“明年智能客服系統(tǒng)要成為我們重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。”

說完這句話之后，江超又小聲嘀咕起來，“但是這些肯定不能再指望外包人員了……”

看到越來越多的同行都開始引入人工智能項(xiàng)目，作為CTO的江超也有點(diǎn)心急，他所在的公司是一家連鎖酒店品牌，在華南范圍內(nèi)擁有100多家酒店，此前他所在的部門承擔(dān)的工作有一半以上都是由外包公司來完成的，但今年由于面臨著公司擴(kuò)張以及客服部門遇到的效率問題，他向公司提議最好能夠自建IT團(tuán)隊(duì)，參與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目來幫助酒店客服團(tuán)隊(duì)提升效率。

“其實(shí)我們自己酒店的系統(tǒng)仍然不算完善，呼叫中心和店務(wù)管理系統(tǒng)沒有集成到一個(gè)系統(tǒng)中，又匆忙的上了微信小程序訂房、公眾號(hào)訂房等項(xiàng)目，但又沒有合理的規(guī)劃人力資源，仍然沒有提高酒店的運(yùn)營效率?！苯瑢?duì)公司的痛點(diǎn)還算認(rèn)知清晰，他聽說可以通過智能客服的方式來接入酒店系統(tǒng)，能夠提升訂房效率的同時(shí)節(jié)約人力成本，但具體怎么操作，公司人員需要進(jìn)行哪些改變，在傳統(tǒng)行業(yè)多年的江超仍然心里沒底。

斗大的饅頭，無從下口，這其實(shí)正是當(dāng)下傳統(tǒng)企業(yè)尋求與人工智能結(jié)合時(shí)所處的困局。 信息不對(duì)稱，行業(yè)跨度較大等障礙，還衍生出諸多焦慮。他們不知是要去找BAT還是微軟、亞馬遜合作，更不知要如何判斷人工智能項(xiàng)目與自己業(yè)務(wù)是否匹配。

即便是成功找到一家人工智能公司，轉(zhuǎn)型也并非是一蹴而就的。既需要長(zhǎng)時(shí)間磨合，又需要持續(xù)性地投入精力和財(cái)力，對(duì)企業(yè)來說是不小的挑戰(zhàn)。操之過急，或許還會(huì)引發(fā)一些計(jì)劃之外的狀況。

因此，熊出墨請(qǐng)注意認(rèn)為，人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型之前，最為重要的準(zhǔn)備工作是，對(duì)自身，對(duì)人工智能樹立起一個(gè)清晰且全面的認(rèn)知，切忌為了轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型。并且，通過本文，希望更多的企業(yè)管理者能夠像江超一樣，解開心頭之惑。

困局與焦慮

江超告訴熊出墨請(qǐng)注意，“很多同行其實(shí)還是在觀望階段，并不覺得布局人工智能能夠讓生意變得更好，而且酒店行業(yè)在信息技術(shù)、信息安全領(lǐng)域一直‘慢半拍’，數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)方面的運(yùn)營能力也距離互聯(lián)網(wǎng)公司有較大差距，更別提人工智能了?！?/p>

按照他的經(jīng)驗(yàn)，決定一項(xiàng)新技術(shù)是否要加入，關(guān)鍵在其與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)度，以及轉(zhuǎn)型的迫切度。通常情況下，關(guān)聯(lián)度越高、需求越迫切，企業(yè)愿意投入的預(yù)算和精力也就越大。

關(guān)于人工智能，江超最大的感受是，“前兩年還都在談人工智能概念、技術(shù)，今年行業(yè)里已經(jīng)有很多企業(yè)的相關(guān)業(yè)務(wù)落地了。”業(yè)界更是把現(xiàn)在的人工智能看做是90年代的互聯(lián)網(wǎng)，搶占先機(jī)，吃得第一波紅利也早已成為共識(shí)。

