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人工智慧,萬能或不能?

人工智慧,萬能或不能?

2017年10月號

寶僑和美國運通運用人工智慧有道

How P&G and American Express Are Approaching AI
湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport , 蘭迪.畢恩 Randy Bean
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他們在現有的分析技能更上一層樓。

任何一種新技術都傾向相信,它需要新的管理方法、新的組織結構,以及全新的人力。在認知技術方面,這樣的印象普遍存在。認知技術由人工智慧(AI)、機器學習和深度學習等許多方法構成。有些人主張創設「認知長」(chief cognitive officer)一職,當然也有許多公司一窩蜂聘用具深度學習專長的專家。今天的時代特質是「新且不同」。

但我們相信,成功的公司可以把認知技術當成一個機會,從之前的工作逐漸演變或成長。對那些向來以大數據分析來產生成果的公司來說,機器學習並不是延伸得太遠的新領域。如果企業曾有使用專家系統的經驗,便會熟悉一些從當代認知工具而來的、必要的組織和流程變動。這些公司可能已建立起培育、推廣新技術與業務方法所需的組織結構。而且,也有一些好方法可以培養員工所需的新技能。

美國運通(American Express)和寶僑(P&G)是兩個好例子,它們把行之有年的實務與認知技術結合起來,創造業務上的成功。這兩家公司都積極實施認知技術行動方案。兩者的公司歷史都已經一百多年;如果它們面對變化適應得不好,或是無法有效引進新技術,現在不會還存在。我們訪談了這兩家公司的高階主管,討論在他們組織中認知技術的崛起。艾希.古普塔(Ash Gupta)擔任美國運通全球信用風險與資訊管理(Global Credit Risk and Information Management)總裁,蓋.佩里(Guy Peri)是寶僑的資料長兼資訊技術副總裁。這兩位高階主管在自家公司中,都有長期亮麗的表現,見識過二十年、甚至更久的業務和技術變化起落。

這兩個組織都有相當久遠的人工智慧歷史。美國運通的古普塔向我們提起授權者助手(Authorizer's Assistant),這是1980代末期很成功的一套以規則為基礎的專家系統。《哈佛商業評論》多年前一篇談那個世代技術的熱門文章裡提到,這個系統向人類授權人員提出建議,是否批准持卡人的大量採購交易。

寶僑也建立和運用許多以規則為基礎的專家系統。除了目前的資料長佩里,我們也和已退休的寶僑資訊技術經理法蘭茲.狄爾(Franz Dill)談過。他在1980和1990年代,集中心力在人工智慧上。他說,他們開發過的最知名專家系統,是用來混合福爵咖啡(Folgers;目前已不是寶僑的品牌)。狄爾指出,這套系統在生咖啡豆成本方面,每年為寶僑省下超過兩千萬美元。寶僑也建立一套專家系統,協助內部的廣告人員使用、修改和再利用該公司的廣告資產。

美國運通和寶僑都探索人工智慧多年,雖然這項技術可能已經改變,但它們用來採行新技術和能力的既有創新做法,仍繼續演變。它們基礎健全的創新實務,提供了演變的基礎。它們各自運用認知技術的方法,包括以下這些特性:

建構在自己的強項上。長久以來,這兩家公司都十分注重分析,近年來更非常重視大數據。它們都把認知技術當成那種分析焦點的延伸,而不是全新的領域。它們曉得,許多認知技術是以統計為基礎,而那些製作傳統統計數字的分析師與資料科學家,都可以接受訓練,來處理機器學習和其他形式的人工智慧。古普塔和佩里在各自的公司中,除了大數據和分析,也負責認知技術。

重視人才。美國運通和寶僑向來以人才管理方法聞名,他們對待分析師和資料科學家的做法也不例外。美國運通已建立有1,500位資料科學家的組織(主要在印度和美國),其中愈來愈多人正從事認知工作。寶僑的分析師和資料科學家人數略少些,大概有幾百位,但遠高於同業公司的平均值。寶僑的文化重視雇用基層人員和內部擢升,不過,在資料科學和機器學習的領域,它的做法不同,聘雇了好幾位已具備必要技能的人。

大部分工作自己做。美國運通和寶僑秉持的哲學是,要自行培養認知技術能力。當然,它們都和供應商合作,但很重視開放原始碼工具,用來在內部進行開發工作。它們都相信,發展內部的技能,效果比較好,成本效率也比較高(他們上一代的人工智慧工具,有很大程度也是這麼做的)。

著手推行對你和顧客都有利的應用。這兩家公司都長期採取專注顧客的做法。兩者都著手推行有利顧客的認知應用,並帶給自家公司營運業務價值。舉例來說,美國運通致力減少信用詐欺,這可以帶來顧客價值和內部業務利益。了解顧客的背景條件(例如目前的位置),公司就不需要提供不必要的詐欺警示去打擾顧客。寶僑運用認知技術來滿足消費者的需求,例如,以認知技術為基礎的歐蕾皮膚顧問(Olay Skin Advisor)應用程式,讓女性能自拍、分析她們的皮膚年齡,以及收到建議有哪些歐蕾產品最適合她們。寶僑也重視以人工智慧為基礎的顧客服務支付處理「機器人」(bot)等應用(也可用於資訊技術支援和營運),以及優化行銷支出、供應鏈和通路促銷的機器學習(這對寶僑和它的零售業客戶都有利)。

擴增,而不是自動化。這兩家公司的目標,都不是要用認知技術淘汰大量員工。古普塔表示:「認知技術能執行的所有資料分析,都會協助業務成長,最後會需要更多員工。」寶僑的認知技術使用案例,也不是為了裁減員工。兩家公司都強烈相信:人和機器會密切共事,雙方的關係是擴增,而不是自動化。

我們兩人關注這些公司很長一段時間,可以回溯到它們早期使用專家系統的時候。我們並不驚訝,它們領先其他大公司採用認知技術;我們也不驚訝,它們交織運用漸進演變和創新,以取得業務的成功。美國運通和寶僑慎重地接納認知技術,只是為它們這麼多年來持續提供顧客更好的體驗,再增加一個理由而已。 (羅耀宗譯)



湯瑪斯.戴文波特

湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport

美國貝伯森學院(Babson College)資訊科技與管理學傑出教授,以及國際分析研究所(International Institute for Analytics)共同創辦人。他也是麻省理工學院數位經濟行動方案(Initiative on the Digital Economy)研究員,以及德勤分析(Deloitte Analytics)資深顧問。著有十幾本管理書籍,最新著作是《智慧機器年代的勝家和輸家》(Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines)。


蘭迪.畢恩

蘭迪.畢恩 Randy Bean

新優勢合夥顧問公司(NewVantage Partners)的執行長和執行合夥人。


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