9月22日晚，由微軟AI商學(xué)院和中信讀書會(huì)共同打造的“AI+商業(yè)話題共讀計(jì)劃”第二場(chǎng)分享會(huì)，以線上連線的形式成功舉行。

安永大中華區(qū)數(shù)據(jù)智能咨詢服務(wù)主管合伙人顧卿華先生、微軟全渠道事業(yè)部首席技術(shù)官徐明強(qiáng)先生，以及Paypal科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)部創(chuàng)辦人、前百度金融首席數(shù)據(jù)科學(xué)家、《AI思維》一書作者丁磊先生，作為嘉賓出席本次活動(dòng)。

三位來(lái)自AI業(yè)界不同領(lǐng)域的專家圍繞“從AI思維到商業(yè)落地，如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)閉環(huán)”的主題，結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)與思考，深度探討企業(yè)在AI落地中遇到的難題及可行的解決策略，并對(duì)商業(yè)閉環(huán)如何形成、AI人才升級(jí)等問(wèn)題發(fā)表了專業(yè)看法。

連線畫面截圖

“落地”之前，真正全面理解AI

丁磊在《AI思維》一書中提出，AI不僅僅是一種先進(jìn)技術(shù)，其核心意義是一種分析數(shù)據(jù)的思維模式，包含數(shù)據(jù)、模型、算力和業(yè)務(wù)模式四要素。AI從數(shù)據(jù)出發(fā)，通過(guò)模型和算力形成決策，最終在業(yè)務(wù)中產(chǎn)生價(jià)值。

在活動(dòng)一開(kāi)始，丁磊再次強(qiáng)調(diào)了AI是一種思維方式，可以幫助人類有效分析大量數(shù)據(jù)，從中得出預(yù)測(cè)并做出決策的觀點(diǎn)。顧卿華則表示，他所理解的AI，以替代性和學(xué)習(xí)性為核心，把跟它相關(guān)的軟件、硬件、算法、人類的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)結(jié)合在了一起。徐博士則通過(guò)分享“我們不要自然地愚昧，我們要人工地智能”這句微軟內(nèi)部調(diào)侃，來(lái)表達(dá)自己對(duì)于AI的理解，并指出已在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、語(yǔ)言能力上都有突破性發(fā)展的AI，完全能夠在某些程度上取代人類部分繁重、重復(fù)的勞動(dòng)，去重新構(gòu)建生產(chǎn)關(guān)系。

在聊起AI具體能為人類做些什么這個(gè)問(wèn)題時(shí)，丁磊首先從兩個(gè)方面進(jìn)行了回答。他認(rèn)為AI主要可以應(yīng)用于兩大方面：第一，人類無(wú)法勝任的工作，比如在醫(yī)藥領(lǐng)域，分析哪些人類基因會(huì)致病等問(wèn)題，人類很難對(duì)上億甚至十億量級(jí)的DNA做細(xì)微的統(tǒng)計(jì)與分析；第二則是那些雖然人類也可以做，但AI會(huì)做得更快更好的工作，比如銀行、金融機(jī)構(gòu)中，給用戶進(jìn)行常規(guī)流程答疑的客服等機(jī)械、重復(fù)的工作。

而顧卿華和徐博士也從交易風(fēng)險(xiǎn)決策引擎和上汽庫(kù)存盤點(diǎn)系統(tǒng)兩個(gè)實(shí)際案例中，表達(dá)了AI在學(xué)習(xí)性、替代性、經(jīng)濟(jì)性等方面的優(yōu)越性。

面對(duì)企業(yè)為什么會(huì)選擇AI成為其突破瓶頸，打開(kāi)局面的工具的疑問(wèn)，徐博士表示，近年來(lái)大量企業(yè)都面臨運(yùn)營(yíng)模式、業(yè)務(wù)模式的瓶頸，AI能夠幫助企業(yè)從流程中的關(guān)鍵路徑來(lái)判斷哪些節(jié)點(diǎn)是主要瓶頸，并且AI也能在一定程度上取代重復(fù)繁雜的勞動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)降本增效，增加利潤(rùn)。

丁磊跟進(jìn)補(bǔ)充，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷向前發(fā)展，近幾年來(lái)，數(shù)據(jù)、模型、算力、業(yè)務(wù)模式/場(chǎng)景這四個(gè)AI思維的要素，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基本打通，再結(jié)合國(guó)家重點(diǎn)支持新基建的時(shí)代機(jī)遇，AI自然而然成為企業(yè)改革、創(chuàng)新的首選工具。

知易行難：企業(yè)推動(dòng)AI落地進(jìn)展緩慢，坑點(diǎn)是什么？

活動(dòng)中，顧卿華跟大家分享了由微軟攜手安永共同調(diào)研，即將于10月發(fā)布的《AI成熟度調(diào)研白皮書》（后稱“白皮書”）中部分有趣數(shù)據(jù)：

2009-2019年，“白皮書”所調(diào)研的116家兩岸三地企業(yè)，共計(jì)投資在AI項(xiàng)目上的資金近2800億。調(diào)研對(duì)象中，超過(guò)70%的企業(yè)相信在未來(lái)的3-5年中，AI會(huì)改變他們的行業(yè)，并帶來(lái)重大影響。而超過(guò)84%的企業(yè)相信，也準(zhǔn)備在未來(lái)1-3年里啟動(dòng)下一個(gè)AI項(xiàng)目。

由此可見(jiàn)，企業(yè)與AI的關(guān)系，已經(jīng)從了解、嘗試、試驗(yàn)階段，轉(zhuǎn)入做較為成熟的應(yīng)用與規(guī)?；l(fā)展階段。同時(shí)，“白皮書”中也披露了116家企業(yè)和高管遇到的影響AI落地的因素：

