人工智能应用在企业中的实施。

人工智能技术已经成为越来越多企业创新的动力和源泉。人工智能在企业中的应用达成了初步共识，超过一半的企业高管认为人工智能技术对企业非常重要。但问题的关键是在哪里使用，如何实施人工智能的应用。

因此，围绕如何在企业实施人工智能技术，我们认为以下关键问题需要在企业内部进行全面思考，并提出一些参考建议。

第一个问题为什么需要应用人工智能？

企业最应该避免的是使用人工智能来应用人工智能。人工智能不应该成为企业炒作的短期热点。从长远来看，单点人工智能的应用可以提高效率，但它不能形成企业独特的竞争力。回顾人工智能的发展，近10年来人工智能技术的快速发展不是因为一些只关注人工智能技术的公司，而是因为数据智能驱动的数字经济商业模式的兴起，必须使用搜索、推荐、人脸识别、语音识别等人工智能算法来满足业务量快速增长的目标。以阿里巴巴为例，人工智能客户服务承担了95%的工作负荷。在过去的十年里，该平台的订单数量增加了几十倍，客户服务任务数量也翻了一番，但客户服务团队的人员并没有增加多少，增加的任务数量被人工智能客户服务消化。

人工智能技术的应用是数字经济商业模式发展的必然结果。如果一个企业的商业形式依赖于数据和算法来提供外部服务，那么它必须应用人工智能技术，然后开发出自己独特的竞争优势，从而带来更好的用户体验和商业成功。商业模式的转变是原因，使用人工智能技术只是结果。

因此，对于企业来说，使用人工智能技术的最终目标是创新算法和数据驱动的商业模式，并将人工智能的应用嵌入到企业核心的生产经营过程中。人工智能技术只是帮助实现新业务发展战略目标的一种手段。从人工智能在各行业的应用改变现有企业模式的角度来看，人工智能技术首先带来了商业模式的转变，其次是人工智能在特定点上的应用，以提高效率。

第二个问题怎么实施人工智能应用？

首先，人工智能的应用与企业的新商业模式有关，需要CEO亲自掌握。

人工智能应用程序不是一个独立的项目，而是一个长期的数据智能业务转型过程。因此，人工智能的应用必须从集团的长期发展规划、战略、组织和人才来考虑。根据数据智能驱动的业务转型的长期目标，需要重新调整当前的规划、战略和组织，这些都需要首席执行官做出决定。人工智能的应用将对现有的人力和业务产生影响。没有首席执行官的支持，人工智能应用程序的计划很可能会被阻止和失败。

其次，在应用过程中应允许失败，试错成本可控。

各行业的智能化是不可阻挡的大趋势，但在具体应用过程中，肯定会有试错成本。企业要有机制承受失败带来的损失，以免伤筋动骨，绝不能孤注一掷。没有人能看清楚十年后某个行业数据智能驱动的所谓看十年，做一年的新商业形式。只有依靠短期的不断试错和调整，才能迂回接近未来的成功。

即使在单点智能应用程序中，人工智能也不是一种普遍的灵丹妙药。一方面，机器智能并不能解决所有的问题，另一方面，它将在投入使用后带来新的问题。例如，对于微观上没有规则的行业，如股票投资，人工智能基金的表现仍然非常糟糕。

最后，人工智能的应用应优先考虑新业务、新问题、新痛点。

随着业务的发展，企业肯定会出现新的问题。例如，阿里巴巴的投诉咨询业务数量急剧增加，但不可能扩大相应比例的客户服务人员，因此必须引入人工智能作为一种新工具，实施阻力相对较小。同样，大量会员注册，身份使用风险突出，人工审计成本太高，时间太慢，客户体验不好，自然需要引入人脸识别等一整套智能身份验证应用。对于传统企业来说，长期目标是创新行业数据智能驱动的商业模式，但在实施人工智能应用的起点项目中，选择新业务、新问题、新痛点，对现有部门的利益模式影响较小，反对阻力相对较小，试错成本相对较低。一旦起点项目成功，股票业务的智能转型就是自然的。

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