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          人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革?

          作者: 時間:2019-01-17 來源:世界經(jīng)理人 收藏
          編者按:隨著人工智能技術應用到標準化、重復性的機械自動化過程,銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少,而且在形式上也在發(fā)生改變?!鞍肴笋R智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結合,形成一種共生關系,推動生產(chǎn)率的顯著提升。

            隨著技術應用到標準化、重復性的機械自動化過程,銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少,而且在形式上也在發(fā)生改變。“半人馬智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領域逐漸興起。它將與人類能力相結合,形成一種共生關系,推動生產(chǎn)率的顯著提升。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201901/396817.htm

            出于對可能造成的大規(guī)模失業(yè)以及所帶來對監(jiān)控行為的擔憂,業(yè)界日益興起關于組織部署人工智能方式和原因的激烈的倫理性討論。員工希望得到商業(yè)巨頭及負責人作出“AI-for-good”(人工智能向善)的承諾和保證。盡管從短期來看,人工智能替代人類工作的趨勢有所加劇,但越來越多證據(jù)表明,人工智能通過創(chuàng)造新的就業(yè)崗位和改善當前崗位現(xiàn)狀從而大幅提升生產(chǎn)率。

            到2020年,20%的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時將依靠人工智能。

            到2023年,人工智能將與人類程序員結合,創(chuàng)造出能夠承擔50%傳統(tǒng)程序員工作任務的“半人馬智能”(即人機合作)工作模式——效率達到單個程序員獨自工作效率的兩倍。

            到2020年,在“AI-for-good”項目的企業(yè)中,員工留存率將提升20%,同時數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50%。

            到2021年,70%的企業(yè)將整合人工智能技術提高員工生產(chǎn)率,這將促使其中10%的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場所規(guī)章之中。

            在2020年,人工智能將實現(xiàn)工作機會數(shù)量的凈增長,雖然會淘汰180萬個就業(yè)崗位,但同時也會創(chuàng)造230萬個新的就業(yè)崗位。

            到2020年,20%的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時將依靠人工智能。

            金融機構操作型員工的主要工作是執(zhí)行標準化、重復性的工作任務。但非例行性的后勤工作對企業(yè)的經(jīng)濟影響和商業(yè)價值更大。與此同時,人工智能技術有助于提高工作人員處理金融機構后勤非常規(guī)性任務的能力。這對需要人工干預的復雜工作(例如財務合同審查和交易發(fā)起)大有裨益,因為人工智能可減少失誤并對下一步行動提出建議。

            (ML)和(NLP)等人工智能技術接管了越來越多的非例行性任務并實現(xiàn)相關工作自動化。使用人工智能技術提高后勤工作效率將有助于提升員工工作量和提高員工(和客戶)滿意度。

            人工智能在銀行例行業(yè)務及其價值鏈方面的應用取得了極大的成功。在某些情況下,這會導致以縮減非必要職員為目的的裁員。這一事實使人們擔心后勤崗位將很快被機器取代。事實上,銀行機構后勤崗位的減少大都源于機器人流程自動化(RPA)。例如,據(jù)某新聞網(wǎng)站報道,南非的萊利銀行預計將用軟件機器人取代3000個工作崗位。

            然而,也有很多非例行性后勤工作將從人工智能應用中獲益。具體例子包括財務合同審查和交易形成:兩者本質(zhì)上都需要人工參與,但人工智能的普及能極大地提高工作效率。使用機器人程序和RPA可減少工作失誤并去除冗余環(huán)節(jié),從而提升后勤工作的價值。摩根大通的合同智能(COIN)項目成功應用了NLP、大數(shù)據(jù)、機器人技術和云基礎設施,以此減少批發(fā)合同中貸款業(yè)務條款的錯誤。

            銀行對人工智能工具的應用也有所增加。使用預測工具便是一個例子,相關領域的專家對工具的依賴度正變得越來越高。隨著此類工具慢慢滲透所有銀行價值鏈活動,業(yè)務人員將經(jīng)常需要依靠人工智能來提升工作效率和他們在企業(yè)和組織中的經(jīng)濟價值。

            在銀行業(yè)應用人工智能技術方面,預測認為,人類應主動控制人工智能工具,將其作為銀行工作的輔助。盡管預測結果較為樂觀,人們對這個行業(yè)的工作機會產(chǎn)生了高度的不安全感,對這個高收入、高學歷的行業(yè)就業(yè)保障不盡如人意。

            到2023年,人工智能將與人類程序員結合,創(chuàng)造出能夠承擔50%傳統(tǒng)程序員工作任務的“半人馬智能”(即人機合作)工作模式——效率達到單個程序員獨自工作效率的兩倍。

            數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不斷推動著軟件需求增長。開發(fā)、改進、修復和監(jiān)測這些系統(tǒng)的軟件工程師的工作效率有限,且面臨著與日俱增的工作壓力——即不斷滿足日益增長的軟件需求。

