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AI攻陷管理層,這個美國商業決策系統能打敗10年經驗管理者?

約伯斯已死, 可未來的約伯斯們也許能把他們經營與決策的智慧傳遞下去了。

在美國市場上, 一家受到“矽谷創投聖經”《Red Herring》青睞、主打強AI技術的企業Synergies Intelligent Systems有可能通過強AI做到這一點——他們開發了全球第一個商業策略導航系統”僅僅能做到顯示和呈現結果。

一個分析師在整合企業資料後, 一般只能通過視覺化的形式展示資料。 企業的下一步該怎麼走, 還是需要高管團隊憑藉經驗來進行分析和做出決策。 而AI商業GPS則不僅能展示過去的資料呈現出的結果, 還能夠通過機器學習做出預測, 並指出商業決策的最佳路徑。

對於這些C-level的管理者來說, 這個系統根據他們的職位而提供的獨特建議可以讓他們更好地分配自己寶貴的時間, 做出更具有戰略性的決策。

第二個層面更具體——CEO做決策的過程會變得非常簡潔。

有了這樣一個虛擬的智慧顧問, 企業不需要那麼多的資料分析人員和軟體工程師,

還減少了溝通成本。 管理者不需要有技術背景, 就可以直接通過控制介面問這個系統, “我想要在三個月內把庫存減少20%, 有什麼方法?”這個自動化系統就會提供多條路線, 輔助甚至代替決策。

當然, 除了C-level的管理者以外, 其他不同層級的管理者也都可以利用這個系統。 這也就帶來了這樣的效果:假設有一個隻在供應鏈上工作了3個月的新手, 如果搭配上這個系統, 他做決策會比一個有十年管理經驗的人還要好。

“過去的管理模式基本是經驗導向的, 這個系統會帶來很大改變, 甚至取代許多顧問公司的工作, 一般的企業都不需要向麥肯錫或者BCG尋求幫助了。 ”張宗堯說道。

強AI會變革每個行業嗎?

這家公司看起來正試圖以強AI技術顛覆一切, 他們最先切入的是擁有大量資料的製造和零售業。

對於這個商業GPS在製造業的應用, 張宗堯舉了這樣一個例子:此前, 一家製造業巨頭發現自己的不良率極速升高到接近9%, 用了各種方法都找不到原因。 在他們介入後, AI系統分析出來其實是由天氣因素導致的。 他們通過給生產車間加濕解決了這個原因, 給企業節省了數千萬美金。

當然, 假如這個公司有著自己的大資料團隊, 也可以通過其他方法找出這個原因。 但是假如他們沒有這個團隊呢?

如今市面上巨頭一直在“收割”市面上優秀的人工智慧團隊, Google、Intel、Apple等等, 簡直在比賽收購AI創業公司。 GE、三星等工業界巨頭也在加入這個行列,

普通公司是很難在這個層面上參與競爭的。

就算咬牙從頭建完團隊之後, 企業的損失往往已經不可估量了。

而這個AI系統, 則是一個簡單、直接、性價比極高的方案。 企業不需要調用許多資源來雇傭、搭建一整個人工智慧專家團隊, 就可以迅速地獲得同樣水準、甚至更好的人工智慧決策建議。

“小到生產的良率, 大到公司決策, 都可以通過諮詢這個虛擬顧問來完成, ”張宗堯說道, “中小企業不會受成本所限, 失去解決問題的機會, 又或是在人工時代落後於人, 這套系統就能用有限的成本幫助他們獲得更多的利潤。 ”

對於企業來說, 像這家製造業巨頭這樣一目了然的例子是很有吸引力的——成立近一年, Synergies已經收支平衡, 客戶包括全球的中型企業及大型財團和許多年營業額在10億美元以上的公司。 對於其中一家製造業巨頭公司來說, Synergies的商業GPS已經幫助他們提升了20%的生產效率。 而一家區域性零售業公司也通過系統的分析和建議, 成功減少了48%庫存。

除此之外, 這個系統的強AI基因, 也讓它不同於過去加入了AI元素的商業分析軟體。

“這個系統有很強的適應性,跨行業、或者各種不同體量的企業,都可以用這同一個系統。他們只需要輸入屬於自己的資料,再進行簡單調試,就能夠直接應用了。”張宗堯向記者介紹道。

