IBM革故鼎新 打造通往數(shù)字化重塑第二篇章的人工智能階梯

程夢瑤

隨著數(shù)據(jù)數(shù)量、種類和復(fù)雜性呈現(xiàn)出指數(shù)級增長態(tài)勢，將人工智能視為企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略重點勢在必行。

在今天，得益于機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的圖像識別、對象識別、檢測和分類等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，幾乎所有的產(chǎn)品都已經(jīng)被人工智能（AI）技術(shù)所滲透。那么，在企業(yè)級應(yīng)用范疇，人工智能還能如日中天嗎？答案是肯定的！

隨著數(shù)據(jù)數(shù)量、種類和復(fù)雜性呈現(xiàn)出指數(shù)級增長態(tài)勢，將人工智能視為企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略重點勢在必行。經(jīng)過廣泛而深入的調(diào)研，IBM發(fā)現(xiàn)，在中國CEO眼中優(yōu)先采用人工智能的六大方向，分別是產(chǎn)品開發(fā)、制造、風(fēng)險、財務(wù)、信息安全和創(chuàng)新。毫無疑問，他們構(gòu)成了2019年企業(yè)推動人工智能發(fā)展的首要任務(wù)。

加速AI之旅 打造企業(yè)數(shù)字化重塑新格局

如何加速人工智能之旅，從而全面地重塑數(shù)字化之路，打造新型商業(yè)模式？在2019 IBM中國論壇上，IBM展示了一套規(guī)范并行之有效的方法論—人工智能階梯。

階梯式發(fā)展，是生命進(jìn)化的重要形式。階梯式發(fā)展理論論證了事物發(fā)展的前進(jìn)和上升相統(tǒng)一的運動規(guī)律，它是事物發(fā)展的整體方向和主流趨勢。

基于硬件、軟件、安全、大數(shù)據(jù)與分析、人工智能等領(lǐng)域的綜合服務(wù)能力，IBM提出的通向人工智能的階梯方法論中更加明確了平臺化進(jìn)程的核心目標(biāo)，即面向行業(yè)應(yīng)用場景的認(rèn)知解決方案和云平臺公司。據(jù)IBM云計算與認(rèn)知軟件業(yè)務(wù)部創(chuàng)新與新技術(shù)副總裁Rene Bostic介紹，在這套方法論中，AI被融入到實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)代化管理的全生命周期中，并支持多云環(huán)境下的業(yè)務(wù)拓展，涵蓋數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)融合等四個層級。

作為IBM新一代數(shù)據(jù)及人工智能平臺，IBM Cloud Private for Data集數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和融合的人工智能為一體，成為了人工智能和多云環(huán)境下企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化重塑的便捷途徑之一。與此同時，該平臺提供了廣泛的核心數(shù)據(jù)微服務(wù)，可以選擇從不斷增多的服務(wù)目錄中添加其他服務(wù)。數(shù)據(jù)虛擬化功能使得無需移動數(shù)據(jù)即可體驗更高的靈活性、安全性和可控性以及云的優(yōu)勢。

不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和分析工具的技術(shù)路線，IBM Cloud Private for Data同時提供多云配置、容器化工作負(fù)載、微服務(wù)的平臺化服務(wù)能力，并不斷走向開放生態(tài)，打造開源的云及數(shù)據(jù)技術(shù)平臺，從而體現(xiàn)出敏捷、高效、節(jié)省成本的差異化優(yōu)勢。

事實上，IBM Cloud Private for Data已經(jīng)為諸多行業(yè)用戶實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型提供了動力，在金融、健康醫(yī)療、智能制造等行業(yè)均有出色的表現(xiàn)。在印度，IBM Cloud Private for Data已經(jīng)為一家健康醫(yī)療公司的心臟護(hù)理預(yù)測模型的開發(fā)和部署提供了便利。

無IA，不AI！

數(shù)字化重塑已經(jīng)進(jìn)入第二篇章，在這一階段，企業(yè)將通過AI的力量擴(kuò)展數(shù)字化的規(guī)模，借助混合云推動關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用的云遷移，以及打造可信的基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)，更好地適應(yīng)企業(yè)在數(shù)字化重塑時代的要求。

在這個人人皆可創(chuàng)造并擁有數(shù)據(jù)的時代，正是AI得以大顯身手的好時機(jī)。為了充分發(fā)揮AI的潛力，企業(yè)要獲得決定性的競爭優(yōu)勢，沒有數(shù)據(jù)，沒有可靠的信息架構(gòu)，再復(fù)雜高效的人工智能算法都沒有施展的空間。換言之，企業(yè)如果沒有一個現(xiàn)代化的、統(tǒng)一的和規(guī)范性的信息架構(gòu)，就無法進(jìn)行人工智能深度應(yīng)用。簡言之，無IA（信息架構(gòu)），不AI（人工智能）！

