未來8年，機器智能如何創造價值

德勤發布報告《2017德勤技術趨勢》，以「運動中的企業」為主題，全面分析未來 8 年影響商業領域的核心技術及其影響，還包括企業應用和策略上的建議。報告特別提出了機器智能（MI）這個新概念，MI 包含機器學習、深度學習、認知分析，到 2019年全球商業支出將達 313 億美元。

關鍵詞： 機器智能 創造價值

今年德勤技術趨勢報告的主題是「運動中的企業」（the kinetic enterprise），這一概念描述了正在發展靈活性和願景的公司——如今，公司不僅要克服運營上的慣性，還要在一個不斷發展並將持續變動的商業環境中茁壯成長。

要做到這一點很難。雖然科技進步讓我們看到了潛力 ，但只有少數幾種技術可能最終讓我們實現真正的價值。更多的實際上是炒作。只有認真鑒別、主動出擊，才能將潛能轉化為現實。

在這樣的理念推動下，德勤推出了他們迄今第8份《德勤技術趨勢報告》。在這份最新報告中，五大宏觀領域——數字化、分析、雲、核心繫統和基礎設施重構，以及IT在企業中不斷變化的作用——保持不變，這些都是年復一年推動企業創新和轉型的力量。不過，儘管這五大力量無處不在，各個企業在採用方面仍然存在很大差異。

今年報告新增的3個分領域：機器智能（MachineIntelligence，MI）、混合現實和區塊鏈。其中，機器智能更是作為新增技術之首，在今年的報告中佔據了很大的篇幅。根據德勤預測，到2019年，全球商業在機器智能（MI）的支出將達到313億美元。

值得注意的是，德勤報告認為，人工智慧（AI）是機器智能（MI）的一部分，機器智能是一個更加廣泛，也是更加重要的領域。機器智能的幾個主要分支包括：機器學習（ML）、深度學習（DL）、認知分析、機器人過程自動化（RPA）和Bot。報告指出，「總體來說，這些技術和其他工具共同構成了機器智能（MI）」，我們可以將MI理解為演算法的能力，這些演算法能夠增強員工績效、將日益複雜的工作自動化，並開發出模擬人類思維、參與人類工作的「認知代理」。

德勤指出以下三個因素推動了MI的發展：

數據呈指數級增長：如今企業中充斥著數據，迫切需要工具來分析和處理信息。德勤報告指出，公司收集的數據量每12個月翻一番，到2020年將達到約44ZT。

更快的分散式系統：與數據暴增一樣，計算能力和速度也在飛速提升，現在的物聯網、各種感測器和嵌入式智能設備構成了規模龐大的分散式網路。

更智能的演算法：報告指出「MI演算法穩步發展，在實現認知計算模擬人類思維過程初衷的方面有了初步成果」，報告還預測在未來18到24個月的時間裡，MI演算法將得到廣泛的使用，包括優化、規劃和調度；確定概率；實現機器人過程自動化及其他任務。

總的來說，語音識別、自然語言處理和機器學習等MI技術將幫助企業自動執行傳統上由人類完成的許多任務，從而提高效率和生產力。諸如Alphabet、亞馬遜和蘋果這樣的大型科技公司則打算向企業提供這些服務。反過來，風險投資公司也將其投資組合加到整個食物鏈的底層。

以下為報告節選

機器智能——技術模擬人類認知來創造價值

人工智慧快速的進化已經帶來了大量獨特的東西，儘管它們總是被誤解的。AI的能力，比如機器學習、深度學習、認知分析、機器人自動化（RPA）、bot等等。總體上，這些和其他的工具組成了機器智能：演算法的能力可以增強僱員的表現、將越來越複雜的工作自動化，並且開發出能夠模擬人類思維和參與的「認知智能體」，在高級的分析方法中，機器智能代表了未來。

數據（DATA）作為一種關鍵商業資產的崛起一直是每個「技術趨勢」報告中的一個主題，從管理其爆炸式增長的數量和複雜性所需的基礎功能到越來越複雜的分析工具技術，再到從資料庫中挖掘業務洞察都是如此。

通過利用分析來發掘在不斷增長的數據存儲中隱藏的模式，洞察和機會，一些公司已經能夠開發新的用戶參與方式、增強員工的技能和智力、培育新產品和服務、探索新的商業模式。今天，越來越多的CIO正在積極奠定讓其組織更具洞察能力所需的基礎。

人工智慧（AI）——能夠執行通常需要人來完成的任務的人工智慧（AI）技術—正在成為這些分析工作的重要組成部分。然而，AI只是認知計算領域中更大、更引人注目的一系列發展的一部分。比AI更大的是機器智能（MI），這是代表新的認知時代的一系列進步的總稱。我們在報告中提到了近年來取得快速發展的一些認知工具：機器學習，深度學習，高級認知分析，機器人自動化和bot，僅舉幾例。

我們已經在各個領域看到開始出現機器智能的早期使用案例。例如，在美國，一家運行全美最大的醫學研究計劃之一的醫院正在「訓練」其機器智能系統以分析存儲在醫院資料庫中的100億張遺傳和基因圖像。在金融服務中，認知銷售助理使用機器智能與有希望的銷售線索發起聯繫，然後鎖定，跟進並維持這種聯繫。這個認知助手可以解析自然語言，以了解客戶的對話問題，同時處理多達27,000個會話和幾十種語言。

在接下來的幾個月中，我們會看到類似的應用案例，因為會有更多的公司正在試圖利用機器的力量。在機器智能各個方面的投入已經增加，預計2019年將達到近313億美元。機器智能也成為CIO的優先考慮事項。德勤的2016年全球CIO調查中，1,200名IT高管提到了他們計劃在未來兩年內大幅投資的新興技術，其中64％的人提到了認知技術。

