人工智能（AI）正在成为企业的核心业务基础。TechRepublic采访了一家大数据技术公司的CEO，深入了解如何在企业业务中加入AI技术。
很明显的，不管是客户服务、招聘、还是市场营销，对公司来说人工智能越来越成为一种非常重要的工具。但是企业业务中融入AI技术，可能会对业务结构、企业架构、以及企业预算产生非常大的影响。
为了了解这种新技术将如何打破传统的商业模式，并帮助企业在计划中整合人工智能，TechRepublic与总部设在爱尔兰的数据科学公司Boxever的CEO进行了交谈。
<strong>你的客户（企业）如何使用人工智能？
我们的平台可以让企业在允许的范围内使用AI技术来分析客户数据，我们甚至在客服中心部署了人工智能技术来提高客户体验。在未来，我们看到人工智能从根本上改变了这些大型组织中的许多不同的功能，不管是如何制定产品价格，更合理地判断什么价格更适合客户，还是如何检测其他客户的欺诈模式。
<strong>Boxever如何使用机器学习来理解数据？
我们开发了一个客户智能云，专门帮助旅行零售商从他们的客户数据中获取更多有价值的信息，并在营销环境或销售环境中更有效地连接，以及更有效地将产品销售给他们的客户或为他们的客户服务。值得一提的是，我们可以让诸如阿联酋航空，新西兰航空，QuoSet等公司能够从许多不同的渠道收集客户数据，然后应用机器学习和人工智能来确定后续的策略，或者如何在特定的时间点与客户进行最好的沟通。
可能会给他们发送一封特定的邮件； 可以在他们经过一个商店的时候，向他们的移动端推送一个消息；客户应该可更愿意接受这种方式，比如他们可能丢了一个包，我们要做的事情不是重新卖给他们一个包，而是给他们提供一种能够弥补丢包带来的损失的服务。通过持续的分析用户的数据来自动的与客户进行更好的沟通。
<strong>面对人工智能，企业需要如何重新思考自己的结构？
一方面，你可以认为它是具有颠覆性的。 在人工智能的加持下，企业有可以从两方面得到很大收益：一个是降低业务成本，另一个是创造新的业务机会。我们认为人工智将会使这些企业越来越以客户为中心。
现在市场上最缺的就是以客户为中心，并且有能力为客户提供服务的公司。 越来越多的公司开始引入首席数字官来负责提高客户体验或者提高公司的数据分析能力。然而通常来说，大多数公司都有很多功能部门，有的专门负责电子邮件营销，有的专门负责网络营销或电子商务，还有的专门负责员工忠诚度管理。他们各自都有各自的数据来源，并且都在用不同的策略或组织形式来分析数据。
企业需要改变自己的方法论和思维方式，人工智能需要将这些不同的部门联系起来，才能真正发挥作用。然而，目前大多数企业都不具备真正以客户为中心的架构或者并没有能力来深入理解机器学习算法的精髓。
<strong>如果你的公司没有相应的规划，那么该如何调整到您的商业模式？
当人们谈论人工智能时，它听起来很大，听起来很难。 对我们来说，我们对客户所做的最大的事情之一就是帮助他们理解哪方面最适合部署人工智能技术。
可以看到的是，我们可以从不同的渠道收集数据。但是如何让邮件系统更智能？我们可以从用户身上学到什么？当他们打开邮件时，邮件系统应该给他们呈现哪些内容？他们是如何与邮件进行交互的。然后，利用人工智能技术来让邮件系统变得更聪明。这种方式可以让企业认可并信任人工智能技术。
在一开始，BoxVere采用了一种黑箱方法，即纯粹的机器学习。在这种方法中，我们学习客户下一步的操作是什么，然后我们以自动化的方式执行。这样做的挑战在于，许多组织仍在努力解决其中一个：自动化系统，或者自学习系统
我们所要做的是引入大量的规则控制，使企业能够处理输出或部署自己的策略，然后将它们的策略放在竞争中，或者与黑盒或AI策略一起使用，以便能够适应机器世代: 机器决定向客户发送什么信息或向客户提供什么样的信息。
<strong>公司部署人工智能的最好方法是什么？
从小事做起。 如果我们谈论营销，选择一个低风险/低影响的特定领域，部署人工智能，等看到价值、回报、业务量提升，进一步的在企业的其他业务上推广。