2017年，麥肯錫發(fā)布一份名為《人工智能：下一個(gè)數(shù)字前沿》的報(bào)告，長(zhǎng)達(dá)80頁，其中一個(gè)核心觀點(diǎn)就是，企業(yè)如果不轉(zhuǎn)型，那將會(huì)被人工智能的早期使用者越甩越遠(yuǎn)。近日，中國信通院和Gartner聯(lián)合發(fā)布的《2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書》指出人工智能正深入各行各業(yè)，預(yù)計(jì)2020年我國人工智能市場(chǎng)規(guī)?？蛇_(dá)1500-1800億元。

這些其實(shí)都在向企業(yè)傳遞著同一個(gè)信號(hào)，人工智能這班車，一定要上，并且要迎難而上。但是，說來簡(jiǎn)單，實(shí)際行動(dòng)起來就會(huì)發(fā)現(xiàn)，諸多客觀因素就像是座座大山，阻斷了企業(yè)轉(zhuǎn)型之路。

首先是信息的不對(duì)稱。 多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)于人工智能的了解，僅僅局限于其能夠讓日常業(yè)務(wù)的開展變得“更聰明”，但到底是怎么個(gè)聰明法?哪家人工智能公司能勝任這些工作?答案十分模糊。

“企業(yè)做任何決策之前肯定都還是要貨比三家，尤其是產(chǎn)品的穩(wěn)定性、價(jià)格以及業(yè)務(wù)的可拓展性都是我們關(guān)注的重點(diǎn)。”江超表示，他對(duì)于行業(yè)的了解基本來源于國內(nèi)百度、阿里等公司主辦的關(guān)于人工智能主題的大會(huì)。

的確，在這個(gè)領(lǐng)域，BAT級(jí)別的公司最為活躍，此外還有科大訊飛、商湯科技、Face++等在人工智能深耕多年的垂直公司，也一直在盡力布道。比如一個(gè)多月以前，科大訊飛剛舉辦了一場(chǎng)1024開發(fā)者節(jié)，介紹了目前人工智能在醫(yī)療、客服、營銷、家居、機(jī)器人、金融等行業(yè)所取得突破以及關(guān)于未來的展望。

其次是行業(yè)跨度比較大，對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的IT團(tuán)隊(duì)和工作模式提出了挑戰(zhàn)。 多數(shù)人都會(huì)把人工智能想象成飄在云端，不接地氣的“高精尖”。對(duì)于沒有專業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和開發(fā)人員的傳統(tǒng)企業(yè)來說，看似遙不可及。據(jù)熊出墨請(qǐng)注意了解，即便是一些已經(jīng)著手轉(zhuǎn)型的大企業(yè)，像海底撈、蘇寧等，他們?cè)谧畛跗鋵?shí)也面臨著同樣的困惑。另外類似江超公司這樣規(guī)模的企業(yè)，其實(shí)很多IT工作都給了外包團(tuán)隊(duì)，相比之下，互聯(lián)網(wǎng)公司在這塊的門檻就要低很多。

此外，人工智能行業(yè)存在一定泡沫，這更增加了傳統(tǒng)企業(yè)辨識(shí)、篩選的難度。 風(fēng)口正盛之時(shí)，眾多公司集體涌入，資本也十分狂熱，據(jù)統(tǒng)計(jì)2017年全球人工智能投融資總規(guī)模達(dá) 395 億美元，融資事件 1208 筆。曾有調(diào)侃稱，“不和人工智能沾邊，投資人都不愿意見。”

好在如今行業(yè)發(fā)展回歸理性，清華大學(xué)發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報(bào)告2018》顯示，2018年上半年，人工智能行業(yè)融資事件已急劇減少，僅有146筆。

大浪淘沙，部分缺乏競(jìng)爭(zhēng)力的公司黯然離場(chǎng)，實(shí)力玩家開始浮出水面。騰訊研究院2017年發(fā)布的《2017中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)》指出，全球人工智能公司總數(shù)為2542家，去年一年已有50家宣布倒閉。

