīng)將大約23,000個職務(wù)自動化并重新對員工進行了部署。 Daugherty希望為這家擁有45萬名員工的咨詢公司重新分配職責(zé)。

            Daugherty說:“我們認(rèn)為,我們要學(xué)習(xí)新技能,因為技能實在是不夠用?!?/p>

            為了幫員工開展這項事業(yè),埃森哲創(chuàng)建了一個應(yīng)用程序,該應(yīng)用程序使用機器學(xué)習(xí)對簡歷進行掃描并對這樣的現(xiàn)象進行預(yù)測——員工的工作過多久會落伍,Daugherty這樣說道。

            該應(yīng)用程序會考慮員工的工作經(jīng)驗,并為此打出風(fēng)險分?jǐn)?shù)——他們的職務(wù)在多大程度上已經(jīng)落伍。例如,該應(yīng)用程序?qū)⒆⒁獾?,由于人工智能或其它自動化事物的出現(xiàn),員工的技能將在18個月內(nèi)過時。

            Daugherty說,該應(yīng)用程序不僅僅是一個數(shù)字預(yù)言家,它還考慮了員工的集體工作經(jīng)驗,并對相近的技能提出建議,從而使公司的員工能跟上節(jié)奏并與時俱進。

            重要建議:首席信息官必須為企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略挑起重?fù)?dān),并與業(yè)務(wù)部門的主要利益相關(guān)方合作,從而確他們能達(dá)成共識并且業(yè)務(wù)不會中斷。首席信息官還必須快速發(fā)現(xiàn)并消除人工智能算法中的偏差,這些偏差會隨著解決方案的擴展而激增。Daugherty說:“稱職的人工智能必須融入組織?!?/p>

            信用報告公司構(gòu)建機器學(xué)習(xí)分析引擎

            在信用卡報告巨頭Experian那里,數(shù)字化轉(zhuǎn)型為徹底利用機器學(xué)習(xí)功能的新戰(zhàn)略產(chǎn)品鋪平了道路:Ascend Analytics On Demand(這是一個自助式分析平臺)使公司能夠建立預(yù)測模型,以確定關(guān)鍵因素,如 2.2億消費者是否有資格獲得他們所要求的信貸額度。

            Experian的消費者信息服務(wù)總裁Alex Lintner表示,客戶可以在幾分鐘內(nèi)對所有數(shù)據(jù)展開復(fù)雜的分析,而目前這一過程需要幾周時間。理想情況下,該工具將使消費者能夠在需要時獲得信貸資格。

            Gartner表示,由于人工智能技術(shù)幾乎在所有新的軟件產(chǎn)品和服務(wù)中漸漸得到普及,Ascend也隨之誕生。

            Experian Global的首席信息官Barry Libenson(他負(fù)責(zé)監(jiān)督該平臺的建設(shè),該平臺使用Hadoop和其它分析工具)說:“客戶希望能夠?qū)崟r查看大量信息,由我們指定規(guī)則的時代已經(jīng)一去不返。當(dāng)客戶想要信息時,他們想實時地得到信息,以他們想要的方式進行?!?/p>

            重要建議:你無法在遺留軟件上構(gòu)建新的分析平臺并指望它們能夠很好地運行。為了支持Ascend,Experian采用了混合云的方法并對開源工具進行了投資,包括容器、API引擎和微服務(wù)。Experian還對構(gòu)建和使用軟件的方式進行了標(biāo)準(zhǔn)化,全球員工和客戶都可以重用其應(yīng)用程序和代碼。

            信用卡公司用機器學(xué)習(xí)打擊欺詐

            與信用監(jiān)控公司一樣,信用卡公司也在打擊欺詐者。

            萬事達(dá)卡的技術(shù)與運營總裁Ed McLaughlin表示,當(dāng)很多專家都譴責(zé)數(shù)字化是網(wǎng)絡(luò)隱私和安全方面的禍根時,機器學(xué)習(xí)和人工智能工具卻可以使這些服務(wù)比塑料信用卡要安全得多。

            萬事達(dá)卡使用多層機器學(xué)習(xí)和人工智能工具清除惡意用戶,并防止他們造成嚴(yán)重?fù)p害。 McLaughlin表示,萬事達(dá)卡的保護措施的核心是一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),自2016年以來,該系統(tǒng)使萬事達(dá)卡避免了約10億美元的欺詐損失。該軟件使用200多個屬性向量來設(shè)法預(yù)測和阻止欺詐。

            這個核心處理系統(tǒng)(它與標(biāo)記化、生物識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和其它新奇方法相結(jié)合在一起)幫萬事達(dá)卡保住了聲譽,即促進了價值數(shù)十億美元的安全交易。

