對於人工智能可能對未來世界帶來的顛覆效應，我們早已耳熟能詳；而對於人工智能可能對未來企業帶來的顛覆效應，管理者們更應洞若觀火。事實上，人工智能正在從服務性的概念逐漸轉變成為實踐性對商業應用，可以幫助企業更快、更好、更便宜地完成很多消耗管理者大量時間的工作任務，為企業創造價值。
就在數月前，BBC發佈調研報告，展望未來有365項將被人工智能取代的職業。第一、第二產業的工作，如工人、瓦匠、園丁、清潔工、司機、木匠、水管工等，被機器人取代的幾率，差不多在80%-60%之間。如果說以前幾次技術革命，頂多是人的手、腳等身體器官的延伸和替代，這次人工智能則將成為人類自身的替代。
而作為企業管理者，如何在顛覆時代來臨之際，為企業實現華麗轉身？從互聯網轉型到智慧企業的轉型，與其說是又一次的圈地運動，不如說是時代發展的必然產物、企業管理的必然趨勢。
人工智能的時代背景
1、人工智能最有可能顛覆的領域
根據公開資料調研顯示，在未來，最有可能被人工智能替代或協助的管理職能中，財務管理、風險管理、信息化管理、投資管理、營銷管理都是高概率被替代類型。這就意味著，一旦這些工作職能被人工智能替代，企業便可以將更多的資源投入到業務的開拓和模式的創新中，這將為企業帶來難以估量的潛在價值。
最有可能被人工智能替代/協助的管理職能
另一份調研顯示，在未來，工業品行業、消費品行業、金融行業、服務行業以及TMT行業中有大量的工作內容容易被人工智能替代。因此，人工智能技術在這些行業中的應用將極大地提高企業的生產效率。
最有可能被人工智能替代/協助的行業類型
2、企業管理者為何需要與機器共舞？
從一線主管到頂尖高管，管理者如何在人工智能時代繼續取得成功？根據《哈佛商業評論》對企業管理者展開的一項調查顯示，各級管理者都會將一半的時間花在行政協調和控制等任務上（例如，消費品行業的店員必須不斷調整排班，以便應對生病、度假或突然離職的員工）；而人工智能可以通過自動處理的方式為企業處理其中很多繁瑣複雜的任務。
管理者的工作時間分配
而在人工智能技術爆發的今天，許多企業管理者往往抱著觀望的心態，對這項技術的實踐遲疑不決，很大程度是因為人工智能目前處於諸國混戰的狀態，缺乏一個行業領先者來主導這項技術，缺乏強有力的案例作為支撐，以下梳理了人工智能技術在企業生產經營各個環節的一些實踐應用，僅供各位參考。
2、人工智能賦能企業轉型
（1）機器學習
機器學習研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一。研究從觀測數據（樣本）出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行判斷和預測。可以幫助企業建立可觀測數據和不可觀測數據之間的聯繫，通過管理可觀測數據來控制不可觀測的結果。
應用場景：
在機器學習的傳統建模算法和深度學習兩方面在智能工業製造、智能財經、智能旅遊教育、智能網絡管理領域幫助傳統企業建立對歷史數據的分析和建模，形成對企業運營、維護決策直接的支撐。如：通企的解決方案已經能在智能工業製造領域搭建對設備的預測性維護試驗驗證平臺及典型應用，包括數據採集、設備要素識別、狀態監測、預測性維護等功能，能夠對智能設備的關鍵數據進行分析和預測，並與製造執行系統（MES）、ERP等系統集成。
（2）知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是把不同種類的信息連接在一起而得到的關係網絡，提供了從“關係”的角度去分析、推理的能力。知識圖譜可以組織表達企業、員工的工作、工作資料、工作關係和內在聯繫，幫助企業和員工處理和協調資源和關係矛盾，提升勞動生產率。
應用場景：
針對存在大量移動工作人員的業務領域，如智能工業製造、智能健康養老、智能流通等將在企業級智能助理中重點應用知識圖譜的知識抽取、知識表達和知識推理技術。如：在智能健康養老場景中，社區醫生通過醫療智能助理訪問雲端保存有關疾病、患者、醫院信息形成的知識圖譜，基於此的知識推理可以幫助社區醫生更好地診斷病人、處理意外情況。
（3）自然語言
自然語言處理研究人與計算機之間通過自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、語義理解和問答系統等。語義理解技術可以幫助企業處理大量自然語言文檔，構建自己的結構化知識圖譜。問答系統是建立企業應用和人溝通的新的方式，在很多應用場景中具有不可替代性。
應用場景：
將著重在企業級智能助理的後端應用這兩種自然語言處理技術，同樣是智能工業製造、智能健康養老、智能流通領域重要的基礎能力。
（4）人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。
應用場景：
將聚焦在語音交互和體感交互技術領域研究人機通信的更好的途徑，解決企業應用和用戶或使用人之間的特定溝通需求。如在大屏應用中採用語音或手勢的溝通方式實現對大屏呈現內容的控制。
（5）計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。
應用場景：
將主要在計算機視覺的圖像理解技術領域進行研究應用，實現物體識別、場景識別，可以應用於智能健康養生、智能工業製造、智能流通、智能旅遊教育領域。如：目前已經能通過監控錄像發現特定異常行為，應用於智慧景區、機場、商業綜合體、車站等線下場景的數字化感知及安全管控。
（6）生物特徵識別技術
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。在很多企業應用中，通過生物特徵對最終客戶的身份識別都會成為今後非常重要的基本能力。生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。
應用場景：
將主要在人臉識別技術領域進行研究應用，實現對客戶的快速身份識別、認證，用於智能健康養生、智能工業製造、智能流通、智能旅遊教育領域。
結語
敏銳的管理者已經察覺到了人工智能未來即將在企業管理領域發揮重大作用。在企業工作的應用中，人工智能不僅可以模仿人類行為的流程自動化，未來還將快速進階至增強、模仿甚至替代人類的某些智慧。在當前的技術基礎上，人工智能可以在財務、風控監督等領域、在大型工業品、消費品、服務行業、TMT企業率先得到應用和推廣。
然而，企業經營本質上是一種社會行為，即便是看似無所不能的人工智能，也只是一種技術手段，而溝通協調、戰略發展、人才管理等需要較多人力決策、判斷和洞察的工作仍然需要大量的人為操作和經營。企業管理者應理性地看待人工智能技術，發揮其應有的價值，實現資源優化配置，最終為企業創造源源不斷的價值。
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