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 隨著消費(fèi)者行為的改變和公司的運(yùn)營需求，人工智能正逐漸成為企業(yè)業(yè)務(wù)的推動(dòng)力。但就現(xiàn)階段而言，即使是最復(fù)雜且經(jīng)過重復(fù)測試、調(diào)整的 AI 模型也無法預(yù)測疫情對(duì)社會(huì)帶來的變化與發(fā)展。它對(duì)我們的個(gè)人和社會(huì)造成的影響很難量化。去年三月，疫情的出現(xiàn)打破了我們對(duì)過去一年的原有計(jì)劃，也改變了社會(huì)發(fā)展的走向。但是在一年后，從這場危機(jī)中我們?nèi)匀患橙×撕芏嘟逃?xùn)。從技術(shù)角度來看，一些最重要的經(jīng)驗(yàn)集中在數(shù)據(jù)、分析和人工智能的持續(xù)發(fā)展和重要性應(yīng)用上。不可否認(rèn)，疫情是加速推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的催化劑，也正在幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)連續(xù)性和彈性控制。在疫情之前，人們通常將 AI 視為未來重要的發(fā)展方向，但在實(shí)際應(yīng)用上高層管理人員并不會(huì)給予全力的支持。不過在過去的一年中，它已被證明是企業(yè)接觸客戶、維持運(yùn)營以及人們?cè)谌粘Ｉ钪邪l(fā)揮作用的重要依靠，這一情況也隨即起了變化。以下是過去一年中，疫情為人工智能發(fā)展帶來的三個(gè)重要變化：

一、消費(fèi)者正在擁抱 AI 驅(qū)動(dòng)的交互

2020 年 3 月開始，有兩個(gè)變化正在悄悄發(fā)生：

• 消費(fèi)者要求更豐富、安全的購物交互方式
• 企業(yè)和廠商提供了相應(yīng)的技術(shù) & 平臺(tái)來滿足消費(fèi)者的需求

根據(jù)凱捷(Capgemini)三年前發(fā)布的一項(xiàng)研究數(shù)據(jù)顯示，有 21% 的消費(fèi)者每天都進(jìn)行 AI 交互。而截至 2020 年 7 月，由于人們更頻繁的使用聊天機(jī)器人、數(shù)字助理、語音和面部識(shí)別以及生物識(shí)別掃描儀來代替人與人之間的交互，這一比例上升至54%。消費(fèi)者對(duì) AI 驅(qū)動(dòng)的交互的信任度也從 2018 年的 30% 上升到 2020 年的 46%。從零售、雜貨和餐廳的非接觸式訂購到遠(yuǎn)程醫(yī)療交互(取代了就診醫(yī)生的訪問)，消費(fèi)者對(duì)這些非接觸式設(shè)備的采用交易一直是關(guān)鍵且一致的變化。并且大家也逐漸意識(shí)到，哪怕疫情結(jié)束，這些變化也不會(huì)消失。

二、打破歷史進(jìn)行預(yù)測建模

那些不斷變化的消費(fèi)者行為，為數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一個(gè)擺到面前的現(xiàn)實(shí)：預(yù)測性 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型及其所衍生的數(shù)據(jù)幾乎剛輸出便過時(shí)了，并且在許多情況下都變得無關(guān)緊要。過去，這些模型基本來源于過去幾年來行為模式的歷史數(shù)據(jù)。但是，在支出趨緊、購買選擇受限、需求模式變化以及與客戶互動(dòng)受限的世界中，歷史數(shù)據(jù)已經(jīng)不再適用。為了解決這個(gè)問題，在公司無法提供不準(zhǔn)確的預(yù)測或收入損失的時(shí)候，AI 團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向了實(shí)時(shí)變化的預(yù)測等解決方案。

三、在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，人工智能等于投資回報(bào)率

迫于壓力，去年的春天很多公司都面臨著做出一個(gè)艱難的選擇。是暫停項(xiàng)目和計(jì)劃并等待疫情消退，還是在這些充滿挑戰(zhàn)的時(shí)期借助 AI 進(jìn)行轉(zhuǎn)型?許多人將后者視為最佳選擇，因?yàn)榭梢岳孟冗M(jìn)的技術(shù)功能更好地預(yù)測未來，而不是通過總結(jié)歷史規(guī)律、”看后視鏡“開展業(yè)務(wù)。但是，因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)不確定性的情況下，這也伴隨著業(yè)務(wù)預(yù)算被收緊、嚴(yán)格管控。不過當(dāng)技術(shù)轉(zhuǎn)型涉及 AI 部署時(shí)，組織將有巨大的機(jī)會(huì)獲得業(yè)務(wù)優(yōu)勢，同時(shí)獲得很高的 ROI。通過選擇適當(dāng)?shù)挠美⒄_執(zhí)行，人工智能驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目可以在部署的頭六個(gè)月內(nèi)收回成本 —— 并在整個(gè)項(xiàng)目或程序生命周期內(nèi)帶來 ROI 的倍數(shù)。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(以實(shí)現(xiàn) AI)等領(lǐng)域進(jìn)行的前期投資似乎非常艱巨。但是，最佳實(shí)踐案例研究已經(jīng)證明，實(shí)際上已經(jīng)出現(xiàn)很多自籌資金的業(yè)務(wù)案例。

人工智能只是可用來幫助企業(yè)度過疫情時(shí)期的眾多技術(shù)功能之一。但是，隨著我們進(jìn)入第二年，許多借助 AI 力量的商業(yè)模式已經(jīng)顯示出它們的長期價(jià)值。擁有提高效率、更快地工作并從數(shù)據(jù)中獲取更準(zhǔn)確的分析的技術(shù)將繼續(xù)具有高度相關(guān)性。盡管 AI 在過去一年中的故事和發(fā)展關(guān)鍵詞就是“轉(zhuǎn)型”，但它的旅程很可能才剛剛開始。