            重要建議:就網(wǎng)絡(luò)安全而言,人類是最薄弱的環(huán)節(jié)。McLaughlin說:“盡可能地將人排除出去,這才是最重要的”,他補充說,機器學(xué)習(xí)、人工智能以及自然語言處理軟件都是萬事達(dá)卡工具包中的關(guān)鍵組件。

            賽車公司利用機器學(xué)習(xí)分析來獲得和賽車有關(guān)的洞察

            Mercedes-AMG Petronas Motorsport正在使用機器學(xué)習(xí)功能將賽車的性能可視化。

            該公司的IT負(fù)責(zé)人Matt Harris表示,為了做出關(guān)鍵決策,公司在其一級方程式賽車上對多個數(shù)據(jù)通道進行收集,有時每秒多達(dá)10,000個數(shù)據(jù)點。

            Mercedes-AMG Petronas使用Tibco軟件將可能產(chǎn)生影響的變量可視化,如天氣、輪胎溫度和燃料量對賽車的影響。該軟件還使工程師能夠仔細(xì)分析賽車齒輪的性能和磨損等細(xì)節(jié)。賽車手通常每圈要換檔100次,每次換檔時,該軟件會收集大約1,000個數(shù)據(jù)點。

            Harris說:“當(dāng)你將數(shù)據(jù)可視化時,你實際上可以讓變速箱更經(jīng)久耐用,或者更重要的是,以更快的速度換擋。然后你會發(fā)現(xiàn),如果你將變速箱設(shè)為某個模式,每圈的速度大約會快50毫秒。在資格賽中,哪怕是千分之一秒也足以分出勝負(fù),所以50毫秒很重要?!?/p>

            Harris說Mercedes-AMG Petronas正在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)算法來幫忙“做人類無法做到的事情,或者做代價高得令人卻步的工作”。Harris認(rèn)為這些功能最終會成為使團隊具備競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素。

            重要建議:為什么要構(gòu)建一些不屬于你核心競爭力的東西?在使用Tibco之前,Mercedes-AMG Petronas使用自行開發(fā)的可視化軟件,事實證明,這種軟件效率太低,時間越久越不易維護。有了Tibco,Mercedes-AMG Petronas可以專注于自身的實力:打造高性能賽車。Harris說:“讓人們發(fā)揮創(chuàng)造力,思考如何解決問題,而不是靠編寫軟件來解決問題,這才是最重要的?!?/p>

            機器學(xué)習(xí)預(yù)測員工何時辭職

            和大多數(shù)汽車維修公司一樣,Calibre Collison長期以來一直面臨著巨大的問題。機械師、油漆工和客服人員往往入職不久就辭職了,有時,在其600多個分店中每年的員工流失率高達(dá)40%。

            Calibre發(fā)現(xiàn),部分問題在于其維修車間有時沒有那么多車輛供員工修理,這導(dǎo)致工資不固定。首席信息官Ashley Denison想知道:如果Calibre可以預(yù)測員工何時辭職并進行干預(yù)又會怎么樣?

            Caliber開始與技術(shù)顧問Sparkhound合作,后者創(chuàng)建的軟件可以從Calibre所使用的人力資源軟件Workday中提取員工數(shù)據(jù),并與Microsoft PowerBI結(jié)合起來,從而創(chuàng)建一個定制的回歸模型,這個模型可以預(yù)測員工是否會考慮離職。然后,Calibre(通過數(shù)字調(diào)查或個人聯(lián)系方式)會向員工提供幫助,幫他們登記在冊。

            例如,如果員工的工資在幾周后下降,Calibre的區(qū)域經(jīng)理可以確保有更多的車輛可供他們修理。相反,如果員工的工作負(fù)擔(dān)看似過重,公司就可以將一些工作重新分配給他們的同事。那么結(jié)果如何呢?由于人員流失率降低了,Calibre每年可節(jié)省的費用高達(dá)100萬美元。

            重要建議:在人們過度炒作機器學(xué)習(xí)算法時,通過防范問題的做法來節(jié)省資金是使用機器學(xué)習(xí)算法的可行方法,Dennison說:“一旦員工入職,我們就可以輕松地留住他們?!?/p>

            機器學(xué)習(xí)有助于預(yù)測性維護

            機器學(xué)習(xí)是雷諾士國際有限公司(Lennox International)的數(shù)字戰(zhàn)略的核心組成部分,該公司使用Databricks提供的軟件Spark來分析商用供暖系統(tǒng)和空調(diào)系統(tǒng)的信息流,雷諾士的IT主管Sunil Bondalapati這樣說道。實時地監(jiān)控機器的性能有助于公司預(yù)測機器何時出現(xiàn)故障,使雷諾士能夠提前四小時通知客戶(如房主和購物飲食街的管理者)。