            計算能力極大地推動了基于和人工智能的應用發(fā)展。專門處理異常檢測,傳遞推薦的觀點并預測行為和結果。反過來,基于機器學習的功能又有助于滿足對軟件工程人才和生產(chǎn)能力的需求。

            人工智能將為傳統(tǒng)軟件工程活動提供四個關鍵領域的支持:

            系統(tǒng)開發(fā)

            迭代需求

            異常檢測

            預測性和規(guī)范性監(jiān)測

            此類編程活動將越來越多地由人類軟件工程師和人工智能組成的“人機合作”模式完成,以應對工程需求量的增長。這些“人機合作”將通過人類工程師和基于人工智能的機器的合作運作。

            人機合作關系將存在多種形式,例如:

            過渡——由軟件工程師劃分人與機器的軟件工作任務,并確定兩者之間的過渡工作。

            協(xié)作——由軟件工程師對已確認的工作任務進行分類,不斷向機器傳輸常規(guī)問題的解決方案,并將非常規(guī)性任務交由工程師解決。

            啟發(fā)——企業(yè)利用人工智能發(fā)展軟件工程技能和人才。

            創(chuàng)新——機器的能力將進一步提升,從而滿足已知的軟件工程需求。其結果將呈現(xiàn)給軟件工程師,以完成機器無法完成的工作,創(chuàng)新者和合作者共同取得更加重要和成熟的商業(yè)成果。

            企業(yè)將利用“人機合作”模式滿足日益增長的復雜軟件和生產(chǎn)能力的需求。隨著人工智能對大量例行工作或重復性任務實現(xiàn)自動化處理,軟件工程將更具創(chuàng)造性,取得令人滿意的成果。軟件工程將有機會參與架構設計、協(xié)作和創(chuàng)新,為日益復雜的新商業(yè)成果提供支持。

            到2020年,在“AI-for-good”項目的企業(yè)中,員工留存率將提升20%,同時數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50%。

            數(shù)據(jù)科學和人工智能技能需求龐大,而相關人才仍然短缺。高德納公司相關分析結果顯示,僅在美國,就有超過23.6萬個數(shù)據(jù)和分析職位空缺,同比增長43%。超過一半的職位空缺需要半年以上的時間填補。據(jù)麥肯錫估計,到2024年,美國將有25萬個數(shù)據(jù)科學職位空缺。同樣的,歐盟委員會一份2015年報告估計,專業(yè)數(shù)據(jù)人員和專業(yè)分析員的職位空缺率達77%,且預計需求量還將增加160%。

            教育經(jīng)費的增加和薪酬待遇的提高是應對這種勞動力短缺的典型措施。不過,當前正出現(xiàn)了一個新的機遇,讓抓住機會的企業(yè)可以脫穎而出,從而吸引并留住數(shù)據(jù)和人工智能人才。這個機遇就是“Data-for-good”(數(shù)據(jù)向善)項目,以及衍生而來的“AI-for-good”(人工智能向善)。

            數(shù)據(jù)和分析通常用于提升業(yè)務績效、完善客戶服務和提高運營效率。在公共部門和非營利性組織中,數(shù)據(jù)和分析可能用于衡量項目和服務的影響力,或用于確保資金使用的透明化。然而,這些組織的數(shù)據(jù)和分析發(fā)展滯后,而私營部門的成熟度更高,通常能吸引更多人才?!皵?shù)據(jù)、人工智能向善”的項目使私營組織能夠向具有社會影響力的項目提供數(shù)據(jù)、技能和技術等方面的支持。項目覆蓋范圍廣泛,包括:利用人工智能算法識別貧民中的領導者以改善HIV教育的成果;面部識別用于打擊販賣人口;自動圖像標記幫助拯救野生動物;或在颶風或洪水等災難發(fā)生后利用人工智能進行針對性救援。

            “數(shù)據(jù)和人工智能向善”運動使企業(yè)領導者能夠利用、調(diào)整企業(yè)文化,使其成為吸引員工的決定性競爭優(yōu)勢。例如,將慈善事業(yè)作為工作核心的文化表達了企業(yè)奉獻全社會的承諾。顯然,這對員工和領導者的重要程度可能因地區(qū)而異,但“數(shù)據(jù)向善”應用顯然是一項全球性運動。剛畢業(yè)的大學生在選擇就業(yè)單位和企業(yè)時越來越重視社會責任因素。高德納公司和馬里蘭大學研究發(fā)現(xiàn),女性學生學習數(shù)據(jù)和分析的首要原因之一,是希望為公司和世界做出貢獻。美世咨詢公司2018年的全球人才趨勢調(diào)查表明,最優(yōu)秀的員工選擇具有強烈目標感的公司工作的可能性要高出三倍。但7600名調(diào)查對象中,只有13%表示自己工作的企業(yè)因“目標導向使命”而具有差異化優(yōu)勢。


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