人工智能项目失败的6个理由
发布时间：2021-07-28 11:36:01 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：数据问题是企业的人工智能项目没有达到预期目标的主要原因。但是，如果企业能从错误中吸取教训并长期坚持，那么在人工智能方面的努力将会得到回报。 18个月前，Cooper公司为其客户服务代理商推出了智能推荐系统，以便为客户问题提供解决方案。该公司前身为Na
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Stiller说，“然而，根据调查显示，像Cooper这样利用非结构化数据的公司，其业务超出其业务目标的可能性要高出24%。这真的需要企业对数据的看法发生根本性的转变。”
例如，Cooper公司以大约15亿个客户文档的形式拥有大量非结构化数据。因此，客户服务代理会花费太多时间查找帮助客户所需的文档，有时还需要与客户沟通回访。
因此，该公司使用机器学习技术扫描了所有15亿份文件，并仔细分析了第一批1.5亿份文件，这些文件属于200种最常用的文件。
Cooper公司的Sharma说，“现在我们有一个机器学习项目，它带来了价值，并且现在正在实施中。”
当企业重返以前问题缠身的人工智能客户服务项目时，除了加快客户服务呼叫的速度，文档分析还帮助创建一个更好的语言字典，供将来使用。
文化挑战
除了数据外，组织问题对人工智能的成功提出了重大挑战。
Sharma说，如果回到过去，他最初会专注于客户在详细解决问题时使用的语言，并让主题专家与人工智能开发人员配合工作。
Sharma说，“必须让客户与我们的技术团队一起合作，这样的场景始终是最重要的，你必须让他们一起共事，并使其成为一份全职工作。”
除非企业能从这些错误中吸取教训，否则实现人工智能承诺的机会可能会减少，因为失败的人工智能项目可能会让投资团队不再提供融资，并可能对员工和客户满意度产生负面影响。
Stiller说，“围绕人工智能的早期失败项目可能让执行团队放弃在这个领域的重大投资。这可能会导致企业落后于竞争对手。”
这一切都从企业管理层开始。正如德勤公司的调查显示，企业高层对于人工智能项目的支持至关重要。Stiller说，“如果企业首席执行官提供支持，那么其业务目标的成功率可能会超过77%。”
因此，不要让挫折破坏企业对人工智能的组织承诺，因为人工智能的长期方法会得到回报，他说，“随着时间的推移，企业实施的项目越多，投资回报率就会越高。”
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