助力與破局

得知江超的具體情況之后，熊出墨請(qǐng)注意拜訪了一位人工智能行業(yè)的專業(yè)人士，向其請(qǐng)教解決之道。

“真正有技術(shù)積累的人工智能公司，在與傳統(tǒng)企業(yè)合作時(shí)，多是以平臺(tái)的形式出現(xiàn)，為企業(yè)提供成熟的、一整套的解決方案。企業(yè)還可按實(shí)際需求選擇不同的產(chǎn)品組合，沒有想象中那樣復(fù)雜?！?/p>

也就是說，在傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，人工智能公司多是在扮演助手一角。底層的生態(tài)和平臺(tái)已經(jīng)事先搭建完畢，傳統(tǒng)企業(yè)是否有專業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)不會(huì)對(duì)后期的使用造成影響，因?yàn)橹恍柙谇岸私o出指令，自然就會(huì)收到相應(yīng)的反饋。

拿江超感興趣的智能電話客服舉例，餐飲企業(yè)海底撈早在2016年就開始關(guān)注這一領(lǐng)域，當(dāng)時(shí)選定的合作方是科大訊飛。 海底撈有一個(gè)最為“緊要”的需求就是，解放電話客服，提升服務(wù)水平和用戶體驗(yàn)。

據(jù)悉，海底撈店內(nèi)的智能服務(wù)產(chǎn)品包括有智能服務(wù)員、電話機(jī)器人等，每天接待顧客高達(dá)5萬人。其中，電話機(jī)器人綜合應(yīng)用了語音識(shí)別、語音合成、語義理解等技術(shù)，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)接聽電話，理解客意圖，并給出相應(yīng)的回復(fù)和處理。

“在客服機(jī)器人上，我們和海底撈的需求有些相似，比如網(wǎng)上買房票以后的二次確認(rèn)，電話咨詢地址，周邊交通信息，當(dāng)天是否有房，房間樓層，是否沿街，訂房用戶幾點(diǎn)到店等瑣碎的信息，希望能夠交給人工智能，從而解放人力去做更多有價(jià)值的工作?！苯硎?，“開源節(jié)流”，節(jié)約人力成本的同時(shí)提高效率，就是他們希望部署的產(chǎn)品類型。

根據(jù)海底撈官方透露的數(shù)據(jù)顯示，在接入科大訊飛的電話機(jī)器人之后，話務(wù)量提升了38%，客服質(zhì)量提升了50%，人員管理效率提升了40%，數(shù)據(jù)分析價(jià)值提升80%，在客服這一項(xiàng)成本上減少了1000萬元/每年。

一個(gè)典型的場(chǎng)景是，原來在用餐高峰時(shí)間，電話客服需要處理很多電話預(yù)定，確定等位時(shí)間，推薦附近門店等瑣碎的問題，而現(xiàn)在交給電話機(jī)器人進(jìn)行初步分揀以后，很多重復(fù)和繁瑣的工作可以交由機(jī)器人來完成，呼叫中心的客服則能夠解放出時(shí)間和人力來提供更為個(gè)性化的服務(wù)

嘗到了AI的甜頭，海底撈在人工智能領(lǐng)域的部署也越來越深入。以開新店為例，海底撈每間餐廳需要800-1000萬投資，傳統(tǒng)的方式是公司根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)來選址，一般1-3個(gè)月達(dá)到盈虧平衡，但大多數(shù)餐廳6-13個(gè)月能收回投資，這對(duì)于快速擴(kuò)張的海底撈來說是一筆非常大的投資，2017年這項(xiàng)開支達(dá)到15.18億元。在借助了阿里云人工智能算法以后，用數(shù)據(jù)來替代以往憑借經(jīng)驗(yàn)選址帶來的問題，不僅能夠減少“壞店”的比例，還提升了門店的開店效率。