收集數(shù)據(jù)、組織數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、將人工智能融合到整個企業(yè)業(yè)務(wù)運營中，這就是IA的力量。

IBM大中華區(qū)云計算與認(rèn)知軟件業(yè)務(wù)部大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)總監(jiān)劉勝利詳解IBM人工智能階梯上每一個關(guān)鍵節(jié)點：

在收集數(shù)據(jù)階段，需要融合數(shù)據(jù)管理技術(shù)，幫助企業(yè)輕松拿到所有數(shù)據(jù)。除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括第三方數(shù)據(jù)、云上的數(shù)據(jù)，以及開源數(shù)據(jù)。不管哪種類型的數(shù)據(jù)，不管數(shù)據(jù)位于何處，不管數(shù)據(jù)源如何變化，都可以快速、靈活地進(jìn)行收集。

在組織數(shù)據(jù)階段，如果企業(yè)沒有辦法確保數(shù)據(jù)的可信性、完整性和一致性，就沒有辦法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全部價值。因此企業(yè)需要對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，構(gòu)建一個面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在分析數(shù)據(jù)階段，需要確保企業(yè)能夠以更智能的方式分析數(shù)據(jù)，并充分利用數(shù)據(jù)科學(xué)和 AI模型，獲取新的洞察，做出更明智的決策。換句話說，企業(yè)需要將AI模塊融合到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法中，通過分析數(shù)據(jù)，為客戶提供快速拓展的洞察力。

最后將進(jìn)入數(shù)據(jù)融合階段，在保證數(shù)據(jù)可解釋、可信賴的前提下在企業(yè)中融入可信賴、可理解的AI驅(qū)動型流程，從而幫助企業(yè)更快地將AI融合到整個業(yè)務(wù)運營當(dāng)中，實現(xiàn)AI運營化。

喚醒“認(rèn)知型企業(yè)”? 解鎖數(shù)據(jù)價值

毋庸置疑，人工智能正在以一種全新的方式解鎖數(shù)據(jù)價值，幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)運營模式的轉(zhuǎn)型再造。事實上不容樂觀的是，根據(jù)調(diào)查顯示，在企業(yè)中，仍然有高達(dá)60%的高管對人工智能決策的責(zé)任問題感到擔(dān)憂。而大多數(shù)消費者則希望針對個人數(shù)據(jù)出臺更嚴(yán)格、更明確的監(jiān)管制度和政策，特別是那些保管消費者信息和數(shù)據(jù)的企業(yè)更應(yīng)該受到更加嚴(yán)格的監(jiān)管。

您的AI成效是否可解釋、可信賴？圍繞這個問題產(chǎn)生的重重疑點，成為了通向人工智能的階梯最關(guān)鍵的一步。IBM全球企業(yè)咨詢服務(wù)部大中華區(qū)認(rèn)知與分析總監(jiān)賴開文解釋道，IBM通過建立信任和透明度讓人工智能應(yīng)用于實踐，具體做法包括提供公平性和偏差檢測、提供自動化數(shù)字業(yè)務(wù)流程、使決策達(dá)到可審核性和可追溯性，以及提供人工智能模型管理和工作流等。在落地環(huán)節(jié)，IBM不僅通過人工智能及自然語言處理技術(shù)幫助國內(nèi)某銀行實現(xiàn)HARO智能助理7乘24小時解答客戶查詢，還幫助某知名保險公司構(gòu)建知識圖譜，并通過IBM視頻分析（VA）解決方案幫助亞洲某大型機(jī)場管理局實現(xiàn)其智能機(jī)場的遠(yuǎn)景。

過去十年，企業(yè)往往是基于消費者需求和市場環(huán)境等外部因素試圖改變客戶服務(wù)和客戶交互體驗。如今，經(jīng)過淺水區(qū)的摸索，企業(yè)正面臨更深層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的挑戰(zhàn)，即由內(nèi)而外地全面展開數(shù)字化重塑，打造新型商業(yè)模式。IBM將這種積極尋求新一代商業(yè)模式變革的企業(yè)稱為“認(rèn)知型企業(yè)”。

隨著數(shù)字化重塑進(jìn)程不斷加速，傳統(tǒng)企業(yè)向“認(rèn)知型企業(yè)”轉(zhuǎn)型的步伐也將不斷加快，并將充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，從內(nèi)部平臺、架構(gòu)、數(shù)據(jù)、人才等關(guān)鍵要素出發(fā)，更好地面對復(fù)雜的客戶需求和多變的競爭環(huán)境。