机器学习的五个成功案例

机器学习的五个成功案例

• 来源:网络
• 更新日期:2020-08-21

摘要：IT领导者们分享了使用人工智能和机器学习来获得业务洞察的方法。 随着组织越来越多地利用技术来更好地预测客户的偏好并支持业务运营，人工智能和机器学习(ML)越来越受企业青

IT领导者们分享了使用人工智能和机器学习来获得业务洞察的方法。

随着组织越来越多地利用技术来更好地预测客户的偏好并支持业务运营，人工智能和机器学习(ML)越来越受企业青睐。

IDC的数据指出，2019年的支出为375亿美元，到2023年，人工智能系统方面的支出将达到979亿美元，几乎增至三倍。凯捷(Capgemini)6月发布的研究指出，受调研的950个组织中有87%部署了人工智能试点项目或将有限的用例投入生产。

然而，冠状病毒(COVID-19)的爆发给人工智能带来了新的难题，因为自3月以来，许多依靠历史数据来打造算法的组织的模型出现了偏差。凯捷(Capgemini)的洞察和数据执行副总裁Jerry Kurtz表示，这种“数据漂移”现象使公司难以依靠现有的模型。例如，对试图预测喷气发动机维护间隔的公司而言，模型可能会发生重大变化，而喷气发动机的使用在最近几个月有所下降。对近几个月来销量下滑的零售商也是如此。

Kurtz向记者表示：“某些数据变化如此之快，快到连历史记录都不再是一个可靠的预测指标，这样的例子数不胜数。公司将不得不重新审视其算法，因为它们从不认为变量会发生变化。”

面对这样的挑战，正在实施人工智能和机器学习的首席信息官们开始讨论工作。

1、健康保险公司采用人工智能提升业务成果

健康保险公司安森(Anthem)的首席数字官Rajeev Ronanki表示，安森已经为各种任务实施了各种人工智能和机器学习解决方案，从预测患者的健康轨迹到缓和人们对其服务所引发的种种争议。

安森可以预测可能的治疗结果，其方法是分析由慢性病患者(例如糖尿病或心脏病)生成的多年医疗数据并将其与患有类似疾病的患者或“数字双胞胎”相互参照。

人工智能还可以帮安森监督索赔和其它服务的进度，以利用索赔裁决和其它服务来发现各种潜在的客户问题。如果安森发现严重的出入，其客户服务团队将与服务提供者或患者联系以解释缘由。Ronanki说，这种积极主动的外展服务很重要，因为这有助于避免冲突一触即发。为此，安森会分析从数百万次呼叫中收集到的历史数据。人工智能会生成各种分数，而这些分数用来表示客户将投诉升级的可能性。

Ronanki说：“我们会尝试交流并解释各种决定，并尽可能提供背景信息。”

为了彰显人工智能的重要性，安森于2018年聘请了谷歌搜索业务的前负责人Udi Manber来担任首席人工智能官。Romanki说，在Manber的领导下，安森的每条业务线都包含了一系列人工智能方面的功能和技能，跨职能团队开发了各种应用程序，其目的是简化医疗体验，从而使其更加“定制化，高效和且积极主动”。

2、运输公司通过机器学习来支持包裹处理

必能宝(Pitney Bowes，一家拥有百年历史的办公室运输和邮递服务提供商)的首席创新官James Fairweather向记者表示，过去8年里，必能宝一直在广泛使用各种人工智能和机器学习工具。该公司目前正在使用机器学习软件来预测其包含一部安卓平板电脑和一台集成打印机的邮件和包裹处理坞何时会发生故障。如果直接与接驳坞通信的机器学习软件检测到潜在的故障，那么它就会安排现场服务人员来操作各种机器。

Fairweather说，在机器发生故障之前解决问题，这很重要，因为这可以减少包裹运输中发生故障的时间。而且由于机器学习软件已经能够很好地预测各种问题，因此必能宝可以在现场服务管理系统中灵活地安排服务会话。“这为客户带来了极佳的体验”，Fairweather这样说道。

Fairweather说，在机器故障之前修复问题对于减少包裹运输的停机时间至关重要。而且由于机器学习软件已经能够很好地预测问题，因此必能宝可以将服务会话整齐地安排到现场服务管理系统中。“它为客户提供了极佳的体验”， Fairweather这样说道。

3、蔓越莓生产商通过机器学习加强运营

在优鲜沛(Ocean Spray)开始进行人工智能和机器学习之旅前，蔓越莓、葡萄柚和其他果汁的生产商必须清理收集了多年的数据。优鲜沛的首席数字和技术官Jamie Head向记者表示，该公司执行了主数据管理策略(master data management strategy)以提高由业务部门和客户生成的信息资产的一致性和准确性。

Head说，优鲜沛正在使用机器学习来梳理过去三年的历史数据以评估销售增长的趋势并分析竞争对手的促销方式，从而解决可能存在的任何季节差异。Head的团队正在与机器学习初创公司Visual Fabric合作，以了解自身如何更好地在寻迹支出中产生洞察，从而“推动业务发展”。为了帮助销售团队完善开发市场的方法，IT小组与销售团队分享了这些洞察。

优鲜沛也在研究如何使用机器学习来提高蔓越莓的产量，其方法是分析颜色、大小和其它变量(包括其加拿大、马萨诸塞州、新泽西州、威斯康星州和智利等农业合作伙伴的土壤和气候条件)，

4、机器制造商使用虚拟助手管理销售

霍尼韦尔(Honeywell)的销售人员使用人工智能软件来帮忙安排开会的先后顺序并管理销售线索，从而有助于他们为公司的航空电子系统，工程车辆和其他工业机器找到买家。

霍尼韦尔的卓越销售运营副总裁Patrick Hogan表示，该软件是Tact.ai构建的虚拟助手，该助手可从霍尼韦尔的Microsoft Office 365和Salesforce系统中获取信息。员工可以使用智能手机与Tact.ai助手通话或向其发送短信以查看自己是否有按计划实现销售目标并查看客户与商业计划交互的方式的各种指标。

当销售人员开完会议时，该助理会问他们下一部打算做什么。该助理还会通过通知来“推动”用户去跟进可能会过时的机会。Hogan说：“这有助于你成为自己所属领域的佼佼者”，他补充说，该工具可以了解这样的信息——每次使用时每个销售人员的工作流程以及偏好。

该助手对霍尼韦尔的销售渠道产生了积极的影响，包括举办了更多的面对面会议，增加了每位卖家的收入，增加了销售转化和收益率，他正积极敦促公司9500名员工中的更多人使用这个工具。

5、人工智能促进商业服务个性化

欧迪办公的首席信息官Todd Hale称，欧迪办公(Office Depot)正在投资机器学习功能以获取与客户偏好有关的洞察并更精准地推荐产品。

这家市值110亿美元的公司希望扩大其业务服务部门(包括其CompuCom技术服务部门)，同时减少对办公用品销售的依赖，所以需要做分析。B2B销售为欧迪办公带来的收入超过60%。该公司使用先进的人工智能和/或机器学习技术将其客户细分为各种角色并预测客户流失率，客户生命周期价值和产品忠诚度。

“在电子商务领域，我们利用Apache Spark和BigDL中的Analytics Zoo的深度学习功能来提供基于用户的实时产品推荐并开发交叉销售和追加销售模型，” Hale这样说道。他补充说，理想情况下，这将有助于欧迪办公创建各种“量身定制的产品和服务”。