盲目應(yīng)用AI，適得其反。那該如何評(píng)估企業(yè)AI應(yīng)用能效？

原標(biāo)題：盲目應(yīng)用AI，適得其反。那該如何評(píng)估企業(yè)AI應(yīng)用能效？

前幾期本專欄一直在談AI的技術(shù)，從這期開(kāi)始，我們聊一聊AI走向行業(yè)。不過(guò)，在這之前，我們先要問(wèn)一下，如何評(píng)估AI為企業(yè)帶來(lái)的效果？如果不搞清楚這個(gè)問(wèn)題，盲目應(yīng)用AI，就會(huì)適得其反。

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，AI技術(shù)迎來(lái)了第三次發(fā)展浪潮，與更多領(lǐng)域的融合不斷深入，迸發(fā)出了一系列的新技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)。與此同時(shí)，市場(chǎng)對(duì)AI技術(shù)的投入與期望值高漲，一些頭腦發(fā)熱的企業(yè)往往會(huì)為了用而用，對(duì)于AI為企業(yè)帶來(lái)的實(shí)際價(jià)值并不清晰。于是，如何構(gòu)建科學(xué)的AI效能評(píng)估體系，客觀準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)AI技術(shù)為企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值就顯得尤為重要。

對(duì)企業(yè)而言，AI的價(jià)值無(wú)非降本增效。但具體降低了多少成本？增加了多少效益？對(duì)于不同體量、不同行業(yè)、不同發(fā)展階段的企業(yè)來(lái)說(shuō)很難量化成一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)估模型?？紤]到AI在企業(yè)不同的職能部門(mén)發(fā)揮的價(jià)值也不盡相同，目前主流的評(píng)測(cè)方法是將與AI相關(guān)的職能部門(mén)分為四類，即：產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和決策。

接下來(lái)，我們就逐步分析這四大部門(mén)應(yīng)用AI之后產(chǎn)生的效果。

? 產(chǎn)品服務(wù)：覆蓋交互全流程

對(duì)于涉及產(chǎn)品服務(wù)的部門(mén)，AI技術(shù)最多應(yīng)用在與客戶的交互上，能夠覆蓋售前-售中-售后整個(gè)流程。在與用戶的交互環(huán)節(jié)采用AR、VR和語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)，不僅可以提升用戶體驗(yàn)，進(jìn)而提高轉(zhuǎn)化率，還能降低人工成本。而后期對(duì)用戶行為的分析也能為企業(yè)尋找到更多潛在的銷售機(jī)會(huì)。

以百度智能云智能客服接入銀行為例，可以實(shí)現(xiàn)電話端、微信端、APP客戶端全面的服務(wù)智能化。對(duì)話式客服承擔(dān)了原先重復(fù)性較高的動(dòng)作，可以代替人工客服回答70%的問(wèn)題。解放人力的同時(shí)，減少了客戶的等待時(shí)間和輸入行為，極大提升了客戶體驗(yàn)和工作效率。

? 生產(chǎn)：用于質(zhì)量和監(jiān)控

AI技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)相關(guān)的場(chǎng)景時(shí)，典型的應(yīng)用包括產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)控。產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)控主要應(yīng)用了圖像識(shí)別技術(shù)，通過(guò)外觀檢測(cè)保證產(chǎn)品質(zhì)量，從而提高效益。以某個(gè)企業(yè)的質(zhì)檢大腦為例，與百度智能云合作，利用PaddlePaddle框架訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，其對(duì)零件檢測(cè)的精度與人工不相上下，但速度卻遠(yuǎn)超人工，可達(dá)20ms/個(gè)。這相當(dāng)于10個(gè)熟練的質(zhì)檢工人，能夠幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本15%以上，目前已經(jīng)在不少鋼鐵企業(yè)中應(yīng)用。

除了產(chǎn)品質(zhì)量外，生產(chǎn)環(huán)境也可以通過(guò)AI技術(shù)進(jìn)行監(jiān)控。通過(guò)分析車間的圖像、視頻，生產(chǎn)環(huán)境是否安全、生產(chǎn)能耗是否超標(biāo)一目了然，能夠有效降低生產(chǎn)事故和過(guò)度耗能造成的損失。

? 運(yùn)營(yíng)：提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度

涉及運(yùn)營(yíng)職能部門(mén)的AI技術(shù)主要可以應(yīng)用于物流、運(yùn)營(yíng)管理以及研發(fā)。供應(yīng)鏈智能化、企業(yè)應(yīng)用智能化和運(yùn)營(yíng)智能化是三個(gè)常被提到的關(guān)鍵場(chǎng)景。以供應(yīng)鏈智能化為例，AI技術(shù)具體可以做到分析倉(cāng)儲(chǔ)物流信息，預(yù)測(cè)市場(chǎng)供需變化，進(jìn)而做到智能補(bǔ)貨，提高周轉(zhuǎn)效率及最終效益。

舉一個(gè)案例?？煜沸袠I(yè)如便利店等以往一直采用人工稽查的方式，但由于門(mén)店數(shù)量多，稽核成本往往非常巨大且存在人工失誤。為解決這一問(wèn)題，某家零售商與百度智能云共同合作，將3000家零售門(mén)店接入EasyDL。EasyDL擁有定制化物體檢測(cè)能力，可以識(shí)別商品陳列是否滿足要求。應(yīng)用該技術(shù)后，人員效率提升超過(guò)30%，將門(mén)店智能陳列審核變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

? 決策：實(shí)時(shí)商業(yè)洞察

對(duì)于企業(yè)的決策部門(mén)，AI技術(shù)的效用也是不可小覷。這里討論的決策主要指企業(yè)戰(zhàn)略級(jí)決策。借助AI技術(shù)，企業(yè)可以對(duì)自身原有的分析方式進(jìn)行升級(jí)。決策的智能化升級(jí)中，AI加持下的商業(yè)分析系統(tǒng)可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行高級(jí)預(yù)測(cè)分析，做到實(shí)時(shí)獲取商業(yè)洞察，快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，為決策提供有價(jià)值的參考。

考慮到現(xiàn)階段人工智能在企業(yè)的應(yīng)用尚處于導(dǎo)入期，大量企業(yè)剛剛開(kāi)始接觸AI，所以，以上評(píng)測(cè)維度主要從成本節(jié)約與新增效益入手，僅為企業(yè)提供一個(gè)AI評(píng)測(cè)的框架，企業(yè)還要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)流程情況以及商業(yè)模式，有條件的引入AI。

相信隨著AI技術(shù)深入更多領(lǐng)域，未來(lái)將會(huì)出現(xiàn)大批具有行業(yè)屬性的評(píng)估體系，加速企業(yè)的智能化進(jìn)程。

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