CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:減少利潤，技術(shù)債務(wù)和對核心系統投資的壓力極大地刺激了自動(dòng)化程度的提高。好處是顯而易見(jiàn)的：減少人員，減少錯誤，更明智的決策以及大規模的安全性。對自治企業(yè)的追求始于需要考慮哪些決策需要智能自動(dòng)化而不是人為判斷。

 

　　來(lái)自多個(gè)方面的供應商都打算兌現這一承諾。傳統的CRM和客戶(hù)體驗提供商，云供應商，業(yè)務(wù)流程管理供應商，機器人流程自動(dòng)化提供商，流程挖掘供應商以及具有軟件解決方案的IT服務(wù)公司正試圖與純粹的供應商競爭，以在自動(dòng)化市場(chǎng)智能產(chǎn)品中獲得思想份額和市場(chǎng)主導地位，ConstellationResearch預計該市場(chǎng)到2030年將達到104億美元。

　　作為關(guān)鍵運營(yíng)效率計劃的一部分，幾乎每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)導者都試圖智能化流程。從活動(dòng)到領(lǐng)導，從訂單到現金，從事件到解決方案，再到概念到市場(chǎng)，任何部門(mén)都無(wú)法幸免，業(yè)務(wù)流程也不例外。這些自動(dòng)化工作通常始于削減成本的愿望，但它們可以演變成更多東西。諸如自然語(yǔ)言處理，機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之類(lèi)的人工智能（AI）組件的出現為部署具有戰略性和長(cháng)期影響的完全自主功能提供了機會(huì )。七股力量推動(dòng)了企業(yè)對自主功能的追求：

　　廣泛的業(yè)務(wù)中斷和破壞性業(yè)務(wù)模型的增長(cháng)已經(jīng)改變了董事會(huì )和組織的工作重點(diǎn)。組織期望在敏捷性和業(yè)務(wù)連續性上花更多的錢(qián)，他們不再尋求在不支持這兩個(gè)領(lǐng)域的傳統技術(shù)和系統上進(jìn)行更多的投資。關(guān)鍵的投資主題包括自驅動(dòng)，自我學(xué)習和自我修復系統。長(cháng)期目標是感知，而短期功能則可以實(shí)現大規模冗余以及快速開(kāi)發(fā)，測試，部署，升級和刷新。

　　為解決短期，季度至季度的盈利能力以及頂尖人才的匱乏而進(jìn)行的斗爭，使公司有動(dòng)力投資于自動(dòng)化以增加勞動(dòng)力。好消息是：企業(yè)擁有無(wú)法想象的規模的自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程的技術(shù)。因此，每個(gè)組織領(lǐng)導者都必須確定何時(shí)信任機器的判斷，何時(shí)以人為機器擴充機器，何時(shí)以人為機器擴充人類(lèi)機器以及何時(shí)信任人的創(chuàng )造力。在這個(gè)自治的未來(lái)中，機器將提供連續，自動(dòng)合規，自驅動(dòng)，自我修復，自我學(xué)習和自我意識的服務(wù)。將需要訪(fǎng)問(wèn)更大的數據集和更多的參與來(lái)完善算法，以確保精確的決策和更高的置信度。

　　許多工業(yè)化國家面臨人口下降的趨勢。例如，日本的人口預計將減少16％，從2014年的1.27億下降到2040年的1.07億。歐洲預計到2040年將出現0.3％至0.5％的負增長(cháng)。此外，人口老齡化，出生率下降，最少的移民會(huì )導致系統性下降，從而阻礙生產(chǎn)率的提高，勞動(dòng)力的減少并侵蝕任何規模經(jīng)濟。同時(shí)，不斷上漲的勞動(dòng)力成本和法規推動(dòng)了服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的勞動(dòng)力通脹。領(lǐng)導者正在尋求各種方法來(lái)降低招聘，再培訓和再培訓方面的勞動(dòng)力成本，方法是用自動(dòng)化取代。

　　領(lǐng)導者尋求通過(guò)自動(dòng)化手動(dòng)任務(wù)來(lái)減輕合規風(fēng)險并減少錯誤。由于70％以上的員工時(shí)間專(zhuān)注于手動(dòng)和重復性工作，許多人都從平凡中尋求幫助。交易系統的人工輸入會(huì )導致更高的錯誤風(fēng)險。當今的交易量以及不正確輸入的數據，不良數據和較晚數據的下游影響在人為主導的錯誤中造成了指數級的問(wèn)題，必須予以解決。因此，每個(gè)企業(yè)都必須以前所未有的規模實(shí)現自動(dòng)化。由人為錯誤引起的一項合規罰款或隱私侵害可能導致數億至數十億美元的損失。