MIT團隊,跨院校技術支援

這樣的系統,其實已經比過去做圖像識別或語音辨識的深度學習技術要前進了一大步。而這背後是跨幾個大陸的不同高校的實驗室,包括美國麻省理工學院、德國漢堡大學和交通大學。“這是一個很大的計畫,需要把複雜的問題一一拆解,再由不同實驗室進行合作。我們需要和不同領域的專家合作來完成這個計畫。”張宗堯解釋道。

張宗堯拿到麻省理工學院的博士學位後,曾管理一支量化避險基金,並在這過程中結識了來自Goldman Sachs(高盛)的核心技術成員Prasanth Varma。由於他們的專業都在於人工智慧領域、又跨界金融,他們從在金融領域應用人工智慧技術的實驗開始,發現AI對於各個領域可能都會有巨大影響與衝擊,希望能把AI的技術優勢帶給規模、種類各異的企業。

根據Gartner預測,2021年企業30%的營收增長,將會來自於運用AI技術的解決方案。

“未來我們希望完全自動化一個公司做決策和運營的部分。”張宗堯說Synergies的目標是大幅度地提高決策效率、簡化決策和管理流程,現在只是第一步,未來還有很多可能性。

“這個系統會讓更多企業能夠用上人工智慧,讓AI不再只是一個聽起來高大上的技術,或是昂貴成本的代名詞,而是一般的企業都好好利用、增加自己利潤的工具。”張宗堯說道。

在Gartner的2017人工智慧預測中,有一點引人深思:到2019年,人工智慧創業公司們會通過顛覆性的AI解決方案,代替曾經的巨頭——Amazon、Google、IBM和微軟等等——在這個全新的時代引領人工智慧經濟的爆發。

而像Synergies這樣的公司,以強AI技術,在競爭激烈的人工智慧賽道成功破局,已經讓筆者看到了一絲創業公司引領AI未來的影子。

(本文首發/轉載自投資界新芽)

也讓它不同於過去加入了AI元素的商業分析軟體。

“這個系統有很強的適應性,跨行業、或者各種不同體量的企業,都可以用這同一個系統。他們只需要輸入屬於自己的資料,再進行簡單調試,就能夠直接應用了。”張宗堯向記者介紹道。

MIT團隊,跨院校技術支援

這樣的系統,其實已經比過去做圖像識別或語音辨識的深度學習技術要前進了一大步。而這背後是跨幾個大陸的不同高校的實驗室,包括美國麻省理工學院、德國漢堡大學和交通大學。“這是一個很大的計畫,需要把複雜的問題一一拆解,再由不同實驗室進行合作。我們需要和不同領域的專家合作來完成這個計畫。”張宗堯解釋道。

張宗堯拿到麻省理工學院的博士學位後,曾管理一支量化避險基金,並在這過程中結識了來自Goldman Sachs(高盛)的核心技術成員Prasanth Varma。由於他們的專業都在於人工智慧領域、又跨界金融,他們從在金融領域應用人工智慧技術的實驗開始,發現AI對於各個領域可能都會有巨大影響與衝擊,希望能把AI的技術優勢帶給規模、種類各異的企業。

根據Gartner預測,2021年企業30%的營收增長,將會來自於運用AI技術的解決方案。

“未來我們希望完全自動化一個公司做決策和運營的部分。”張宗堯說Synergies的目標是大幅度地提高決策效率、簡化決策和管理流程,現在只是第一步,未來還有很多可能性。

“這個系統會讓更多企業能夠用上人工智慧,讓AI不再只是一個聽起來高大上的技術,或是昂貴成本的代名詞,而是一般的企業都好好利用、增加自己利潤的工具。”張宗堯說道。

在Gartner的2017人工智慧預測中,有一點引人深思:到2019年,人工智慧創業公司們會通過顛覆性的AI解決方案,代替曾經的巨頭——Amazon、Google、IBM和微軟等等——在這個全新的時代引領人工智慧經濟的爆發。

而像Synergies這樣的公司,以強AI技術,在競爭激烈的人工智慧賽道成功破局,已經讓筆者看到了一絲創業公司引領AI未來的影子。

(本文首發/轉載自投資界新芽)

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