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的专家讨论了人工智能和自动化的最佳实践,并就如何部署这些关键的新技术提供了指导。

引人注目的事实是,7500名员工实际上是聊天机器人。 这家企业与人工智能平台合作,最先将人工智能和自动化引入了事务所。

展望未来,许多成功的事务所需要结合人类和机器学习系统,创造新的模式,新思维保持与其他公司的竞争力。

人工智能和自动化如何塑造未来的职场? 更重要的是,一家公司如何保持商业领先地位。

为了提供企业如何部署人工智能和自动化的见解,领域媒体采访了该公司的副总裁兼全球领导者。

人工智能会减少还是增加就业? 人类有充分的理由担心机器人的崛起吗?

这是我们正在考虑的问题。 很多人问我这个问题。 你已经把这个当做零和游戏了吗? 飞速的发展史,可以知道工业革命引进自动化技术,人口增加,工作岗位增加,失业率下降时发生了什么。 今天,美国是失业率最低的国家之一。

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我相信有越来越多的员工倾向于乐观,但是员工的性质会发生变化。 新领域有越来越多的工作岗位,现在可能比较小或正在成长,需要学习很多知识和技术。 特别是从事商业活动的人和有可能承担越来越多体力劳动的人。

当然,不仅仅是了解智能行业,很明显这是一个热门行业,但五年前我们还看到了其他缺乏机会的行业。 例如在设计行业。 因为实现自动化还是需要人的经验。 为此,提供设计和互联网安全的工作。 因此,通过自动化和认识智能技术的使用,该行业的快速发展空之间进一步扩大,从而增加了该行业的机会。

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企业如何采用人工智能和自动化? 公司有7500个机器人,这是怎么回事?

我们从两个方面来看它,一个是我们为用户做了什么,另一个是我们为自己做了什么。 对于顾客,我们在这三个不同的行业采用人工智能。 第一是提供重要的自动化运营,第二是提高顾客满意度,第三是为用户识别新的盈利行业。 在此举例证明。

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以了解客户( kyc )为例,证明自动化。 如果银行有新客户(特别是大公司),则必须确保这些实体与政府不应出资的实体没有关系。 海外账户纳税法( fatca )和其他合规行业需要做很多工作来完成这些实体的年度报告,收集互联网上所有可用的资料,建立所谓的实体结构。 合规官显然会进行检查和验证。

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现在大部分员工都是由机器人自动进行的。 这是我们在操作空期间做的事,还有很多其他的例子。

其次,在顾客体验方面,我认为各自都是顾客。 比如你知道机器人和聊天机器人,但公司实际上可以和机器人对话。 而且显然不是很高级,有时会很痛苦。

聊天机器人也在呼叫中心,但现在已经到了与应用程序互动的边缘。 我的问题和疑问已经在申请中被解答了,但是它的呼叫实际上没有到达呼叫中心,所以被称为数字偏转,基本上可以缩短周期,减轻痛苦,用直观的方法回答问题。

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三是创收。 例如,为了解决客户供应链空之间的短缺问题,进行了大量分解。 或者亚马逊真的是第一个备受瞩目的例子,是最好的报价。 比如想买东西,该买什么,然后想得到越来越多的建议。 很多认识智能都能得到这些答案。 也能获得收益。 为了获得购买建议和最佳报价,请考虑下一步应该得到什么。

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wipro内部怎么采用? 我们称之为wiproonwipro。我们为用户提供固定价格的许多努力都是自动化的。 因此,我们现在做的工作有18%是机器人在做。 但是wipro的内部共享服务做了很多财务工作,人事共享服务做的很多工作都是自动化的。 例如,wipro是一家上市公司,我们每季度发布一次下一季度的指导方针。 这是通过一个或多个机器人实现的,我们开发了这个指南。 我们从一年前开始就这样做了。 过去,我们的财务团队需要60个人来做这项工作。 然后,需要通过自己的评价得出结论。 现在这个队8个人就可以了。

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很多事业由机器人进行。 当然,人类会决定它是否正确的诱惑,但这是通过系统实现的,表明它比人类更准确。

举个更复杂的例子,这是我们提供给顾客的,这是上市公司。 他们有产品,很贵,有很多销售渠道。 现在,他们用我们开发的机器人,提供了他们过去做的更好的预测模型。

例如,多个条件可能会发生变化,从而影响产品的销售和竞争对手的价格。 所有这些都会影响公司的实际收入。 所以这又多又杂,现在人工智能技术进步很大。

wipro企业正在以新的方式、新的模式和新思路应对第四次工业革命。 这是什么意思?

kohli说这是个好问题。 很多人都在想。 我们的一位顾客认为,对他们来说,采用认知智能的关键是技术。 这是个技术问题,我不认为远远超出了技术范围。 于是我们稍微考虑了一下。 我们称之为4m模型。

这就是做法、模型、机器、想法。 所有的顾客和公司都需要致力于这四个要素。 例如,当我们谈论方法时,方法就是创造整个价值流。 对他们来说,自动化价值流动的一小部分

有时,公司会在不合适的地方利用机器学习,但可以从这个实验中学习一些知识,然后将其应用到其他地方。 因此,需要有迅速失败的想法。 这是顾客经营公司方法的转变。 所以我们不相信这是技术问题。

虽然由于正在发生的进步,公司现在有可能在某个事件中失败,但是6个月后,这有可能成为公司投资的好地方。 因为现在有了新的数据源,公司可以采用了。 因此,公司需要从所有的失败中真正学习和适应,并将其学习应用到新的行业中。

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kohli先生说这是一个令人兴奋的行业。 因此,我们可以举出两个例子。

第一,我相信企业有端到端感知规模的应用。 目前,企业正在自动化价值链的所有部分。 但是,在不久的将来,公司将拥有端到端的识别应用程序。 不过,我刚才提到的客户体验和呼叫中心有一个自动化的客户呼叫中心应用程序,它具有自我识别、自我响应、自我学习和适应能力。 这发生在不久的将来,同时也没有任何问题。

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其次,这是一个非常令人兴奋的空之间,我相信5g、物联网、云计算、量子计算等技术的高速发展,将带来巨大的增长机会。 这是非常令人兴奋的空之间。

很明显,我们需要做点工作,但从技术上来说,这一切有可能在不久的将来实现。

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