首席信息官早日认真对待机器学习

谈话的时间已经结束,现在该采取行动了。 ServiceNow进行的一项全球调查发现,十分之十的CIO正在迅速采取行动来自动化其业务流程。

机器人自动化
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关于人工智能,机器学习和智能自动化的大多数讨论往往是在这样的观念下进行的,即人们认为它们的采用所预期的变化距离几年还很遥远,这是未来我们确实不必担心的未来情况的一部分。 。

事实并非如此的最新证据是本周从云服务公司ServiceNow获得的,该公司专门帮助公司完成简单的工作。该公司调查了11个国家/地区25个行业的CIO, 全球CIO观点 并发现其中约有一半已经在使用某种形式的机器学习,另外40%的公司计划在董事会采用它。总共有89%的CIO已经采用了机器学习或表示将要使用机器学习。

我与 戴夫·赖特,ServiceNow的首席战略官,以及 克里斯·贝迪的首席信息官(CIO)告诉我,在他们的客户中,交谈阶段已经结束,并且正在进行阶段。 “我们看到这一领域的先行者采取了许多行动。他们已经实施了一些东西,正在用它做事,并看到结果,”他说。

自动化的最早且最容易理解的承诺之一一直在于削减旧的,缓慢的系统,这些系统用于决定如何确定工作的优先级并采取行动。无论是支持票还是安全警报,在决定如何对某物采取行动时都浪费了宝贵的时间,更重要的是,确切地决定了应由谁采取行动。

ServiceNow调查中超过一半的CIO表示,这些常规决策正在占用其组织中可观的员工和执行人员时间。 “有意义”不是数字,而是另外一个来源的数字: 埃森哲估算 发现在使用前线客户支持功能的情况下,至少需要12%的时间才能做出决定,将机票发送给合适的人。

那个时间很有价值-ServiceNow调查中69%的CIO表示,他们希望使用自动化来加快这些决策的速度,将有助于营收增长。

机器可以比人类更快,更准确地对任务进行排序,路由和分类,这已经到了一个地步。赖特说,这是一项重要的工作,但对人类而言却可能很快变得无聊。他说,通过增加自动化程度,公司可以将担任这些职务的人员提升为从事更有价值的工作的职位,或者使他们与一台可以加快现有流程的机器一起更有效地工作。

他说,下一步将是超越此类排序任务,以规定和推荐响应。他说:“系统将开始研究这些问题,并提出应如何解决这些问题。” “它将知道问题是什么,然后根据其拥有的信心,提出大多数情况下可行的解决方案。”有时,机器可以单独执行此操作,也可以与人合作执行。

一切都很好,但是却缺少一件事:人。特别是具有数据科学智能的人们需要设计和实现这些智能自动化系统。

在这方面,ServiceNow本周表示将开始在其下一版本的平台中增加机器智能。该公司以其最著名的 行动系统,这是一个基于云的应用程序,可简化分步执行的程序,以完成人力资源,IT,财务和其他部门中成千上万的例行但必不可少的任务,这些任务在大型公司中经常发生。根据ServiceNow的估算,一周工作五天的时间最多可以增加40%或两天。

它的第一个机器学习功能(称为Agent Intelligence)将在今年晚些时候发布的下一版应用程序(称为金士顿)中进行。 ServiceNow表示,它将比人工团队更快地自动完成工作的分类,优先级和分配。而且,无需昂贵且难以雇用的数据科学家团队,即可轻松进行部署。

客户的早期试用发现,他们可以将响应速度平均提高8%。他们还报告说,Agent Intelligence在人员分类的得分方面得分不高。 ServiceNow对自己的支持功能进行的内部测试发现,它的准确度是人类的95%,在此过程中节省了315个小时的人工。一家进行测试的大型零售商看到的准确率在97%至99%之间。

为了证明这一点,贝迪正在ServiceNow内部进行努力,以减少每周40%的工作量降至30%。他说:“我们希望将这10%的税率收回。”对于一家拥有5,000名员工的公司来说,每年将总共增加一百万个工作小时。

他说,ServiceNow将通过为客户做的事情来做到这一点:“它是数字化流程。它是自动化的决策。它遍及IT,HR,市场,销售,设施,无处不在。这是一个目标丰富的环境。”

一个附加方面:ServiceNow部门正在竞争,看看谁可以最大程度地实现目标。 Bedi说:“没人愿意支持IT部门。”

所有这些只会进一步加重案例 不管我们喜欢与否,自动化都将到来。财务和经济激励措施太过诱人,公司无法忽略它。

一方面,存在竞争问题。不采用自动化的公司相对于采用自动化的公司将处于不利地位。

然后是更根本的经济压力:就所有有关提高效率和生产力的新技术的讨论而言,从历史上看,美国工人的生产率正在以 历史低利率。这一事实使各行各业的公司承受着巨大压力,需要通过任何必要的手段来提高其产出。

这就是为什么在AI和自动化方面,未来才是真正的原因。

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