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IBM 提出AI 賦能的智能自動化 打造一致、高質量的用戶體驗

IBM中國 ? 來源:IBM中國 ? 作者:IBM中國 ? 2021-12-09 09:41 ? 次閱讀
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《數(shù)字新世界》是 IBM 一檔全新的

數(shù)字化體驗觀察欄目

我們將在幾期的時間中

沉浸式地通過文字、圖片、視頻

記錄這個全新的數(shù)字世界

為每一個身在其中的個體

帶來的嶄新體驗

并解構背后的價值實現(xiàn)鏈條

本期,我們打算聊聊智能自動化

這期我們想提出的問題是

“未來數(shù)字化企業(yè)如果能實現(xiàn)端到端的智能自動化

你最迫切將哪個流程實現(xiàn)全自動化?”

您可通過留言

表達您的見解

又是一個早高峰日常,他堵車堵到生無可戀。呲~一個急剎車,還是沒能 hold 住,和前車來了一個“親密接觸”。

此刻,他腦海中閃現(xiàn)著《頭號玩家》里的虛擬賽道?!霸钪?YYDS。堵車?苦等理賠員來核保?不存在的!”

無需適應虛擬視覺反差感,在有形的現(xiàn)實世界中,體驗酷似元宇宙般的快感。

如此美妙的體驗,是客戶夢寐以求的,更是企業(yè)求之不得的。

客戶的等待時長從幾天縮短到幾分鐘,滿意度提升了

員工的工作量少了 80%,效率和質量提高了

企業(yè)的運用成本降低了 75%,業(yè)務拓展能力提高了

在有形世界的元宇宙里

是誰將虛擬客服

賦予了

“思想”?

它就是 AI 賦能的智能自動化。

元宇宙的一個重要特征是,虛擬世界中的“物體”都具有“IQ”,甚至“EQ”,擁有出色的學習能力和思考能力,預測軟件和流程里的問題并加以自動化改進。AI 賦能的智能自動化,通過激活生產(chǎn)、業(yè)務、財務等各個流程里的數(shù)據(jù)分析,并將所有流程一脈貫通,讓所有流程的“思想”形成網(wǎng)絡,像神經(jīng)元一樣互相作用,點亮企業(yè)乃至整個行業(yè)的創(chuàng)新生命力。

在上述車險理賠案例中,智能自動化不僅“任勞任怨”地把大量重復性的錄入、核對等工作做到完美,還能勝任圖片識別車損程度、根據(jù)承保理賠規(guī)則核算金額等頗具專業(yè)性的判斷。

有了這位高手助陣,核保員再也不用在照片里玩“找不同”,在文檔中與“文字游戲”周旋,再也不用擔心錄入金額時發(fā)生輸入錯誤。核保員能夠像元宇宙的場景搭建師,憑借多年累積的專業(yè)經(jīng)驗,去設計整個理賠流程,開展客戶關懷,優(yōu)化客戶體驗,為公司創(chuàng)造更多價值。

人工智能、區(qū)塊鏈這些新興科技相比,自動化已是“百歲老者”。

為什么時至今日還能再次登上數(shù)字化轉型時代的舞臺?

技術

“前浪”

的逆齡生長史

自動化“進化簡史”

在人類歷史發(fā)展的每個時代由于技術水平不同,對自動化的定義不盡相同。

第一次工業(yè)革命:機械自動化代替了手工勞動

計算機時代:單一流程的自動化,處理重復性工作

數(shù)字化和人工智能時代:具備認知學習、人工智能的智能自動化。在知識依賴型領域,實現(xiàn)以信息為中心的預測性決策流程

IBM 提出的 AI 賦能的智能自動化,是將人工智能與自動化和分析相結合,讓企業(yè)獲得可行的洞察,快速準確地執(zhí)行流程,打造一致、高質量的體驗,提供卓越的客戶和員工服務。

智能自動化的

您打通了幾關?

四大關卡

關卡一:

非結構化數(shù)據(jù),有待馴服

通關難點:數(shù)據(jù)量激增,數(shù)據(jù)形態(tài)千奇百怪,嘈雜又混亂

借助 AI,充分利用非結構化數(shù)據(jù)

通過使用人工智能和諸如神經(jīng)網(wǎng)絡嵌入之類的技術,IBM 可以通過偵測模式來理解非結構化數(shù)據(jù),讓其與結構化數(shù)據(jù)融合。

關卡二:

業(yè)務系統(tǒng)和 IT 系統(tǒng),相忘于江湖

通關難點:兩者各自獨立生長,融合難度系數(shù)高

IBM AI 驅動的智能自動化平臺使用共享的 Watson 機器學習和自然語言處理框架,通過最先進的混合云技術部署在整個企業(yè)中,讓人和網(wǎng)絡之間能夠進行強大的協(xié)作洞察共享,不斷提高自動化水平。

關卡三:

企業(yè)自有數(shù)據(jù)有限,如井底之蛙

通關難點:從外界獲取數(shù)據(jù)的安全性和效率堪憂

從廣泛和多樣化的生態(tài)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)

IBM 平臺從諸如開源平臺 Red Hat、ServiceNow、PagerDuty、GitHub 和許多其他來源獲取事件記錄、歷史更改日志和機器學習模型,使企業(yè)能夠升級到預測性的智能自動化,預防問題發(fā)生。

關卡四:

五六朵云同時用,難舍難分

通關難點:云上遷移成本高、風險大

無需企業(yè)改變現(xiàn)有云平臺

無論是在阿里云、騰訊云還是 Google 云 Amazon 上,只要企業(yè)有數(shù)據(jù),企業(yè)可以在自己的云平臺上運行 IBM 的人工智能和自動化技術。

那么,智能自動化到底難不難實現(xiàn)?有沒有更多適用場景?

原文標題:一次車輛出險,讓他無意間開啟元宇宙之門

文章出處:【微信公眾號:IBM中國】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

審核編輯:彭菁
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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