            Bondalapati說:“Databricks使我們能夠使用數(shù)據(jù),并在設(shè)備即將發(fā)生故障時以90%的準(zhǔn)確率作出預(yù)測”。他還補充說,雷諾士之前能猜到機器何時會出現(xiàn)故障并聯(lián)系經(jīng)銷商。此類事件通常包括誤報,而這使各方都感到沮喪。我們過去一直在努力預(yù)測設(shè)備故障?!?/p>

            在使用Databricks的過程中會遇到有很多分析工具,每個工具都用于解決單一用例,例如供應(yīng)鏈或物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。但Bondalapati表示,Databricks提供了一個統(tǒng)一的平臺,公司可以在該平臺上管理來自數(shù)百個數(shù)據(jù)庫的數(shù)百TB數(shù)據(jù),并且它可以在Microsoft Azure上運行,因此雷諾士無需維護系統(tǒng)。

            有了Databricks,Bondalapati的團隊和業(yè)務(wù)部門就可以共同為數(shù)據(jù)流建立模型?;赟park的軟件可以為IT和業(yè)務(wù)人員轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并提供洞察。Bondalapati說道:“Databricks提供的協(xié)作模式對我們來說至關(guān)重要?!?/p>

            重要建議:Bondalapti表示,首席信息官必須讓這些新工具發(fā)揮看家本領(lǐng),當(dāng)風(fēng)險巨大時,尤其要這么做。例如,Bondalapati對包含100億條數(shù)據(jù)記錄的概念驗證進行了監(jiān)督。Bondalapati說:“我們試探性地做這樣的事情,但結(jié)果卻令人大開眼界?!?/p>


            企業(yè)差旅:這也有算法可循

            在擔(dān)任美國運通全球商務(wù)旅行(American Express Global Business Travel)的首席信息官兼首席技術(shù)官期間,David Thompson實施了機器人過程自動化(RPA)和機器學(xué)習(xí)技術(shù),以簡化企業(yè)差旅服務(wù)提供商處理交易的方式。

            Thompson(他于4月份在福布斯首席信息官峰會中的一個專家小組里發(fā)表了講話)使用機器人過程自動化(RPA)將機票的退訂和退款自動化。Thompson還主持了機器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)建,這些算法通過搜索企業(yè)的行業(yè)費率幫助客戶找到更好的機票和酒店住宿費率,這正是幾位員工之前執(zhí)行的任務(wù)。

            這些員工被重新部署,他們要為客戶提供更高的價值。Thompson表示,該技術(shù)可以提高客戶滿意度并創(chuàng)造更多收入。

            Thompson(他曾在西聯(lián)使用機器學(xué)習(xí)工具來掃描欺詐行為)說:“到目前為止,這對我們來說是重大勝利,現(xiàn)在人們可以騰出時間來服務(wù)客戶?!?/p>

            主要建議:Thompson指出,與自動化有關(guān)的討論是費力不討好的,因為人們?yōu)樽约旱墓ぷ鞲械綋?dān)憂。但是,如果首席信息官們希望為公司建立可行度,他們必須明確、果斷和誠實。Thompson說:“我認(rèn)為我的職責(zé)是促成企業(yè)技術(shù)的發(fā)展,即使用技術(shù)和流程來解決業(yè)務(wù)問題?!?/p>

            作為產(chǎn)品和業(yè)務(wù)推動者的人工智能

            首席信息官Cynthia Stoddard在今年早些時候的麻省理工學(xué)院首席信息官斯隆研討會上向記者表示,Adobe Systems正在利用機器學(xué)習(xí)來分析系統(tǒng)故障趨勢的服務(wù)臺工單,然后在問題導(dǎo)致嚴(yán)重停機之前主動解決問題。

            如果系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了可能會導(dǎo)致停機的事件,系統(tǒng)可以主動在觸發(fā)故障之前根除或減輕這些事件。

            該工具名為HAAS,全稱是“修復(fù)即服務(wù)”,該工具正在發(fā)現(xiàn)和修復(fù)一切問題,如未能集成到Adobe ERP,本該匯集到公司各種分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)饋送出錯等等。Stoddard說,HAAS將人工修復(fù)的時間從30分鐘減少到1分鐘。她估計,在過去幾個月里,Adobe節(jié)省下來的修復(fù)時間多達(dá)330小時。只要Adobe的工程師使用對問題進行了詳細(xì)描述的報告,他們就可以創(chuàng)建一勞永逸的修復(fù)程序。

