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企业初始采用大奖娱乐城 的五个步骤
作者: 佚名 2018-11-05 14:20 【企业网D1Net】

如今,大奖娱乐城 的发展和应用引起了业界的广泛关注,但人们很难清楚地了解机器学习等技术如何真正有益于企业的业务。

根据微软公司最新发布的名为“最大化大奖娱乐城 机会”的调查报告,近三分之二的商业领袖并不了解使用大奖娱乐城 的潜在回报。

这个调查报告表明,“通常情况往往是将大奖娱乐城 与过高的或不合理的费用联系起来。”该调查对英国的1,000名商业领袖和4,000名员工进行了调查。一些行业观察家对大奖娱乐城 采取怀疑态度,他们强调了从聊天机器人到自动驾驶汽车等大奖娱乐城 相关技术的承诺与现实之间的差距。

尽管存在这些疑虑,但该报告指出,“已经加入大奖娱乐城 之旅的组织对生产率、绩效和业务成果等因素与没有采用大奖娱乐城 的组织相比提高了5%”。

微软公司英国分公司的首席技术官Michael Wignall表示,“我们调查过那些已经采用了大奖娱乐城 技术的组织,即使是那些预算不多的小型组织,也能看到实实在在的好处。”

根据Wignall的说法,企业实施的大奖娱乐城 相关技术包括从网站的聊天机器人到定制机器学习模型的所有内容,这些模型基于制造数据进行预测。

以下是调查报告确定在企业中初始采用大奖娱乐城 的五个步骤:

(1)确定企业需要解决的业务问题

首先确定企业需要解决的业务问题,然后评估每个问题,看看它们是否适合现有的大奖娱乐城 相关技术,例如用于处理简单客户查询的聊天机器人或者用于某些后台的机器人过程自动化(RPA)办公室角色。(关于RPA基于规则的方法是否应被归类为大奖娱乐城 的一种形式存在争议,但此报告提到RPA是一种与大奖娱乐城 相关的技术)。

在报告中,英国能源公司Centrica表示,其目标是尽快解决客户问题,并建立一个自然语言机器人,与呼叫中心的工作人员一起工作,为他们提供最佳支持客户的信息,并将更新提供给组织的后端系统。

(2)确定组织构建、管理和支持大奖娱乐城 相关系统的准备程度

企业需要检查他们是否准备好构建和管理他们选择的大奖娱乐城 系统。

每个主要大奖娱乐官方网站 提供商都提供各种各样的机器学习服务,包括用于图像和语音识别的按需服务,用于构建自定义模型的工具,以及内部构建的选项使用GPU的系统和众多以机器学习为重点的软件框架。

该报告指出的一个关键问题是,采用机器学习是否正在捕获正确的数据,并且是否正在对其进行适当处理,以训练模型进行有用的预测。

微软公司的Wignall表示,“我们所说的良好数据意味着其具有一定质量和数量。企业需要先考虑实施任何技术,为什么要收集这些数据以及用它来做什么。不分对错地捕捉一切数据不再是业务前进的方向。”

报告发现,许多企业已经建立了数据收集和清理管道,超过三分之一的企业表示他们的组织已经使用预测数据分析和数据集成等工具。

(3)映射组织中的核心技能和缺失的核心技能

该报告建议在制定任何缺失技能的方法之前获得可用技能和中长期所需技能,包括使用内部技能计划、招聘和利用合作伙伴组织。

这些不仅仅是实现项目所需的技能,还包括员工所需的技能,这些员工的工作将因使用与业务中的聊天机器人相关的大奖娱乐城 相关技术而发生变化。

微软公司的调查发现,大约三分之一的商业领袖承认不确定如何为员工提供应对大奖娱乐城 重塑角色所需的技能。

虽然近半数员工认为能够开发对其工作重要的新技能,但只有15%的员工表示他们的组织正在提供支持以帮助他们完成工作。此外,只有18%的人表示他们正在积极学习新技能,以帮助他们跟上“大奖娱乐城 导致的未来工作变化”。

这一发现与英国人力资源机构CIPD的一份报告相吻合,该报告发现,英国的员工培训支出一直在下降,而且近年来与工作相关的学习参与率显著下降。

(4)培养员工可以试验和评估大奖娱乐城 的文化

微软公司调查发现,员工和企业领导人愿意尝试使用与大奖娱乐城 相关的技术来帮助他们完成工作,67%的领导者和59%的员工表示他们对这个想法持开放态度。

但是,在使用这些新技术之前,员工可能需要一些鼓励。纽卡斯尔市议会一直在尝试使用各种机器人来处理与公众的简单互动,建议采取一些简单的步骤。

“部分原因归结为选择合适的项目进行试验。”微软公司数字化转型项目经理Jenny Nelson在报告中写道,“从小规模试验开始,扩大规模可以帮助团队建立信任,获得反馈,吸取教训,建立信心。”

微软公司的Wignall表示:“我们接受调查的员工对大奖娱乐城 的使用持非常开放的态度,从员工的角度来看并没有根深蒂固的阻力。但他们可能不一定具备利用这种变化的技能,他们也可能会担心如果他们现有的技能不是未来所需的合适技能,他们的工作会发生什么。”

他建议,“从下到上培养学习和发展环境,人们在考虑如何在大奖娱乐城 的支持下改变工作和发展技能,并鼓励不断学习和发展”。

(5)不要忘记道德和偏见

如上所述,机器学习系统仅与它们所训练的数据一样好。

调查报告指出,“如果这些数据具有歪曲性、偏见或完全错误,那么机器学习会使用它的方式反过来又会产生根本性的缺陷。需要进行人为监督。只有通过帮助工程师消除围绕性别、种族、民族和社会经济背景等因素的数据盲点,我们才能确保大奖娱乐城 技术提供想要的无偏见的对社会负责的结果。”

该报告建议制定一份大奖娱乐城 宣言,规定以道德方式使用该技术的框架,并保护数据隐私,防止滥用大奖娱乐城 的恶意行为,并针对固有偏见、自动化等问题制定明确的指导方针。


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