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 隨著消費者行為的改變和公司的運營需求，人工智能正逐漸成為企業業務的推動力。但就現階段而言，即使是最復雜且經過重復測試、調整的 AI 模型也無法預測疫情對社會帶來的變化與發展。它對我們的個人和社會造成的影響很難量化。去年三月，疫情的出現打破了我們對過去一年的原有計劃，也改變了社會發展的走向。但是在一年后，從這場危機中我們仍然汲取了很多教訓。從技術角度來看，一些最重要的經驗集中在數據、分析和人工智能的持續發展和重要性應用上。不可否認，疫情是加速推動數字化轉型的催化劑，也正在幫助企業實現業務連續性和彈性控制。在疫情之前，人們通常將 AI 視為未來重要的發展方向，但在實際應用上高層管理人員并不會給予全力的支持。不過在過去的一年中，它已被證明是企業接觸客戶、維持運營以及人們在日常生活中發揮作用的重要依靠，這一情況也隨即起了變化。以下是過去一年中，疫情為人工智能發展帶來的三個重要變化：

一、消費者正在擁抱 AI 驅動的交互

2020 年 3 月開始，有兩個變化正在悄悄發生：

• 消費者要求更豐富、安全的購物交互方式
• 企業和廠商提供了相應的技術 & 平臺來滿足消費者的需求

根據凱捷(Capgemini)三年前發布的一項研究數據顯示，有 21% 的消費者每天都進行 AI 交互。而截至 2020 年 7 月，由于人們更頻繁的使用聊天機器人、數字助理、語音和面部識別以及生物識別掃描儀來代替人與人之間的交互，這一比例上升至54%。消費者對 AI 驅動的交互的信任度也從 2018 年的 30% 上升到 2020 年的 46%。從零售、雜貨和餐廳的非接觸式訂購到遠程醫療交互(取代了就診醫生的訪問)，消費者對這些非接觸式設備的采用交易一直是關鍵且一致的變化。并且大家也逐漸意識到，哪怕疫情結束，這些變化也不會消失。

二、打破歷史進行預測建模

那些不斷變化的消費者行為，為數據科學團隊創造了一個擺到面前的現實：預測性 AI 和機器學習(ML)模型及其所衍生的數據幾乎剛輸出便過時了，并且在許多情況下都變得無關緊要。過去，這些模型基本來源于過去幾年來行為模式的歷史數據。但是，在支出趨緊、購買選擇受限、需求模式變化以及與客戶互動受限的世界中，歷史數據已經不再適用。為了解決這個問題，在公司無法提供不準確的預測或收入損失的時候，AI 團隊轉向了實時變化的預測等解決方案。

三、在數字化轉型中，人工智能等于投資回報率

迫于壓力，去年的春天很多公司都面臨著做出一個艱難的選擇。是暫停項目和計劃并等待疫情消退，還是在這些充滿挑戰的時期借助 AI 進行轉型?許多人將后者視為最佳選擇，因為可以利用先進的技術功能更好地預測未來，而不是通過總結歷史規律、”看后視鏡“開展業務。但是，因為在經濟不確定性的情況下，這也伴隨著業務預算被收緊、嚴格管控。不過當技術轉型涉及 AI 部署時，組織將有巨大的機會獲得業務優勢，同時獲得很高的 ROI。通過選擇適當的用例并正確執行，人工智能驅動的項目可以在部署的頭六個月內收回成本 —— 并在整個項目或程序生命周期內帶來 ROI 的倍數。在數據轉換(以實現 AI)等領域進行的前期投資似乎非常艱巨。但是，最佳實踐案例研究已經證明，實際上已經出現很多自籌資金的業務案例。

人工智能只是可用來幫助企業度過疫情時期的眾多技術功能之一。但是，隨著我們進入第二年，許多借助 AI 力量的商業模式已經顯示出它們的長期價值。擁有提高效率、更快地工作并從數據中獲取更準確的分析的技術將繼續具有高度相關性。盡管 AI 在過去一年中的故事和發展關鍵詞就是“轉型”，但它的旅程很可能才剛剛開始。