就在10月底，海底撈智慧餐廳也正式對(duì)外營業(yè)，店內(nèi)配備了智慧總廚大腦、自動(dòng)上菜機(jī)械臂、傳菜機(jī)器人多項(xiàng)黑科技。從下單到用餐，全程都有機(jī)器人為顧客服務(wù)。

11月29日，海底撈與阿里云合作推出的APP”千人千面“也正式上線，其特別之處就在于能夠通過大數(shù)據(jù)“認(rèn)識(shí)”每一位不同的顧客，記住會(huì)員不同的口味和喜好，為顧客提供更為個(gè)性化的飲食定制服務(wù)。

人工智能對(duì)于教育行業(yè)的滲透要更早一些。2016年，比爾蓋茨在接受媒體采訪時(shí)曾經(jīng)這樣說道，對(duì)絕大多數(shù)學(xué)校而言，教育仍是陳舊的“一刀切”：一個(gè)老師對(duì)一個(gè)班的學(xué)生傳授同樣的知識(shí)，不管每個(gè)學(xué)生各自的學(xué)習(xí)能力和進(jìn)度如何。人工智能可以改變這個(gè)弊端。

但開發(fā)者們真正摸到門道還是在最近這一兩年才有質(zhì)的進(jìn)展，期間也經(jīng)歷了無數(shù)的試錯(cuò)和探索。

比如去年新東方與科大訊飛的合資公司“東方訊飛”發(fā)布了基于AI的學(xué)習(xí)產(chǎn)品——RealSkill，針對(duì)托福、雅思考試的口語和寫作進(jìn)行智能識(shí)別和批改;在此之前新東方更多是通過投資、合作來布局，今年才開始成立自己的AI研究院，進(jìn)一步深入布局上下游的產(chǎn)業(yè)鏈。好未來的路徑也頗為相似，今年7月份好未來宣布成立AI Lab及腦科學(xué)實(shí)驗(yàn)室，著力點(diǎn)則是希望能夠通過AI技術(shù)來建立標(biāo)準(zhǔn)化、公平化的多維度課堂質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。

資本也毫不掩飾對(duì)這一領(lǐng)域的青睞。據(jù)億歐網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，今年上半年有60家以人工智能為方向的教育企業(yè)獲得融資。他們中的絕大部分并非是人工智能底層技術(shù)的擁有者，而更多是將技術(shù)和應(yīng)用成功落地與教育的某個(gè)分支中，比如VIPKID、洋蔥數(shù)學(xué)、百詞斬等等。

更多的變化還是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。

硬幣的另一面

“理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感”，楊利似乎看到了硬幣的另一面。

他所在的硬件公司從2017年到2018年推出了多款人工智能硬件產(chǎn)品，包括智能音箱、早教機(jī)器人等，但由于用戶體驗(yàn)不佳，均以銷量慘淡收?qǐng)?。作為一家在硬件領(lǐng)域已經(jīng)有數(shù)十年積累的硬件代工工廠，多年來一直靠“追風(fēng)口”走得順風(fēng)順?biāo)?，這一次卻栽了。

“人工智能+硬件需要非常大的資金和精力的投入，選擇靠譜的技術(shù)支持方也很重要，但更為重要的是企業(yè)內(nèi)部的投入，以及轉(zhuǎn)型人工智能的初心，如果只是為了追風(fēng)口，那么很快會(huì)從上面掉下來。”楊利有些感慨。

的確，人工智能并非是“即插即用”的產(chǎn)品 ，企業(yè)不能簡(jiǎn)單通過購買智能的方式將其部署到自己的業(yè)務(wù)中去，雖然人工智能等技術(shù)要素以及行業(yè)解決方案已經(jīng)很成熟，但真正的執(zhí)行，數(shù)據(jù)對(duì)接、流程等復(fù)雜的工作卻需要在企業(yè)內(nèi)部完成。這是開發(fā)者們所面臨的第一大難點(diǎn)，如何實(shí)現(xiàn)AI全周期應(yīng)用鏈與企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)的融合。

