什么是企业 AI (企业人工智能)？

人工智能，或为模仿人类智能解决问题和决策能力而开发的计算机系统和机器学习的发展，影响着一系列业务流程。各组织使用人工智能 (AI) 来加强数据分析和决策、改善客户体验、生成内容以及优化 IT 运营、销售、营销和网络安全实践等。随着 AI 技术的改进和发展，新的业务应用程序不断涌现。

人工智能被用作一种工具，支持人类员工优化工作流程并提高企业运营效率。这些益处可通过多种方式实现，包括利用 AI 自动执行重复性任务、根据机器学习算法生成信息、快速处理大量数据集并提取有意义的洞察分析，以及根据数据分析来预测未来结果。AI 系统为多种类型的业务自动化提供支持，包括企业自动化和流程自动化，有助于减少人为错误并释放人力从事更高级别的工作。

根据 McKinsey & Company 的数据，自 2017 年以来，人工智能在企业运营中的应用已翻了一番。¹这主要是因为可对 AI 技术进行定制，以满足组织的特有需求。63% 的 McKinsey 受访者预计，他们将在未来 3 年加大对 AI 技术的投资。²为在有效的商业战略中使用 AI，组织必须清晰了解其业务功能、AI 的工作方式以及可通过实施 AI 来改进企业的哪些方面。

虽然使用 AI 工具自动执行重复性任务和提高员工工作效率仍然很受欢迎，但企业也在超越这些用例，将 AI 用于更高级别的战略计划，以推动更广泛的业务价值。

人工智能是“制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程”，³使用大量数据和人类知识为计算机系统提供以类似于人类的方式对数据进行分类、进行预测、识别错误、进行对话和分析信息的能力。

人工智能的目标之一是构建能够模仿人类批判性思维技能的计算机系统。这些系统依赖业务数据，并使用自然语言处理 (NLP)、机器学习 (ML) 和深度学习等技术来提升企业运营。将 AI 集成到业务功能需要对以下组成部分有基本的了解：

这些算法是人工智能的一个子集，且可根据输入数据进行预测或分类。通过训练数据集，这些算法可学习如何识别模式、发现异常或进行预测（例如，未来的销售收入）。机器学习算法有助于挖掘大型数据集以获取关键洞察，而这些洞察信息可为改进业务决策提供切实好处。机器学习算法受益于标记数据，即人类专家在处理之前会对其进行分类的数据。

深度学习是机器学习的一个子集，可以实现无需人工干预的任务自动执行。虚拟助手、聊天机器人、面部识别和欺诈预防技术都依赖于深度学习。通过检查与用户行为相关的数据，深度学习模型可以对未来行为进行预测。与一般机器学习相比，深度学习模型能够更准确地从文本和图像等非结构化数据中提取信息，并且不需要太多的人工干预。

自然语言处理是 AI 的一个分支，它“使计算机和数字设备能够识别、理解和生成文本和语音”。⁴客户支持聊天机器人、数字助理和语音操作技术（例如 GPS 系统）均由 NLP 提供支持。NLP 与机器学习算法和深度学习模型结合使用，允许系统从文本或语音驱动的非结构化数据中提取洞察分析。

计算机视觉是 AI 的一个子集，支持计算机系统从数字图像、视频和其他视觉输入中提取信息。⁵计算机视觉同时使用深度学习和机器学习算法来学习和识别数字图像的特定元素。计算机视觉目前以多种方式应用，随着技术的进步，应用范围也在扩大。例如，可以在生产线中实施计算机视觉，以检测制造过程中的轻微缺陷。

集成企业级 AI 可帮助人类员工从重复的手动任务中解脱出来，并可改善数据分析、业务战略和决策，并优化整个组织的各项流程。为此，企业必须拥有能妥善管理数据并支持 AI 技术的基础设施。拥有一个强大的数据治理框架有助于确保所有相关利益者均可获取数据，并可防止数据泄露。

它还有助于推进高级数据分析的使用。该框架的一部分涉及数字化转型以及混合云和多云环境的集成，以帮助管理大量数据。一旦这些系统到位，组织就可以开始挖掘数据以获取洞察并构建训练模型来指导 AI 技术。

随着新技术进入市场以及现有技术的改进，人工智能在商业中的应用可能性会变得越来越多。AI 的优势各不相同，并且需要整合技术和人力资源，来提高运营效率并提升商业价值。

一些人工智能在企业中的应用的示例：

AIOps（用于 IT 运营的人工智能）包括使用 AI、机器学习和自然语言处理模型来简化 IT 运营和服务管理的实践。利用 AIOps，IT 团队将能够快速筛选大量数据，并缩短检测异常、排除错误和监控 IT 系统性能所需的时间。人工智能帮助 IT 团队实现更高的可观察性并提供对运营的实时洞察分析。

客户数据通过识别趋势和支出模式来帮助营销团队制定营销策略。人工智能工具有助于处理这些大数据集，可预测未来支出趋势并进行竞争对手分析。这有助于组织更深入地了解自身在市场中的地位。

利用 AI 工具可以进行营销细分，这是一种根据特定客户的兴趣数据为其定制营销活动的策略。销售团队也可以利用这些数据，根据客户分析结果提出产品建议。

利用 AI，企业将能够提供 24/7 全天候客户服务和更短的响应时间，这有助于改善客户体验。AI 驱动的聊天机器人可以帮助客户解决简单的查询，而无需人工客服。这种能力可以让人工客服解决更复杂的问题。

McKinsey 报告称，一家南美电信公司利用对话式 AI 优先考虑价值较高的客户，成功节省了 8000 万美元。⁶IBM watsonx Assistant 等功能强大的对话式 AI 工具可帮助聊天机器人克服早期模型中无法处理许多客户问题的一些痛点。

生成式 AI (GenAI) 是一个不断发展的领域，可以帮助各组织优化内容创作。ChatGPT 等工具为内容团队提供了创建原创内容的强大工具。这些工具可以根据输入提示生成图像或文本，设计师、作家和内容主管可以使用这些生成式 AI 输出来帮助进行头脑风暴、概述和其他项目任务。Gartner 估计，到 2025 年，生成式 AI 将用于创建 30％ 的对外营销内容，高于 2022 年的 2％。⁷诸如 IBM® watsonx Code Assistant 之类的生成式工具可以通过生成代码来为开发人员提供帮助。

虽然 AI 内容生成在很大程度上还不受监管，但人类员工应监控 AI 在生成内容方面的使用情况，以防止侵犯版权、发布错误信息或其他不道德的商业行为。

人工智能工具可用于改进网络安全、异常检测、欺诈检测，并有助于防止数据泄露。工作场所中越来越多的技术应用同时也增加了出现安全漏洞的机率；为了阻止威胁并保护组织和客户数据，各组织必须主动检测异常。例如，深度学习模型可用于检查大量网络流量数据，并识别可能预示网络攻击企图的行为。

数据泄露可能导致高昂成本并削弱客户的信任。IBM 2023 年《数据泄露成本报告》表明，“广泛使用安全 AI 和自动化的组织与未使用相关技术的组织相比，平均可节省 176 万美元”。

AI 在供应链管理中的应用以预测性分析的形式出现，它有助于预测未来运输和材料成本的定价。预测分析还可以帮助各组织保持适当的库存水平。这减少了瓶颈或产品库存过剩的情况。

眼下，AI 技术正在迅速发展，而其使用范围也在不断扩大，以满足更广泛的业务需求和战略。新兴技术以及企业领导者的创新将决定 AI 的未来—了解 AI 如何融入您的业务模式是保持竞争优势的关键所在。