首席數據官談AI戰略實施

當前的關注熱潮源于 高 級 分 析（advanced analytics）和機器學習（machine learning）所帶來的效益。這種轉變一部分得益于新出現的低成本、大規模和隨時可用的計算能力，以及可用于訓練機器、構建模式和產生洞察的海量數據。

不過要注意的是，許多企業機構剛剛步入人工智能領域，它們正在積累知識和制定應用戰略。如果您與許多數據和分析領導者想法沒有分別，那么制定人工智能戰略及確定其用途將成為真正的挑戰。

越來越多的企業機構發現，人工智能并非直接從根本上完善現有業務活動，而是以前所未有的方式為數據驅動型業務的戰略創造潛力。這種潛力將使數據和分析成為戰略的主要推動力，相應地，這也要求企業機構對人工智能潛力進行更廣泛的研究。

在評估人工智能的潛力時，采用我們通常將評估數據和分析策略作為其他戰略工作副產物的方式顯然不夠。我們必須了解人工智能的相關新興用途，還應熟悉新的戰略發展實踐，考慮業務變化的潛力。

首席數據官應該關注以下三個方面。

明確商業價值

首先，從商業價值和管理角度評估人工智能的相關性，以及與具體業務運營和IT挑戰的關系。

商業價值是人工智能計劃獲得關注的必要條件。許多企業機構都迷戀人工智能的能力，但在這個過程中，它們并未確定最具戰略價值的決定因素。商業價值應闡明如何利用諸如數據科學家這樣的關鍵資源；新的解決方案如何從人工智能中受益；以及如何堅定地發展實現長期業務成果所需的各種能力。

利用框架來擴展戰略庫，可以幫助您確定人工智能對業務模型組成部分的適用性及其相互關系。業務模型評估框架（business model assessment frameworks）為描述您所在企業機構的現有業務模型制定了一種通用語言。它還有助于評估各個組成部分的變化并提出變革意見，由此改善成本結構、實現數據驅動的收入流，或確定數據和分析在新的關鍵協同中發揮哪些重要作用。它還有助于確定相關部分應發生哪些變化才能支持潛在的廣泛業務模型變革。

利用客戶體驗中的顛覆性潛力

人工智能為洞察力的獲取、個性化的實現和客戶體驗的增強提供了大量機會，而這也是應用人工智能和機器學習的最佳機會之一。評估人工智能的顛覆性潛力讓您能夠以全新的方式來吸引客戶、深入了解客戶行為以及以數字化業務的方式來塑造未來的客戶體驗。

改善客戶的人工智能體驗可謂機會良多，其中包括開發客戶洞察力和規劃定制式客戶旅程（developing customer insights and customising their journey），聊天機器人和虛擬助理（chatbots and virtual agents），以及市場營銷預測分析（predictive analytics for marketing）。您應利用諸如旅程體驗籌劃（journey mapping）和結果驅動型創新（outcome-driven innovation）等方法來找到未滿足的客戶需求和應用機會。

消除組織、管理和技術影響

您必須為由人工智能所帶來的組織、管理和技術挑戰做好準備。缺乏必要技能通常會成為應用人工智能的主要障礙，因此發展基本技能將關乎成敗。伴隨數據科學技能發展和首席數據官機制重構產生的顯著影響，將促進智能的創造和應用。

人工智能的許多優勢都來自機器學習提供的預測。但可惜的是，各企業機構往往并沒有為使用這些數據做好相應準備，而只是憑直覺貿然行事，更別說在決策過程中對分析結果進行評估和概率評定。這表明，數據驅動型文化的培養與從商業角度來“說數據語言”的能力同樣重要。

利用人工智能深入了解人類無法企及的領域能夠推動預測分析（predictive analytics）、自 然 語 言 處理（natural-language processing）、計 算 機 視 覺（computer vision）、圖像識別和許多其他相似智能向前發展。許多業務領域必將受益于人工智能生成的洞察和能力，但管理它們可能是一項挑戰，因為這些方法如何實現預測結果的過程并不透明，而且確保優質結果和適當使用的流程也不健全。

例如：經過相同分析的相同數據，可能會根據用途受到不同管理——一種方法可能符合道德標準，而另一種則反之。安全性、隱私性、合規性和保留性也是如此。

總而言之，要應對這些挑戰，您必須培養數據驅動型文化；謹慎應對管理和道德考慮因素；避免輕信危險的謠言。除此之外，還應為發展人工智能能力建立一個學習實驗室。