科技、传媒和电信企业不断采用认识技术开发新产品

德勤最新发布报告《科技、传媒和电信行业的智能化升级——认知计算》，探讨了认知计算能够带来的众多效益，以及科技、传媒和电信企业如何成为其他企业的借鉴。

人工智能

从科幻走向实际应用

德勤认为人工智能将获得实际应用，因为当前人工智能应用能够协助实现后端业务流程自动化，降低成本，让员工腾出更多时间从事增值类分析工作；企业利用人工智能型工具从互联网以及其他地方挖掘海量数据，由此形成认知洞察，更快地做出更明确决策；此外，人工智能技术还能协助企业展开认知参与，助力展开更有效的客户沟通，预测他们的需求，并在潜在问题出现在社交媒体之前发现它们。

德勤认为人工智能将转变企业现有的工作方式、决策方式、互动方式。

众所周知，联网技术，尤其是物联网应用能够产生大量数据，但大多数企业只能做到有效存储，很少能够做到有效利用。认知洞察技术可提供一整套工具，让企业不仅能管理每天从实际工作、业务报告工具、供应链、社交媒体、物联网传感器等收集到的大量信息，还能利用这些信息生成能够创造商业价值的实时洞察。

请想象一下这样的情形：当客户走进电信公司门店询问账户相关问题时，销售代表能够立即获取该客户与公司有关的全部信息，包括近期致电客户服务中心的相关问询，并快速确定客户问题是否已得到解决，以便着手解决其他未解决的问题。

如果客户不满意，那么针对企业客户群体研发的机器学习软件会提供一些建议，比如为客户免除部分月度账单。因为净推荐值追踪调查表明，此类方法有助于改善客户体验。在客户办理业务期间，销售代表可陪同客户参观门店， 这样客户的心情肯定能比进店时好很多。

想要获得敏锐的认知洞察，企业需要重新考虑其硬件与软件策略。相互独立的传统数据（销量、宣传、社交媒体活动等）需要优先被整合成一个“数据湖”。必须将上一代作为静态工具的分析软件升级为机器学习型工具。

Verzon公司开发了一个利用高性能分析和决策引擎持续监测大量非结构化数据源的认知平台；该平台系统旨在分析数据间的相互关系，了解客户意图，预测解决方案。最终，客户服务得到改进，一次性解决率大幅提升。

与很多人工智能型应用一样，认知洞察非常适合解决离散问题，比如预测某特定客户的行为和反应。从某种程度上来讲，如果管理层已搜集到的与决策相关的数据，认知洞察将能用于挖掘数据，并发现相关趋势和规律。虽然人类也能发现一些系统发现的趋势，但很有可能忽略掉一些藏于随机数据层之间的其他关联。因此，无论在何处，这些关联的发掘可能只能归功于不断改变商业面貌的硬件和算法。

科技、传媒和电信行业

担当“引路明灯”

报告指出，科技、传媒和电信行业能够成为人工智能的楷模行业，首要原因是认知计算技术解决方案尤其适用于应对这些行业所面临的挑战。

在科技领域中，芯片即将拥有逾100亿个晶体管，这就鼓励制造商从计算机辅助设计方法转向机器学习，从而提高设计效率。在传媒领域中，传统业务模式减弱以及销售方案种类增加给企业带来种种困难，人工智能可帮助他们决定如何针对广泛不同的客户群，制作相应的内容以满足客户群的不同需求。而在电信领域中，用户可随意地更换服务供应商，令客户黏度大幅降低，因此企业可以利用认知计算支持个性化的客户参与体验。

德勤中国全国科技、传媒和电信行业主管合伙人周锦昌解释说：“从前转发到客户服务中心处理的客户支持工作，现在计算机已能够胜任，且能让企业提供统一的优质客户支持服务，包括通过成熟、个性化的人工智能互动来提升客户参与度。在这方面，自然语言处理技术可发挥核心推动作用，因为这意味着人工智能将完全理解客户的所有查询，能够针对提问继续与客户进行对话。”

科技、传媒和电信行业被视为楷模行业的第二个原因，是这一行业似乎对认知技术的接纳程度较高。

在接受德勤访问的科技、传媒和电信企业中，约有四成企业表示认知技术已令他们获得可观效益。而其他行业表示获益的企业占比仅为26%。这些企业认为认知技术让其有别于竞争对手，并非常有助于新产品的开发。尽管如此，业内也有部分企业持相反意见——部分科技、传媒和电信企业认为人工智能与其当前业务并不相关，因此并无发展人工智能的需要。

德勤建议企业应至少在内部培育一些专家人才，时刻紧贴人工智能的最新发展，了解认知计算的演变情况，助力企业开展业务改革。长远而言，若企业可以利用内部资源开发人工智能解决方案，而非购置现成方案，将对企业较为有利。