行业专家讨论人工智能和自动化的最佳实践，并就组织如何部署这些关键的新兴技术提供指导。引人注目的事实：7,500名Wipro员工实际上是聊天机器人。该公司与Wipro的人工智能平台HOLMES合作，率先在工作场所部署人工智能和自动化。展望未来，大多数成功的工作场所将把人类与机器学习系统结合起来，这将创造全新的模式并需要新的思维方式，以保持与其他企业的竞争力。人工智能和自动化将以何种方式塑造未来的工作场所？更重要的是，您的企业如何保持领先地位？为了提供有关公司如何部署AI和自动化的见解，IndustryPress采访了WiproDigital公司副总裁兼全球负责人RajanKohli。人工智能会减少还是增加就业？人类是否有充分的理由担心机器人的兴起？科利说，“这是我们正在思考的一个问题，很多人问我这样的问题，‘你认为这是零和游戏吗？游戏？’我们可以看看发展史，工业革命引入自动化，人口增加，工作岗位增加，失业率下降，今天美国是失业率较低的国家之一。我倾向于乐观的看法。我相信会有更多的工作，但工作的性质会改变。在新的行业领域将会有更多的工作，这些部门现在可能很小或正在增长，并且有很多需要学习的知识和技术。特别是那些做生意的工作者，可能会承担更多的体力劳动。当然，不仅仅是在认知智能领域，这显然是一个热门领域，但人们已经看到了五个其他没有足够机会的领域几年前。例如设计。因为在自动化方面，仍然需要人类经验。所以会有设计和网络安全方面的工作，所以由于自动化和认知的采用情报，这方面的发展空间更大，这方面的机会更多。”Wipro如何使用人工智能和自动化？Wipro如何拥有7500台机器人？Kohli：“我们从两个方面来看它，一是我们为客户做的，二是我们为自己做的。对于客户，我们在所有三个不同领域利用人工智能。第一是提供重要的自动化操作，第二是改善客户体验，第三是为客户确定新的收入领域，这里有例子。在自动化方面，以了解以您的客户(KYC)为例。当银行有新客户（尤其是大公司）时，他们需要确保这些实体与不应由政府资助的实体没有关联。在(FATCA)和其他合规领域，这需要大量工作来完成这些实体的年度报告，收集网络上所有可用的材料，并创建所谓的“实体结构”。然后合规人员显然会检查并验证它。现在大部分工作都由机器人自动化，这就是我们在操作领域所做的，但还有许多其他例子。第二在客户体验方面，我觉得所有人都是消费者。示例包括认知机器人和聊天机器人，企业可以在其中与机器人进行实际交谈。显然它还没有那么先进，有时会很痛苦。聊天机器人也在呼叫中心，但现在已经将它带到了与应用程序交互的边缘，我的问题或查询在应用程序中得到了回答，它的呼叫实际上并没有转到呼叫中心，所以称之为“数字”偏转'，基本上缩短了周期，减少了痛苦，然后以认知和直觉的方式回答问题。第三是创收。例如，我们在客户供应链领域针对缺货问题进行了大量分析。或者，亚马逊是真正脱颖而出的第一个例子，这就是很棒的报价。比如我想买东西，我应该买什么，然后得到更多的建议。然后大量的认知智能可以得出这些答案。它还可以产生收入。要获得购买建议或优惠，下一步是考虑您应该得到什么。Wipro如何在内部使用它？我们称之为“Wipro上的Wipro”。我们为客户提供固定价格所做的大部分工作都是自动化的。所以我们现在所做的工作中有18%是由机器人完成的。但是我们在Wipro的内部共享服务中做的很多财务工作，我们在人力资源共享服务中做的很多工作都是自动化的，例如Wipro是一家上市公司，我们在每个季度都做，发布了下一季度的指导意见。这是通过我们为本指南开发的一个或多个机器人实现的。我们一年前开始这样做。过去，我们的财务团队需要60个人来完成这项工作，然后根据他们的判断得出结论。现在团队只需要8个人。很多工作都是由机器人完成的。当然，人类仍然会决定这是否是正确的指导，但这是由系统实现的，而且事实证明，它比人类更准确。让我举一个更复杂的例子。这就是我们为客户提供的，这是一家上市公司。他们有产品，他们有消费品，他们有很多产品销售渠道。现在他们正在使用我们开发的机器人来提供比他们过去所做的更好的预测模型。例如，许多条件可能会改变并影响其产品的销售和竞争对手的价格，所有这些都会影响企业的实际收入。所以它非常复杂，人工智能技术今天已经取得了长足的进步。“Wipro正在用新方法、新模式、新思路应对第四次工业革命，这意味着什么？”Kohli说：“这是一个很好的问题，很多人都在思考这个问题。”我们的一些客户认为，为他们利用认知智能的关键是技术。我不认为这只是一个技术问题，它远远超出了技术层面。所以我们想出了一些东西来做广告。我们称之为“4M模型”。这就是方法、模型、机器、思维方式。所有客户和企业都需要在这四个要素上努力。例如，当我们说“方法”时，方法是关于创建整个价值流。他们仅将一小部分价值流自动化是不够的。他们需要真正实现端到端价值流的自动化，这样他们和他们的客户才能从中获得巨大利益。模型显然是关于数据模型的，谁拥有数据，数据从哪里来？很明显是人工智能，以及它背后的数据模型。心态很重要，因为要让客户利用数据，他们必须改变传统的决策方式。他们必须相信数据，并且必须做好失败的准备。因为当您第一次开始使用这些算法时，初始结果很可能会比以前更差。这些机器学得很快，然后愿意花时间让它们学习，最终它们会比人类做得更好。有时，企业可能会在不合适的地方利用机器学习，但可能会从该实验中学到一些东西，然后可以将其应用到其他地方。因此需要有快速失败的心态。这是客户经营业务方式的转变。所以这就是为什么我们不认为这只是一个技术问题。由于正在发生的进步，企业现在可能在某些方面失败了，但六个月后，它可能是企业投资的好地方，因为现在有企业可以使用的新数据源。因此，公司需要真正从每次失败中吸取教训并进行调整，然后将学到的知识应用到新的领域。“对于希望采用人工智能和自动化的企业，您有什么建议？”科利说，“这是一个非常令人兴奋的领域。”因此，我可以举两个例子。第一，我相信企业中会有端到端的认知规模应用。如今，企业正在使价值链的各个部分实现自动化。但在不久的将来，企业将拥有端到端的认知应用。就是因为前面讲的客户体验和呼叫中心，会有一个自动化的客户呼叫中心应用，会是自感知、自响应、自学习、自适应的。这将在不久的将来发生，没有任何问题。第二，这是一个非常令人兴奋的空间，我相信由于5G、物联网、云计算、量子计算等技术的快速发展，将会有巨大的增长机会。这是一个非常令人兴奋的空间。显然，我们需要做一些工作，但从技术上讲，这在不久的将来都是可能的。“