第一，人的因素。企業(yè)管理者認(rèn)為“AI落地中最有挑戰(zhàn)內(nèi)容”TOP10中，三項(xiàng)跟人有關(guān)，包括管理層、決策者的支持和意識(shí)，AI技術(shù)人才的缺失，員工對(duì)AI技術(shù)的信任。

第二，數(shù)據(jù)的因素。當(dāng)前，企業(yè)缺少比較統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致AI應(yīng)用可能會(huì)成為無(wú)米之炊、無(wú)源之水。

第三，風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)因素。企業(yè)進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，開(kāi)始大量依賴機(jī)器幫忙做決策，不可避免地會(huì)在業(yè)務(wù)連續(xù)性、隱私保護(hù)、AI可信度、倫理和社會(huì)的問(wèn)題等出現(xiàn)問(wèn)題。

第四，規(guī)模化難題。大多數(shù)企業(yè)的AI創(chuàng)新都是點(diǎn)狀、實(shí)驗(yàn)性質(zhì)、局部的創(chuàng)新，缺少規(guī)模化、商業(yè)化、運(yùn)行態(tài)的布局。

丁磊則結(jié)合自己在擔(dān)任paypal科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)部負(fù)責(zé)人期間的經(jīng)歷談到組織架構(gòu)對(duì)AI落地的影響。

AI落地與商業(yè)閉環(huán)如何形成？

緊接著，三位專家就“AI落地與商業(yè)的閉環(huán)如何形成”交換了更多經(jīng)驗(yàn)與想法。顧卿華向嘉賓與觀眾介紹了“白皮書”所提供的AI落地戰(zhàn)略的“3+4+8”方法論，明確給出具體建議與方法：

“3”是指AI落地項(xiàng)目要分三步走，企業(yè)應(yīng)該先了解自身AI應(yīng)用的現(xiàn)狀，明確應(yīng)用未來(lái)的場(chǎng)景和方向，并對(duì)該落地項(xiàng)目進(jìn)行持續(xù)變革管理；

“4”是指AI落地項(xiàng)目應(yīng)在吸引客戶、賦能員工、變革產(chǎn)品與服務(wù)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)這四個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)造價(jià)值。同時(shí)，建議企業(yè)應(yīng)從這四項(xiàng)中自身最具優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域著手；

“8”則是指八項(xiàng)核心力，包括AI領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)新管理能力、應(yīng)用場(chǎng)景的識(shí)別和選擇能力、數(shù)據(jù)的管理與高級(jí)分析能力，以及新興技術(shù)選擇的判斷力、迅捷開(kāi)發(fā)水平、信息與網(wǎng)絡(luò)安全狀況。

徐博士向觀眾們提供了更為簡(jiǎn)單、快速、直接的建議和方法。他建議企業(yè)從易處著手，先了解業(yè)務(wù)場(chǎng)景中最需要解決的問(wèn)題，做“調(diào)包俠”，直接選擇同認(rèn)知服務(wù)做得好的API合作，這樣亦可以解決企業(yè)缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)人才儲(chǔ)備的問(wèn)題。

丁磊結(jié)合自己在《AI思維》一書中的觀點(diǎn)，表示企業(yè)的智能化、AI轉(zhuǎn)型是一把手工程。一把手可以不懂AI的技術(shù)，但必須具備AI思維。他應(yīng)該能夠從數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測(cè)，做出決策，找到讓數(shù)據(jù)和模型自相反哺的反饋機(jī)制，并且能夠把控這個(gè)機(jī)制。這樣，企業(yè)無(wú)論是通過(guò)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)還是服務(wù)商，都能夠找到AI落地的最佳點(diǎn)——平衡成本和效益，以及找到AI落地的空間和應(yīng)用點(diǎn)。

企業(yè)最終落地AI ，離不開(kāi)新時(shí)代人才和思維的升級(jí)

人才，一直是企業(yè)成長(zhǎng)與發(fā)展最重要的資源與財(cái)富。10月即將發(fā)布的“白皮書”中也提到，面對(duì)AI落地，企業(yè)遇到的頭號(hào)問(wèn)題是缺乏AI人才。那么，企業(yè)該怎樣培養(yǎng)人才，改變員工思維方式？又該怎樣讓AI賦能具體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略？

丁磊結(jié)合自己在國(guó)內(nèi)外一線科技大廠的AI落地的工作經(jīng)歷表示，我們無(wú)須羨慕硅谷企業(yè)，國(guó)內(nèi)并不缺乏能夠進(jìn)行AI基礎(chǔ)落地的技術(shù)人才，缺的是公司一把手們對(duì)AI思維的認(rèn)知。這甚至已成為企業(yè)AI落地中關(guān)鍵的坑點(diǎn)或卡殼之處。這需要我們加大對(duì)企業(yè)一把手或業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，甚至部分一線業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人在AI思維上的提升和教育。

顧卿華表示，打造學(xué)習(xí)型組織，重視學(xué)習(xí)和知識(shí)資產(chǎn)的積累，重視企業(yè)與員工的自我提升與改造，接納AI及其他創(chuàng)新科技，創(chuàng)造良好氛圍和土壤等等，不論對(duì)企業(yè)AI落地，還是整體可持續(xù)的健康發(fā)展，都極具借鑒和啟發(fā)意義。

徐博士則通過(guò)微軟成功轉(zhuǎn)型，從固化心智想成長(zhǎng)型心智轉(zhuǎn)變的故事，進(jìn)一步肯定了顧卿華的觀點(diǎn)。