譯者 | 陳峻

現如今，人工智能(AI)已經在各個公司、乃至各個行業得到了廣泛的使用。它甚至已經代表了一種工業化的趨向。就技術需求本身而言，無論是現有的數據科學平臺，還是多合一的工具使用，亦或在云中或本地進行數據的托管，企業有著大量的AI軟件實現方案可供選擇。而為了避免您碰到選擇困難，下面我將和您討論在進行企業級AI平臺的選型時，應該注意的各個要點。

一、評估AI和業務需求的貼合度

1.不要盲目跟風時髦詞匯

對于非IT出身的企業管理層而言，諸如：大數據、物聯網、以及區塊鏈等時下常被提及和熱議的時髦詞匯，往往會讓他們趨之若鶩，唯恐“上車”晚矣。我曾見過一個真實的例子：IT團隊被告知，他們必須在不考慮業務實際需求的情況下，去實施某些新的特定技術。可見，和過去一樣，我們仍然需要持續關注實際的業務需求。這是成功選型的第一步。畢竟有時候，能夠通過簡單的“if-then-else”語句解決的情況，就沒有必要上馬復雜的AI，而有些AI實際上也可以通過簡單的算法組合，來解決實際問題。

2.到底需要什么?

此處會涉及到經典的靈魂三問：“為什么需要，什么更重要，要達到什么目標?”通常，在這些問題被交由管理層制定時，他們的答案是不一定精準的。例如，如果您被要求為一家公司建立一套AI平臺，而公司的股東卻要求明年利潤翻一番。那么您就需要認真考慮新的AI平臺的智能化水平，是否真的能夠匹配這樣的業務目標，是否需要事先和管理層進行深入的溝通與商討。

讓我們回到業務需求上。為了明確實際需求，我們不但需要通過收集競爭情報(competitive intelligence)的方式，從競爭對手處了解他們已實施了的相關用例，而且應當通過訪談供應商、參觀學術展會等形式，確定貴司現有的和有待建立的流程。

3.有哪些類型的AI用例?

正如前文所述，如今AI的成功用例已經涉及到了各行各業。下面，我將為您簡單列舉一些典型的行業用例：

• 營銷自動化和定義
• 銷售預測、潛在客戶開發和基于分析的培訓
• 欺詐檢測、可以通過CEP(復雜事件處理，Complex Event Processing)平臺來部分實現
• 服務定制
• 庫存管理
• 管理諸如自動郵件、文件處理、以及決策支持等任務
• 在法律和保險等領域的自動化決策
• 預測性維護

4.有哪些阻礙人工智能的因素?

當然，AI也非放之四海而皆準的方法;我在考慮一個用例是否應該運用AI時，除了判斷其自身是否已滿足了數字化的基本要求之外，還應當考慮如下方面：

• 如果AI方案發生錯誤，會帶來什么后果?
• 如果AI方案存在偏差，會造成什么影響?
• 由AI項目做出的決定，是否會產生法律后果?
• AI的決定是否會破壞現有的客戶關系?
• 在用例中，是否存在人工干預或判斷更適合保證結果準確性之處?

二、自建還是購買

企業在考慮是在內部自行構建平臺、還是從外部購買平臺時，需要回答更多更詳細的問題。首先，您需要衡量業務需求是否非常的具體與瑣碎。如果不是的話，那么您可以直接選擇購買成熟產品的方式，快速地構建起AI平臺。接著，您可以通過如下擴展清單，進行進一步的考慮：

• 比較自建和購買在商業計劃上的利弊。
• 市場上是否有針對本企業具體業務需求的AI方案?
• 供應商是否已經為您的用例提出了相應的解決方案?
• 服務供應商是否存在著四年內倒閉的重大風險?
• 企業是否能夠按照自己的想法和方式，從AI平臺中直接獲取競爭優勢?
• 是否存在需要完全獨立于供應商的關鍵業務需求?

三、企業級能力平臺

在確定了是自建還是購買AI平臺后，您需要制定和研究將要構建出的AI平臺的全方位能力列表，下面是一些值得參考的方面：

• 數據整合
• 數據治理
• 實驗與開發
• 部署和監控
• 智能引擎(包括機器學習編程與代碼庫等)
• 優化能力
• 協作能力
• 可視化

下面是市場上兩大典型的AI服務供應平臺的類別，以及它們之間的主要區別：

四、企業級AI平臺的替代品

其實，上面討論的企業級AI平臺并不是唯一的解決方案。在具體實踐中，企業還可以根據自身具體的業務用例，相對于整個行業的難易程度，選用如下兩種“業務專用平臺”和“機器人流程自動化(Robotic Process Automation，RPA)平臺。

1.業務專用平臺

在某些領域，您可能需要使用那些長期專注于本行業特定業務范圍的方案供應商。尤其是在制造業中，一些深耕該領域的服務供應商已經能夠提供現成的AI解決方案，來協助您更好地管理工廠、實現預測性維護等AI職能。因此，此類方案往往可以被拿來“開箱即用”，涵蓋了您現有的用例，并能與特定的行業應用無縫銜接。

2.機器人流程自動化

作為一種捆綁式的解決方案，RPA往往能夠把各種人工任務轉換為機器人式的自動化。通過與OCR方案的相輔相成，它們可以方便開發人員以電子郵件的形式，編寫和發送響應，以涵蓋各種真實的AI用例。雖然此類方案的投資回報率比較高，但是管理RPA和被操控的應用之間的依賴關系則比較麻煩。因此，從理論上說，如果貴企業的業務軟件在變化頻率上、以及發展速度上都不大的話，可以考慮采用RPA平臺。

五、總結

綜上所述，我們從評估自身業務出發，探討了如何關注正確的AI用例需求、衡量是自行構建、還是從供應商處購買AI平臺，以及是在本地、還是在云端進行平臺的管理與工具的選型。希望上述要點能夠給您在遴選企業級AI工具的過程中，提供實用性的參考與借鑒。

原文鏈接：

https://dzone.com/articles/guide-to-enterprise-ai-platform-selection