现在的问题是，人工智能通常是由"前瞻性思维"人员部署的，但这种情况不会永远存在。 他们必须帮助建立信任和建立信誉，并最终建立ROI，以表明这种技术、这种方法是值得部署的，因为这里有真正的价值。
<strong>你如何看待人工智能助理对企业的重要性？
我们看到的另一个大量应用人工智能的区域是客服中心。我认为许多日常的交互可以通过自动化的消息传递和AI来服务，但是我们关注的一个有趣的领域是AI助手。 它可以帮助建议如何进行这种对话；这个人感兴趣的是什么，他们会对什么产品感兴趣。更直接的说，是让代理商更有吸引力，获取更多的信息，让他们更聪明的为客户服务。
我们看到人工智能不仅仅是纯粹的自动化，而且实际上能够帮助或提高我的员工，使他们更有效率，让他们更好的为客户服务。
人工智能是一种更聪明的方法，可以自动化的与客户进行交互。
<strong>你为什么对机器人持怀疑态度？
在讨论人工智能和智能机器人时，存在的问题是: 我们如何评估它的有效性？ 我们如何知道他们是否真的有效？
当我们开始部署人工智能的时候，我们应该很清楚的指导如何评价它的效果。可以先从小事做起，专注于一个特别明确的任务。最终的是我们要能够理解业务目标是什么：提高客户体验，降低成本，提高转化率？我们如何有效的评估它？我们必须评估一个AI策略的有效性。
当你讨论如何在企业中部署AI技术时，有很多事情容易被忽视的事情。人工智能需要深入的理解，它需要一个框架或者平台来理解并且能够向公司证明他的有效性。在我们搭建一个能够向客户推荐产品的机器学习平台的过程中，我们拿出了很大一部分时间来解决这个问题。
人工智能技术更有效吗？很明显的，我们需要证明它可以比当前的系统表现更好。有时候你需要为AI应用加入一些规则限制。AI在某些领域表现很好，在另一些领域可能就不适用。
<strong>你能告诉我什么时候AI不适用吗？ 如何决定人应该在何时接管系统？
如果你没有足够的数据来学习，就不能训练一个AI系统或者AI系统不能自主学习。 例如，从都柏林到纽约每周可能有一个航班—只买了一条特定的航线，而且数量很少--航空公司一年只销售几千或2万个航班。 因此，我们没有足够的数据来了解人们为什么购买这条路线。
这就是我为什么认为AI能够很好的用在广告领域，因为在广告领域你可以展示数百万个广告，从而得到潜在客户的数据。AI也能很好的用在客服中心、网站、甚至是物联网领域，在物联网领域你可以得到很多设备发送的大量信息，AI技术可以利用这些信息提取其中的相关关系。
<strong>人工智能将会带来哪些新职位？
很明显的，我们可以看到一个全新的职位：首席数字官。在企业管理层中，他们掌握更多的IT技术，并且通常负责客户和市场分析业务。对我来说，首先看到的是客户在他们的业务中加入了这种新的数据分析能力，而这正是AI功能或AI方法起作用的地方。
<strong>人工智能时代，市场营销将会受到怎样的影响？
它是干什么的？ 我认为大量的预算和知识产权能力正在转变为市场营销。 对于我们的一些客户来说，他们实际上是将知识产权能力从CIO的控制下移到了市场营销功能中，因此，营销人员可以在不依赖知识产权的情况下做更多的事情，而其他的优先任务就是完成这些事情。 随着这种情况的持续，营销人员的IT能力变得更加强大；自然而然的，他们会成为事实上的首席数字官。
我认为这具有极大的颠覆性。 另一个关键因素是，我们经常听到各个企业的CEO开始谈论数据，谈论数据分析。他们探讨数据分析如何提高公司业务水平。在这种情况下，先进的分析，机器学习和人工智能，是能够帮助他们进一步扩展业务和保持核心竞争力的关键。
<strong>企业预算需要做何调整？
我们看到预算从IT转向了营销。 它仍然是IT-但只是在市场环境中的IT。 首席数字官正在发生更大的变化，它可能变成一个更懂商业的CIO或一个更懂技术的CMO。一些具有前瞻视野的CEO越来越重视这两件事情，因为他们明白随着业务的发展，高级分析和自动化分析将在公司业务中发挥更大的作用。
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