            Stoddard說:“如果不得不修理一些東西而且你知道如何修理,那么你就可以將修理的過程自動化。這是一個巨大的好處”。這項工作建立在Stoddard團隊于2017年創(chuàng)建的基于機器學(xué)習(xí)的診斷測試框架之上。

            Adobe的商業(yè)業(yè)務(wù)也采用了人工智能。2016年11月,該公司推出了Sensei,這是一種人工智能技術(shù),Adobe正在將這項應(yīng)用到自身的產(chǎn)品,從而創(chuàng)建和發(fā)布文檔,以及分析和跟蹤網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序和移動應(yīng)用程序的性能。

            重要建議:使用機器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)模式是打造自我修復(fù)功能的關(guān)鍵。Stoddard說:“如果你知道如何修復(fù),你就可以在這里放置一個自我修復(fù)的組件,并且不要讓人介入?!?/p>

            人工智能加強了證券研究

            百能投資(Putnam Investments,這是一家共同基金、機構(gòu)投資策略和退休服務(wù)提供商)認(rèn)為人工智能和機器學(xué)習(xí)非常重要,它們可以使金融服務(wù)公司的研究分析師對更多的股票作覆蓋報告(coverage of stock),該機構(gòu)的首席信息官Sumedh Mehta是這樣向記者表示的。

            Mehta說,分析師與百能的數(shù)據(jù)科學(xué)家展開了密切合作,創(chuàng)建了有助于從大量數(shù)據(jù)中獲得洞察的論文。百能還致力于能向公司推薦最重要的潛在客戶的算法。

            Mehta對人工智能和機器學(xué)習(xí)發(fā)表了這樣的言論:“這是一股極具顛覆性和變革性的力量,而推動這股力量的全部業(yè)務(wù)動力就是效率和生產(chǎn)力?!?/p>

            在軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析專家和供應(yīng)商的幫助下,Mehta創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)科學(xué)的卓越中心,這對于支持業(yè)務(wù)利益相關(guān)者的人工智能和機器學(xué)習(xí)工作來說實際上只是一個開始。他說,他“開明”的商業(yè)伙伴已經(jīng)采用這些方法來實現(xiàn)更高程度的自動化。

            重要建議:組織應(yīng)該慢慢來,不能抱有太高的期望,它們應(yīng)該明白,最初的幾個想法將產(chǎn)生新問題而非答案。Mehta說:“就人工智能而言,靈光乍現(xiàn)不過是天方夜譚,即你的算法突然產(chǎn)生你尚不了解的洞察,這是不可能的?!?/p>

            提供更好的客戶見解

            與很多大型銀行一樣,美國銀行一直致力于從其收集的大量客戶數(shù)據(jù)中獲取可行動的洞察。美國銀行的首席分析官Bill Hoffman正在努力改變這種狀況。在過去的幾個月里,他一直在使用Salesforce.com的Einstein AI/ML來加強銀行的小企業(yè)部門、批發(fā)業(yè)務(wù)部門、商業(yè)財富部門和商業(yè)銀行部門的個性化。

            例如,如果客戶在美國銀行的網(wǎng)站上搜索和抵押貸款有關(guān)的信息,那么客戶服務(wù)代理就可以在客戶再次去到該銀行的任何一家分支機構(gòu)時跟進該客戶。這還有助于美國銀行發(fā)現(xiàn)人們可能看不到的模式。例如,該軟件可能會建議代理商在星期四上午10點到下午12點期間呼叫某個行業(yè)的潛在客戶。因為這些客戶更有可能撥打電話。Einstein還可以給代理商的日歷發(fā)送議事日程,以提醒他們在下周四致電候選人。

            這些功能成了很多金融服務(wù)組織重點要完成的任務(wù),這些功能可以毫無死角地了解客戶,從而在須臾之間推薦相關(guān)服務(wù)。Hoffman說:“我們正在告別木已成舟或歷經(jīng)變遷的世界,邁向個大勢所趨的世界。我們的核心價值就是保持領(lǐng)先,預(yù)測客戶需求以及他們希望用什么樣的渠道與我們互動?!?/p>

            重要建議:你要對人工智能和機器學(xué)習(xí)采取邊測試邊學(xué)習(xí)的方法并且要有耐心。但你也要準(zhǔn)備好對管用的東西進行擴展。Hoffman說:“始終以客戶為中心。你要自問:這對客戶有什么好處?”



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