　　成功的AI項目尋求一系列成果。自動(dòng)化和培訓模型將通過(guò)更多數據和更多交互而得到改善。AI的破壞性來(lái)自于速度，精度和增強人類(lèi)員工能力以及實(shí)現更自動(dòng)化企業(yè)目標的能力。七個(gè)AI結果顯示了從感知到感知的變化：

　　在相對論和技術(shù)進(jìn)步的世界中，人類(lèi)在辨別真實(shí)性方面遇到了更多的麻煩。現實(shí)與小說(shuō)之間的界線(xiàn)模糊，創(chuàng )造了可以影響公眾輿論，煽動(dòng)暴力或暴動(dòng)以及貶低其他有價(jià)值的事物的條件。仍然需要真實(shí)性，并且那些可以提供真實(shí)性的個(gè)人和企業(yè)將贏(yíng)得信任和重要的業(yè)務(wù)。人工智能和自動(dòng)化必須快速識別，通知，響應和消除深層虛假，并防止它們入侵現有系統。隨著(zhù)越來(lái)越多的系統與外部系統聯(lián)網(wǎng)，客戶(hù)可以期望更大的攻擊面會(huì )產(chǎn)生大量的拒絕服務(wù)攻擊，網(wǎng)絡(luò )釣魚(yú)詐騙，偽造發(fā)票以及使用被盜身份。自治系統將有效地大規模地應對這些問(wèn)題。

　　盡管為培養和培訓人才，促進(jìn)創(chuàng )新和創(chuàng )建機構知識付出了巨大的努力，但諸如高周轉率，靈活的項目方法，合并和收購以及短期思維等回歸因素挑戰了保留和共享機構知識的能力。如果沒(méi)有簡(jiǎn)單的方法，組織就會(huì )很快忘記，每次離開(kāi)和每次組織重組都會(huì )面臨知識的退化。自主企業(yè)從流程中獲取非正式和以人為中心的機構知識，從而在決策過(guò)程中獲得最佳實(shí)踐和細微差別。這可以實(shí)現一致的計劃，共享的機構知識以及永久的生活記憶。

　　CX的未來(lái)指向一個(gè)自動(dòng)化程度更高的企業(yè)。我們越自動(dòng)化，就越能建立模型來(lái)改善下一個(gè)最佳動(dòng)作。最終目標是提供精確的決策。請記住，啟用人工智能需要強大的數據策略，深入的數據治理和成熟的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。

　　七個(gè)因素在確定哪些AI驅動(dòng)的智能服務(wù)提供最大機會(huì )方面起著(zhù)重要作用：

　　1、重復性重復執行過(guò)程的頻率越高，該過(guò)程就越有可能由AI驅動(dòng)。一次性的定制流程和最少重復的定制流程是AI優(yōu)先級較低的候選人。

　　2、當交易和交互的數量超出人員能力時(shí)，該服務(wù)應由AI驅動(dòng)。在人的能力范圍內的可以保持用人力完成。

　　3、完成時(shí)間。較高的上市時(shí)間要求支持AI驅動(dòng)的方法。較低的完成時(shí)間要求可以保持人力。

　　4、交互節點(diǎn)簡(jiǎn)單的交互節點(diǎn)將傾向于人工選項。人工智能在復雜且大量交互的節點(diǎn)中表現最佳。

　　5、復雜度。人工智能驅動(dòng)的使用的良好候選者包括人類(lèi)無(wú)法理解的復雜性，或者另一方面，可以由人工智能優(yōu)化的簡(jiǎn)單任務(wù)。

　　6、創(chuàng )造力如今，創(chuàng )造力所需的認知過(guò)程主要存在于人類(lèi)中。更高的創(chuàng )造力不太可能由AI驅動(dòng)。但是隨著(zhù)認知學(xué)習的進(jìn)步，人們可以期望在未來(lái)十年內，通過(guò)人工智能驅動(dòng)的方法可以提高創(chuàng )造力。

　　7、物理存在。需要大量物理存在的過(guò)程很可能需要人力功能。但是，危及生命的流程非常適合使用人工智能技術(shù)的自動(dòng)化選項。通常，較低的物理狀態(tài)要求非常適合AI驅動(dòng)的方法。

　　作者：R“Ray”Wang

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