给你一本人工智能入门生意经 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

哈佛商业评论
给你一本人工智能入门生意经
（《哈佛商业评论》增刊）
《哈佛商业评论》中文版 出品
增刊：给你一本人工智能入门生意经
序言：给你一本人工智能入门生意经
真实世界中的人工智能
人工智能概览
人工智能将如何造福人类
体验了人工智能医院后，我决定对未来放
AI改变80/20效率法则
Siri之父：跨越创新的“死亡之谷”
智能商业战略启示录
人工智能时代，购物将变成一种怎样的体验？
人工智能时代的“下一代”教育
版权页
《哈佛商业评论》中文版·给你一本人工智能入门生意经

编辑：王婷
序
给你一本人工智能入门生意经
作

为现下最火的话题之一，人工智能（AI）无疑将会在商业领域中产生巨大影响，也将极大程度地扩大早前多个通用技术的应用规模。对于其前景，我们都充满了期待，然而像很多新技术一样，AI也让人们产生多种不切实际的期望。不少商业计划书随随便便提到机器学习、神经网络和其他技术，但和这些技术的实际能力并没有多大关联。比如，一个约会网站称“受AI驱动”，该网站不会因此变得更有效（但可能获得筹款）。
实际上，目前AI最大的进步出现在以下两大领域：感知和认知。前一类别中出现的一些重大实践进展与说话有关。虽然语音识别仍有很大改善空间，但数百万人都在使用该功能，相关应用比如Siri、Alexa和谷歌助手。图像识别也有显著提升。图像识别甚至取代了公司总部的身份证件。大型数据库ImageNet识别数百万张普通、模糊或离奇的图像，最优系统的误差率在2010年为30%多，2016年时降到了约4%。
第二类重大突破是认知和问题解决能力的提升。机器已经打败了最优秀的人类扑克牌和围棋选手；谷歌的DeepMind团队利用ML系统，在人类专家对系统的优化基础之上，将数据中心的冷却效率进一步提高15%以上；网络安全公司Deep Instinct和PayPal分别利用智能代理检测恶意代码和防止洗钱。
以上都是AI系统的杰出成就，现在全球数千家公司已经在应用人工智能，从商业潜力（而非技术）角度考察AI，对公司而言很有益处。大体上讲，AI可以支持三个重要的商业需求：业务流程自动化、数据分析洞见，以及与客户和员工的交流。但其应用领域依然有限，绝大多数重要机会尚未发掘。瓶颈主要出现在管理、执行和商业想象力方面。本期《哈佛商业评论·增刊》精选9篇文章，从商业模式、教育以及应用场景，深入探析人工智能的发展机遇与未来。
增刊：给你一本人工智能入门生意经
真实世界中
的人工智能
Artificial Intelligence for the Real World
托马斯·达文波特（Thomas Davenport）拉杰夫·罗南基（Rajeev Ronanki） | 文
蒋荟蓉 | 译 刘筱薇 | 校 时青靖 | 编辑
尽管认知技术得到了各类资源的鼎力相助，已被应用于各行各业以及整个价值链，但很多雄心勃勃的人工智能项目如今却遇到了障碍并有所推迟。公司在今后应循序渐进，而不是彻底颠覆。
2013年，美国安德森癌症中心（MD Anderson Cancer Center）启动了一项大工程：利用IBM的Watson认知系统诊断某些癌症，并推荐治疗方案。2007年，该项目成本超过6200万美元，Watson系统尚未得到临床运用，项目就暂时中止。
在此期间，癌症中心的IT团队也在尝试利用认知系统做一些比较微小的实际工作：为患者家人提供餐饮住宿信息，判断哪些病人承担医疗费用有困难，帮助中心员工解决IT问题，等等。这些项目得到了更积极的成果：新系统使得患者满意度和财务表现提升，医院护理主管用于录入数据这项单调工作的时间减少。虽然大的项目未能取得成功，但安德森癌症中心依然坚持使用认知技术（即下一代人工智能）辅助癌症治疗，目前安德森的认知计算能力中心正在开发各种新项目。
有意开发AI项目的组织都应当注意这个差距。我们对250位熟悉公司认知技术应用的高管进行了调查，其中3/4认为AI会在3年内彻底改变自己所在的公司。然而我们研究了约150家公司的152个项目，发现期望很高的大项目成功率低于比较简单的改进业务流程项目。这个结果并不奇怪，以往公司采用新技术大体上也是这个趋势。但围绕人工智能的炒作天花乱坠，一些组织受到了蛊惑。
本文将会梳理目前公司应用AI的几大类方法，并提供理论框架，指导公司在今后几年里培养运用认知技术的能力，实现商业目标。
核心观点
问题
认知技术越来越多地用于解决商业问题，但很多原本大有前途的AI项目遭遇了挫折和失败。
应对方案
公司应当循序渐进，不要急于变革，应该让AI辅助人类工作，不要取代人工。
过程
要最大限度地利用AI，公司必须了解各种技术的用处，根据商业需求安排项目组合，并制定计划将AI项目推广到整个公司。
AI的三种类型
从商业潜力（而非技术）角度考察AI，对公司而言很有益处。大体上讲，AI可以支持三个重要的商业需求：业务流程自动化、数据分析洞见，以及与客户和员工的交流。（
见图表《认知项目分类》
）
流程自动化。
我们研究的152个项目里，最常见的类型是运用机器人流程自动化（robotic process automation，简称RPA）技术，实现网络及现实任务（通常是行政事务和财务方面）自动化。RPA比早期的商务流程自动化工具更先进，因为“机器人”（也就是服务器上的代码）像人类一样接收和理解来自多个IT系统的信息。任务有以下几种：
• 把数据从电子邮件和呼叫中心系统转入记录系统，例如更新有地址变更或附加服务要求的客户档案；
• 更新挂失的信用卡和银行卡信息，进入多个系统更新信息，并处理客户沟通事宜；
• 从多种文档类型中提取信息，跨计费系统处理服务收费方面的错误；
• “阅读”法律和合同文档，运用自然语言处理提取其中的条目信息。
RPA是本文讨论的认知技术应用中最便宜、最便捷的方式，而且通常会迅速带来很高的投资回报。（也是最不“智能”的方式，这些程序并不会学习和改进，不过开发者在逐渐提升其智能和学习能力。）RPA尤其适合处 ............

书籍插图：

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