機器智能如何創造價值？

對CIO而言，轉向機器智能需要一種新的理解數據分析的方式。數據分析不僅僅是一種創建靜態的報告的方式，還是一種利用更大型、更豐富的資料庫來自動執行任務並提高效率的方式。

在機器智能中，CIO可以考慮的機會包括：

認知洞察（Cognitive insights）：機器智能可以提供深入、可操作的洞察，不僅對已經發生的事情，而且包括現在正在發生的事情和接下來可能發生的事情。這可以幫助企業制定程序來提高員工效率。例如，在全球的呼叫中心中，服務代表可以使用多功能的客戶支持程序來回答有關產品的問題，接受訂單，調查定價，以及解決客戶的其他問題。許多這樣的系統還需要工作人員在屏幕間來回跳轉以找到回答特定查詢所需要的信息。

認知參與（Cognitive engagement）：機器智能價值樹的下一級是認知智能體（cognitive agents），即採用認知技術與人類進行交互的系統。目前，這項技術主要服務對象是消費者而非企業。例如，認知智能體可以相應人類的語音命令來降低恆溫器溫度或打開某個電視頻道。但是，有可以從這種認知參與中受益的企業業務，並且新的應用領域開始出現。認知智能體將能夠接入複雜信息，執行諸如處理患者入院，為用戶推薦產品或服務等任務。它們可能在客戶服務領域有更大的商業潛力。

認知自動化（Cognitive automation）：第三個，可能也是最具顛覆性的機器智能機會，是利用機器學習，RPA，以及其他認知工具開發深度的專業領域知識（例如，按行業、職能或地區區分），然後自動化執行相關的任務。我們已經看到有機器智能的系統能夠自動化執行從前需要經過訓練的人力進行的工作。例如，有醫療公司應用深度學習技術進行醫學圖像的分析，在測試中，系統在判斷惡性腫瘤方面比人類專家的能力高50%。

在教育領域，嵌入在在線學習程序中機器智能可以通過跟蹤學習者解題時的「心理步驟」來模擬一對一輔導，為學習者提供及時的指導、反饋和解釋。

如何在企業中運用機器智能（MI）？

很少有機構能夠宣布在數據上和數據相關方面取得了勝利。即使數據是大部分是結構話的，並被限制在公司限制在內部信息中，管理和分析也是極具挑戰性的。今天，複雜的演算法和分析技術使我們能夠解決複雜的情況，我們可以從被動描述發生了什麼過渡到主動自動化業務響應。然而，即使具有快速發展的能力，一些組織仍然在數據上苦苦掙扎。

好消息是，機器智能提供了新的方法和技術，可以幫助我們最終克服一些長期的數據難題：

策略數據：MI技術可以以很大程度上自動化的方式應用於數據分類和本體以定義，合理化和維護主數據。MI可以分析每一塊數據，其中關係，並創建與數據的質量相近的派生導出。同樣，它可以潛在地提供用於補救出現的內容或上下文問題的手段。

有限和有目的：專註於獲得商業問題的洞察，如果解決，就能提供更加有意義的價值。讓問題陳述的範圍決定所需的數據輸入、適當的MI技術以及周圍的架構和數據管理需求。通過解決這些問題中的一些，您可以獲得更大的認可，以將MI應用於更複雜的問題。

夏爾巴人的歡迎（Sherpaswelcome）：MI正在享受自己的啟蒙時代，學術界，初創企業和成熟的供應商都在爭相提高能力和添加新技術。考慮與供應商的合作，將是對你的努力的聯合投資、與能夠提供無限訪問寶貴專業知識的學者和思想領袖合作也是如此。

產業化分析：數據已成為關鍵的戰略性企業資產。但是，進行有目的的投入的、全面承諾培養、策劃、並在整個企業中利用此資產的企業數量還是很少。工業化分析指的是，為所有維度的數據企業包括機器智能，推動方法、平台、工具和人才的一致性和可重複性的。在策略上，這可能會帶來數據攝取，集成，歸檔，訪問，授權，加密和管理的服務。

德勤發布報告《2017德勤技術趨勢》，以「運動中的企業」為主題，全面分析未來 8 年影響商業領域的核心技術及其影響，還包括企業應用和策略上的建議。報告特別提出了機器智能（MI）這個新概念，MI 包含機器學習、深度學習、認知分析，到 2019年全球商業支出將達 313 億美元。

關鍵詞： 機器智能 創造價值

今年德勤技術趨勢報告的主題是「運動中的企業」（the kinetic enterprise），這一概念描述了正在發展靈活性和願景的公司——如今，公司不僅要克服運營上的慣性，還要在一個不斷發展並將持續變動的商業環境中茁壯成長。

要做到這一點很難。雖然科技進步讓我們看到了潛力 ，但只有少數幾種技術可能最終讓我們實現真正的價值。更多的實際上是炒作。只有認真鑒別、主動出擊，才能將潛能轉化為現實。

在這樣的理念推動下，德勤推出了他們迄今第8份《德勤技術趨勢報告》。在這份最新報告中，五大宏觀領域——數字化、分析、雲、核心繫統和基礎設施重構，以及IT在企業中不斷變化的作用——保持不變，這些都是年復一年推動企業創新和轉型的力量。不過，儘管這五大力量無處不在，各個企業在採用方面仍然存在很大差異。

以下為報告節選

機器智能如何創造價值？

對CIO而言，轉向機器智能需要一種新的理解數據分析的方式。數據分析不僅僅是一種創建靜態的報告的方式，還是一種利用更大型、更豐富的資料庫來自動執行任務並提高效率的方式。