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数字经济时代的基础设施:人工智能与数字化劳动力

一个新经济时代的到来,总是由其占主导地位的通用技术所驱动。


工业经济时代,占主导的“硬通技术”是电力、工厂等,信息时代则是互联网、电脑。到了数字经济时代,新的基础设施兴起,大数据、云计算、人工智能、物联网等技术将成为新的“硬通技术”。


在众多数字技术中,人工智能的重要性越来越凸显,智能将渗透到经济生活的各个环节。


相对于工业经济时代的新技术解放人的体力,数字经济时代的技术(人工智能、数字化劳动力、智能软件机器人)则解放人的双手和脑力,新型的数字经济也将被称为“智能经济”。

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人工智能


人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。


其实早在1956年,“人工智能”概念便已经被提出。此后的几十年,AI经历了几番起起落落。近几年,特别是从2015年开始,人工智能迎来新一波热潮。以2016年初的“AlphaGo人机大战”作为节点,人工智能则成为产业界最受关注的新热点。


在数字经济之中,人工智能将无所不在,成为众多产品形态的核心技术基础。麦肯锡预计,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。


根据阿里云研究中心和波士顿咨询公司的研究报告,从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析,未来人工智能将会出现三种情景。


  • 一、服务智能。在人工智能既有技术的基础上,技术取得边际进步,机器始终作为人的辅助;在应用层面,人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富使用场景。

  • 二、科技突破。人工智能技术取得显著突破,如自然语言处理(NLP)技术可以即时完全理解人类对话,甚至预测出“潜台词”。

  • 三、超级智能。人工智能技术持续突破,应用范围显著拓宽,人机完全共融,人工智能全面超越人类,且颠覆各个行业和领域,价值创造极高。


眼下,服务智能仍是现阶段人工智能的主要情景,并将成为未来3~5年内人工智能应用的核心趋势。


在服务智能情景下,数据可得性高的行业(医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高),将率先应用人工智能解决行业痛点,爆发大量场景应用。


医药领域

为了药企的合规性要求,更及时服务于内外部,来也科技利用对话式AI和智能文档处理产品,推出了医学文献智能检索机器人,对医药领域内的专业文档首先进行识别、分类、抽取、校验,再通过检索问句的意图识别和关键信息抽取,帮助企业实现专业领域内文档的精确搜索,降低药企医学信息检索相关的重复性、耗时的信息检索时长,提升信息检索效率和内外部服务满意度。


政务审批

“无感审批”是一种全新的智慧政务服务模式,通过RPA+AI,即时完成审批与出证,让办事群众和企业实现“零等待、零成本”。在生产建设项目的水土保持方案“无感审批”上,RPA结合OCR和NLP等AI技术能力,提取申报表中的专家意见、专家签名、企业签章、承诺书内容等关键信息,自动进行比对、核验,实现审批自动化。


零售领域

人工智能将提供精准搜索和推荐,智能导购将降低营销成本,提升用户体验,从而迎合消费升级和消费者日渐成熟的趋势。例如零售巨头沃尔玛正在将RPA、AI、ML(机器学习)等技术应用到实体店中,以更有效的数字化技术进行管理,使客户购物体验更加愉快。沃尔玛已经在美国佛罗里达州的塔拉哈西的市中心直营店,推出了智能零售实验室。


商业服务

伊利自2019年便正式引入了来也科技对话式AI平台“吾来”,打造奶粉微信客服机器人“小伊”。通过机器人辅助人工和机器人智能回复两种方式相结合,两年累计服务超过数十万消费者,同时大大节约了客服的工作时间。


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数字化劳动力


近年,和人工智能一同爆火的还有智能软件机器人、机器人流程自动化(RPA)等技术。


今年全国“两会”上,数字化技术推动发展的议题被高频讨论,“数字化劳动力”首次亮相全国“两会”,广受关注。


数字经济时代,引入基于AI(人工智能)和RPA(机器人流程自动化)等技术的数字化劳动力,将帮助企业全面提升生产力、劳动力和组织效能,塑造组织核心竞争力。


制造领域

首钢股份的15个数字化劳动力分布于财务、制造、销售、采购等多个业务场景中,参与了44个业务流程,每年预计将自动运行20,448余次,帮助员工节省20,661小时,年节约人力赋值近180万元。


政务领域

张家港政府通过部署数字化劳动力实现智慧审批、个体化商户注销秒办、烟草专卖许可证核发二次录入等,大幅提升基层员工的工作效率和生产力,预计2022年将有300个数字化劳动力上岗工作,覆盖350个流程事项。


RPA旨在代替人工打通各层环节,通过模拟人工操作计算机的习惯(鼠标点击、键盘输入等),调用电脑中的程序(包括Excel、Word等、浏览器页面、OA系统、企业管理系统等),并从这些程序中将所要录入的数据自动转移到系统层上,实现数据跨平台/跨系统迁移。基于AI的决策,RPA则可以在更多业务领域承担更加复杂的任务。RPA+AI将拓展自动化的深度和广度,及时响应业务变化和需求。


伴随RPA和AI的不断发展,企业将进入一个数字化劳动力红利期。


更多的数字化劳动力将会涌入组织,解决企业常见的人力挑战——包括劳动力成本上升、人力规则和法规、人才的吸引与留存以及可用性等。


另一方面,数字化劳动力与人类员工的合作机会也将越来越多。其也会充当企业内部各方协作“润滑剂”,增强员工之间、团队之间的协作(例如构建卓越中心CoE时需要的跨职能、跨部门团队);增强部门之间的协作(例如IT与业务部门之间的协作),从而产生更强大的员工动能。


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每一次社会出现大的通用型技术进步,都会面临一个重要的挑战。


在这场数字经济变革中,企业如何应对数字化转型挑战,实现高效的业务创新?人工智能以及数字化劳动力或许会带给企业更多启发,帮助其重新审视新一代数字技术对企业竞争力的激发作用。