人工智能和機器學習:業界由猶豫轉變成寄予厚望

人工智能 (79) 2022-07-06 18:34:42

人工智能、機器學習和機器人過程自動化能否解決未來的問題呢? KPMG最近的研究結果指出,業界對這些熱門新技術有些不知所措,但時下供應商和分析師正在積極推動這些熱門新技術的應用。

軟件頻道消息:人工智能、機器學習和機器人過程自動化能否解決未來的問題呢? KPMG最近的研究結果指出,業界對這些熱門新技術有些不知所措,但時下供應商和分析師正在積極推動這些熱門新技術的應用。

數字化轉型需要跨越多個門檻 圖:Joe McKendrick

KPMG的研究顯示,業界存在一定的猶豫,但從長遠來看,業界對這些熱門新技術寄予厚望,資金將開始涌入筆者稱之為“智能自動化”(IA)的領域。據KPMG的問卷調查結果,在接下來的三年里,40%的高管希望能將人工智能投資增加20%或更多,32%的高管會將機器人過程自動化(RPA)投資增加20%或更多。到2025年,這些投資預計將達到2320億美元。

目前只有24%的高管在做試點項目或概念證明。Cliff Justice及KPMG研究小組的研究人員稱,受訪的大多數高管承認“他們仍只在試用機器人過程自動化,將其應用于傳統應用程序和流程”。 Cliff Justice及KPMG研究小組的研究人員表示,“他們的關注較為狹隘,用的是自下而上的方法,他們的定位并不是用來改變他們的業務和運營模式達到能夠成為擁有并保持強大競爭力的數字優先公司。”

那么,人工智能和相關技術的實施是因為這些技術閃閃發亮還是真的出現了商業案例呢?Justice和其他KPMG研究報告的作者表示,時下的高管們“表現出了很高的期望,但他們基本上還是沒有準備好大規模推動智能自動化部署并將其用作組織轉型的工具”。 有三分之二的高管認為最緊迫的挑戰是技能短缺。而50%的受訪高管表示,他們在為人工智能部署和問責定義明確目標和宗旨時遇到困難。

KPMG研究報告的作者補充表示,挑戰歸挑戰,“越來越多的證據表明,如在智能自動化方面采取策略性的方法,盡早聚焦新的業務和運營模式的創建,回報可達5倍到10倍。該調查報告強調指出,大多數組織仍處于早期階段,還處于只知道要在何處優先部署、如何衡量真正的利益以及如何解決人才和改變管理問題的階段。”

在人工智能和智能自動化的早期面臨著困擾許多科技方法的同樣問題:目標太狹隘。KPMG團隊提到,許多人工智能和智能自動化方面工作的目標是實現傳統流程和應用程序,“但這樣做只能有限度地提高效率,對企業效率和整體競爭力的影響不大” 。而人工智能的策略應該是要交付“更佳的客戶服務、員工能力的提高、更好的創新、成本的降低、項目的加快、提升、標準化和高質量的運營”。

KPMG研究報告提出,為了實現明顯的經營效益,任何智能自動化方面工作都應該是企業層次上的。 “各個部門則可以做些基于規則的特定流程自動化的實現。如果企業將重點放在這一類型的工作上就可能浪費時間和資源,企業應該將這些時間和資源花在有助于組織蓬勃發展和未來競爭的投資上。”

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