AI /自动化
3零：如何从AI和自动化中获取更大的业务价值
企业已清楚地拥有人工智能（AI）和自动化。制造商依赖于嵌入式传感器和数据分析来预测设备最有可能需要维护，修理或更换时。金融机构使用AI标记可疑活动和预期违约账户，而今天的许多顶级零售商正在用机器人取代人类代理，以提高客户服务和销售。
然而，AI的早期仍然是早期。我们最近制作了一个研究报告标题为“AI时代的领导”，透露79％的企业已经尝试了AI技术，以确定其业务的潜在利益。但许多组织正在逐步实现技术，而不是完全，防止AI和自动化成为主流。你不能平衡破坏。对于AI和自动化解决方案来说是真正的变革，他们必须成为一个重点关注提供业务福利的大规模战略的一部分。
例如，金融服务客户最近自动化其贷款起源进程。虽然主要目标是提高贷款质量和决策速度，但它们使用了一个Infosys开发的AI和自动化平台，也使他们能够改变客户体验并减少欺诈。
然而，为了抓住这些更大的机会，企业需要一种新的方式来看待AI和自动化如何解决关键业务问题。输入三个零的概念。
- 零距离到信息
- 零业务运营中断
- 过程中的零延迟
通过通过这三个镜头查看AI和自动化，组织可以以更快乐的客户的形式从他们的技术投资中获取更大的业务价值，这是一个更加富有成效的数字劳动力和新商业模式。
改变的Litmus测试
零距离到信息
随着组织竞争以满足客户需求的速度比以往更快，可以在实时检索信息和见解的能力已成为一个关键的竞争性差异化因素。通过使用复杂的计算机模型和复杂的算法，AI驱动的预测分析平台可以分析过去的结果和项目未来。
这种能力有许多应用程序，从预测客户流失和预测现金流量，以标记拖欠帐户并创建分段模型。以下是客户成功案例的一些真实例子。
- 汽车公司分析了13 GB的客户数据，包括交易，设备控股和争议，以预测客户流失的倾向
- 药品制造工厂预先预测设备日的崩溃，高精度和误报的减少
- 专业体育协会分析了球员表演，优势和劣势的历史数据，并预测了他们未来的行为和比赛的结果
但是AI平台只与其算法一样好。可能需要时间探索哪种算法最适合哪些任务。
我们的一家客户是一家电信公司，采用了这种困境的有趣方法。它实施了一个协作和连续的机器学习建模过程，允许公司的数据科学家，数据工程师和业务分析师建立挑战，竞争和在整个组织上进行合作。通过对人类进行抵御机器人，Telco可以创建最佳型号，并快速发现新的算法，使用户能够获得更好，更快的预测。自从介绍这种方法以来，该公司已削减了一半选择分析模型的时间。此外，机器学习工具确保算法始终改进。作为其模型目录的一部分，在整个组织中分享模型的能力允许在整个企业中获益。
零业务运营中断
在今天的资本密集型和紧密综合的供应链中，停机时间昂贵。据AnITIC调查，超过98％的大型企业称，平均每年单一小时的停机时间超过10万美元，而81％的报告价格超过300,000美元。对业务运营的破坏也可能导致法律罚款，监管违规行为，心怀不安的客户和损坏的声誉。
提供预测和规范分析的AI平台使维修技术人员能够在需要时管理预防性维护。这不仅可以防止停机时间和不必要的支票和服务，而且在出现问题时也会最大限度地减少混淆。
基于大型的美国时装零售商监控的服务器不良，要求IT团队不断回应警报和通知。一个问题可能需要一个小时才能解决，导致生产力失去，收入和客户信任。
零售商与我们的专家致力于构建预测模型，AI平台使得尺度和加速影响。今天，平台解析历史数据，以准确地评估异常和警报人员到他们正在何处。通过使用回归和动态阈值技术，平台也抑制了误报，确保只能通过Splunk，Elasticsearch和Grafana等工具来提供相关的实时信息 - 通过仪表板到监控团队。
自从部署AI作为平台以来，零售商已经减少了将服务器问题从一小时到仅需五分钟的时间。每年减少一次停机时间，这已将150万美元保存。同样重要的是，通过消除中断，公司增加了消费者信任并加强了品牌声誉。
流程零延迟
来自Fast-Food Chains到Facebook的公司正在重新定义聊天禁令的业务流程 - 巧妙地设计了启用的AI的计算机程序，可以通过互联网模拟或模拟与人类的对话。
客户可以与这些圆时钟代理商交谈，从而获得最令人压迫的问题的答案，例如当产品运送或物品是否有库存时。
许多B2C公司正在部署Chatbots以提供更个性化的客户体验。领先的分析师预测，在2020年，聊天人员将为所有客户服务互动的85％。
例如，零售商可以使用传感器和消息通知集成聊天和消息通知，允许零售商了解客户何时进入其商店并通过智能手机应用程序与有针对性的提供的客户联系到客户。其他应用程序包括为销售团队和用户授权使用自助工具来生成合格的领导。
然而，B2B业务站立从这些数字工作中获得最多。如果已正确部署，机器人可以通过在企业规模上重新耗时的手动活动来重塑这些公司进行业务的方式。
例如，大型电信客户端最近跨多个函数部署了各种机器人，包括：
- HR工资核电电子邮件机器人使用自然语言处理技术来自动执行对世俗和重复任务的电子邮件响应
- 订单不一致管理机器人可以自动处理已陷入系统中的订单
- 一个自动化双月服务器安全修补活动的机器人
通过自动处理关键操作，该机器人不仅消除了手动任务处理中固有的延迟，而且还创建了一个数字劳动力，以获得更大的订单到现金的可见性。这些优势在一起，每年减少200万美元，生产力提高了85％。
AI和自动化的展望
AI和自动化将是未来十年中最重要的两种技术。从制造业到零售，他们将升级老年商业模式，涡轮增压生产力并丰富客户体验。
但是，对于AI和Automation来真正转换组织，它们必须超出选择应用程序和流程，并在企业规模上解决机会。
通过寻找3个零的镜头的机会 - 零距离到信息，对业务运营的零中断和流程的零延迟 - 组织可以发现AI和自动化的全部潜力。
