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撰文 | 张|健
在全球范围内，IT部门目前是对认知技术最普及的部门（受访者中68%），第二名为客户服务部（32%），之后则分别是销售、营销和财务部门。
下面我 们对公司对AI技术在各个部门的应用程度做了调查。
IT：三分之二公司的IT部门使用认知技术来监测和预防安全隐患。
客户服务：结合认知技术的呼叫中心，能够将很多重复的流程自动化，使得员工更快、更好的工作。 近一半的受访者（48%）使用认知系统进行自动化客户来电的分流。还有42%的公司，使用认知系统来指导坐席代表为客户提供更优的解决方案。
营销：29%的受访者在营销领域使用认知技术， 其中有近三分之二的公司表示他们使用该系统来预测未来的购买趋势和提供符合顾客需求的货物。
销售：29%的公司使用认知技术来优化销售模块。 这些工具能够帮助销售人员提高谈判技巧（获得近一半受访者认可），评估销售机会，将销售方向给到合适的销售人员。
财务和会计：27%的公司在财务模块使用认知技术，其中有62%的公司在金融贸易时使用该工具。 还有53%的公司使用该技术评估客户的信用风险和潜在问题。也有一部分公司使用AI技术做财务预测。
研发部门：23%的公司在研发领域部署了认知技术。 56%的公司使用AI来进行产品监控和自动化维修。其中近半数的公司可以再没有认为敢于的情况下运行产品。
制造和运营：在这方面的应用包括优化员工调度（54%）和改进运营方向。
企业层面：有19%的受访者表示，AI目前还渗透到了更高层次，为最高管理层人员提供决策支持。 很多公司使用该技术来评估消费者信心（63%在企业层面使用AI技术的公司），预测和分析支付问题（61%）和评估顾客选择他们的原因（52%）。
HR：即便HR模块似乎应该是认知技术最成熟的模块之一，而且是大型公司招聘流程自动化的一部分， 但是受访者中只有18%的人表示自己公司HR部门正在使用该技术。在这些采用的公司中，使用AI来提高雇员质量的占71%，用来加快招聘流程的站62%。
分销和物流：16%的受访者在仓储和供应链运营中使用人工智能。 其中75%的公司正在减少仓库人员的工作量。近一半的公司使用该技术进行产品分销自动化，还有一半的公司用来寻找流程瓶颈。
采购：采购在我们的受访者中还是一个新兴领域，AI部署率只有10%。 但自动化在这个领域的应用程度还算不错：60%的公司用来进行自动询价，同时有50%的公司用来寻找新供应商和识别支出浪费。
法务部门： 现在领先的从业者正在努力将人工智能与法律思想结合的更深入。 但是，我们研究中只有4%的公司正在使用该技术找寻潜在法律风险，自动审查法律文件以及确定需要注意的法律案例。
如果从地域方面看的话，亚太和拉丁美洲地区对AI在IT领域的应用更普遍。北美公司在营销应用方面的投入比其他地区更多。亚太地区公司在财务、人力和研发模块的AI应用更普及。
展望2020：认知技术将对哪个业务模块产生最大的影响？
我们就认知技术到2020年将对哪些业务模块产生最大影响这个问题咨询了受访高管。但并没有明确的共识出现，这也表明他们并没有足够的技术经验来作出精确的预测。 IT是最被认可的模块，但也只有30%的选票。 其他业务模块还有销售（12%），客户服务（11%），营销（9%），制造或者运营（8%）和财务（8%）。
行业“领导者”如何看待AI？
我们将调查中营收额最大， 成本改善最明显的公司成为“领导者”，反之则为“跟随者”。 “领导者”在AI方面的投入比跟随者要多出五倍（按投入占营收比计算）。
相比“跟随者”，有更多的“领导者“将AI视为他们的竞争优势，而且更愿意将该技术应用到企业层面。
物流、HR和财会领域的AI普及程度，“领导者“要比跟随者高。
“领导者“普遍认为相比其他功能，IT功能将在2020年前获得最大的提升。
虽然认知技术为企业带来了各种各样的好处，但这也并不足以解释企业为何对该技术如此重视。通过AI技术获得巨大收益的公司相比收益甚微的公司之间的区别是什么？
在解答这个问题之前，我们先来分析下调查的两个群体：
AI领导者： 这些公司（151家）告诉我们，相比2014年，部署AI技术的部门在2015年的营收增长和成本降低更多。其中营收增长超过16%，成本降低16%或更多。
AI跟随者： 营收增长仅有5%（并且一些公司表示营收有所减少），成本降低大约为5%，同时也有很多公司表示成本有所增加。
“领导者”将AI视为保持竞争力的核心技术，所以不惜砸下重金。
AI肯定是一个砸钱的技术，而且相关方面的专家也十分匮乏。这也是为什么“领导者”的平均投入高出“跟随者”近9倍的原因：1.57亿美元vs 1800万美元。而且即便平均总营收比“跟随者”高两倍，“领导者”投入占总营收比重仍旧高出“跟随者”五倍。（0.5%：0.1%）
到2020年，“领导者”在AI技术上的平均预计投入为1.95亿美元，“跟随者”只有3900万美元。
我们总结了两个“领导者”如此重视AI技术的关键原因：
1. 将人工智能视作未来几年至关重要的机遇的公司，在“领导者”中的比例（72%）相较“跟随者”（48%）要多得多。在“跟随者”公司的调查中，认为人工智能技术没那么重要的人数占比达到了51%。
2. “领导者”更愿意将AI应用于公司的核心领域。即便只有少数的“领导者”目前将AI应用到了企业层，战略计划层和财务层面，这个比例仍旧比“跟随者”要多得多。
AI “领导者”和“跟随者”在AI使用方面最大的不同在下面四个领域：
企业层面（31% vs 12%）； 分销和物流（20% vs 6%）； 人力资源（25% vs 12%）； 财务和会计（35% vs 22%） 。
这四个部门都不会与客户每天接触。但这并没有阻止“领导者”在上面投入热情。 AI系统在财务部门的应用能够帮助发现顾客的信用问题。微软早就在其Xbox之类的消费电子产品中使用机器学习功能来减少信用卡欺诈的问题。HR部门现在拥有足够庞大的数据来区分类似不开心或高效等种类的员工。但是人工处理如此多的数据肯定十分困难。
根据调查发现， 很多公司对未来认知技术的应用领域不是很确定。除了IT部门，没有任何一个部门的AI使用率超过35%。 换言之，目前的投资非常分散。关于能够获得最大回报部门，各方答案都不一样。IT部门最高，但也只有40%。其他部门最高的也没超过11%。
总体来说： 在涉及的日常数据量十分巨大的业务部门，AI技术的部署将会在短时间为公司带来收益。 例如：解决客户支付过程中可能遇到的问题；预防公司网络受到攻击；购买在线广告等。
“领导者”在消除员工丢失工作的恐惧方面投入更多。
在我们调查的10个公司可能遇到的问题时，解决员工丢掉工作顾虑的优先级排在最后。虽然得分只有3.58分（1为最低，5最高）；最高的：防止系统被入侵和使系统能够持续自学能得到4分。
对于这个问题的重视程度， “领导者”和“跟随者”的意见再次出现分歧，72%的“领导者”认为这个问题很重要，“追随者”中只有48%。
美联社在最开始使用人工智能来写文章前，就告诉公司的记者，这样做的目标不是取代他们，而是让他们的生活更轻松。美联社的商业栏目编辑Lisa Gibbs说：“事实上，这并没有对我们产生任何影响。”
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