其次是短期來看資金投入巨大 。以AI+教育行業(yè)為例，經(jīng)歷了2017年資本和創(chuàng)業(yè)者的瘋狂之后，AI+教育一度被吐槽成“有史以來最貴的一場(chǎng)試驗(yàn)”。一方面是目前市面上大部分的AI+教育產(chǎn)品仍然不能算得上是最終形態(tài)，有相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)貼著AI標(biāo)簽的在線教育企業(yè)在400家以上，卻有70%的公司面臨虧損。

第三是AI行業(yè)的迭代也很快 ，對(duì)傳統(tǒng)公司人員的技能有很高的要求?！拔覀僆T部門基本沒有太符合要求的，如果上馬AI首先要將技術(shù)團(tuán)隊(duì)大換血?！苯瑢?duì)熊出墨請(qǐng)注意表示，傳統(tǒng)酒店行業(yè)對(duì)AI新技術(shù)的投入并沒有那么多，但人工智能的部署對(duì)數(shù)據(jù)、運(yùn)營都有著極高的要求。

拿楊利的公司舉例，旗下早教機(jī)器人所使用的語料庫數(shù)據(jù)都是由技術(shù)服務(wù)方提供的，公司的團(tuán)隊(duì)最長(zhǎng)在長(zhǎng)達(dá)半年的時(shí)間里都沒有更新過語料，更別提產(chǎn)品迭代和維護(hù)了。比目前很多零售賣場(chǎng)部署的導(dǎo)購機(jī)器人，可能經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)答非所問的情況，就是因?yàn)槠湔Z料的積累還不夠豐富，而只有不斷的用戶使用數(shù)據(jù)與之交互，才能夠更好的實(shí)現(xiàn)語義理解上的突破。

更要命的是行業(yè)的浮躁和一貫追風(fēng)口的心態(tài)。比如當(dāng)初一窩蜂做智能眼鏡的那幫人，之后又一窩蜂的去做智能手表，接著又一窩蜂涌向智能音箱，如今又一窩蜂涌入智能家居……

但不論怎樣，對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)來說，AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)在推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)變革。斯坦福大學(xué)此前的一篇論文顯示，在人工智能技術(shù)發(fā)展將會(huì)面臨改變的六大行業(yè)中，交通運(yùn)輸行業(yè)作為非常重要的部分出現(xiàn)，而交通運(yùn)輸行業(yè)也被廣泛認(rèn)為將最先引爆AI技術(shù)的巨大變革;在醫(yī)療行業(yè)，大數(shù)據(jù)、人工智能已經(jīng)能夠幫助醫(yī)生診斷決策、提升患者就診效率等;在電力行業(yè)，采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，利用巡檢無人機(jī)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)，巡檢覆蓋率可超過85%，降低了操作人員風(fēng)險(xiǎn)，提升效率，降低成本;在金融行業(yè)，智能客服、智能網(wǎng)點(diǎn)、智能營銷、智能運(yùn)營、智能風(fēng)控、智能識(shí)別等技術(shù)已經(jīng)在不同的場(chǎng)景落地和應(yīng)用，推動(dòng)者主要是大的商業(yè)銀行和各類主流金融企業(yè)，在這一領(lǐng)域擁有眾多解決方案的科大訊飛就服務(wù)過包括工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行等在內(nèi)的十幾家金融企業(yè)。

根據(jù)國務(wù)院發(fā)布的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，到2030年，中國將實(shí)現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。

不僅如此，從百度到阿里，從科大訊飛到商湯，圍繞人工智能開發(fā)者生態(tài)的搭建也日趨成熟，尤其是從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邁進(jìn)的下半場(chǎng)，似乎也正在開啟傳統(tǒng)企業(yè)開發(fā)者群體的黃金時(shí)代。