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[導(dǎo)讀] 首席信息官們知道,他們需要參與人工智能的戰(zhàn)略計(jì)劃,但是他們不確定如何走進(jìn)人工智能的世界。而這里,來(lái)自金融服務(wù)業(yè)的一個(gè)例子可以向您展示如何與組織的業(yè)務(wù)策略同步開(kāi)發(fā)、集成和部署AI。 人工智

首席信息官們知道,他們需要參與人工智能的戰(zhàn)略計(jì)劃,但是他們不確定如何走進(jìn)人工智能的世界。而這里,來(lái)自金融服務(wù)業(yè)的一個(gè)例子可以向您展示如何與組織的業(yè)務(wù)策略同步開(kāi)發(fā)、集成和部署AI。

人工智能(AI)正越來(lái)越多地進(jìn)入到我們的日?;顒?dòng)當(dāng)中。任何使用谷歌、Facebook或微軟產(chǎn)品的人都知道這一點(diǎn)。雖然它遠(yuǎn)非完美,但正在快速改善著。并非每個(gè)企業(yè)都在以同樣的速度使用人工智能。你的組織已經(jīng)開(kāi)始研究使用人工智能了嗎?你對(duì)如何在你的組織中解決和實(shí)施人工智能有什么頭緒嗎?你的企業(yè)和業(yè)務(wù)架構(gòu)師應(yīng)該如何檢查AI?他們應(yīng)該從哪里開(kāi)始?本文將嘗試用一個(gè)財(cái)富管理的例子來(lái)回答這些問(wèn)題。

什么是人工智能?

第一次提到人工智能大約是在60年前。人工智能有多種定義方式。下面這個(gè)10分鐘的視頻,“什么是人工智能?”很好地解釋了人工智能,并闡述了其中的幾個(gè)定義:

另外,我也覺(jué)得維基百科的定義非常恰當(dāng):

“人工智能,有時(shí)也被稱為機(jī)器智能,是由機(jī)器展示的智能,與人類和其他動(dòng)物展示的自然智能相區(qū)別。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,人工智能研究被定義為對(duì)智能代理的研究:包括任何能夠感知其環(huán)境并采取行動(dòng)來(lái)最大限度地提高其成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)機(jī)會(huì)的設(shè)備?!?/p>

最近對(duì)人工智能的熱情很大程度上源于深度學(xué)習(xí)發(fā)展的結(jié)果,深度學(xué)習(xí)是一種基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而不是基于特定任務(wù)的算法。深度學(xué)習(xí)可以是監(jiān)督的、半監(jiān)督的或無(wú)監(jiān)督的。就像《人工智能時(shí)代的希望與挑戰(zhàn)》一書(shū)中提到的那樣,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在可以很容易地超過(guò)十層,模擬的神經(jīng)元數(shù)以百萬(wàn)計(jì)。

部署的挑戰(zhàn)

并不是每個(gè)人都有谷歌、Facebook或微軟的雄厚財(cái)力和技術(shù)能力。人工智能很可能會(huì)提供價(jià)值,但它的開(kāi)發(fā)、實(shí)施和實(shí)際應(yīng)用對(duì)大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)是,而且將繼續(xù)是一個(gè)真正的挑戰(zhàn),更不用說(shuō)對(duì)大多數(shù)公共組織來(lái)說(shuō)了。技術(shù)知識(shí)和資源都將是匱乏的。在某些情況下,獲取、訪問(wèn)和分析現(xiàn)有收集的數(shù)據(jù)的權(quán)利仍然是一個(gè)問(wèn)題。最后,具體的人工智能舉措帶來(lái)的積極成果可能需要比預(yù)期更長(zhǎng)的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。

正如谷歌Brain創(chuàng)始人Andrew Ng最近在《福布斯》上的一篇文章中所提到的:

“人工智能技術(shù)雖然令人興奮,但也并不成熟。冒著聽(tīng)起來(lái)褻瀆神明的風(fēng)險(xiǎn),但孤立的人工智能技術(shù)是沒(méi)有用的。它需要大量的定制,來(lái)確定它可以如何適合您的業(yè)務(wù)概念。要做到這一點(diǎn),需要對(duì)你的公司有廣泛的了解,并對(duì)人工智能有相當(dāng)深的了解。如今,要想挖掘人工智能的價(jià)值,需要一個(gè)了解商業(yè)環(huán)境、具有跨職能知識(shí)的團(tuán)隊(duì),比如如何將人工智能應(yīng)用于醫(yī)院,或如何在物流網(wǎng)絡(luò)中使用人工智能。如果沒(méi)有關(guān)于業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式的跨職能知識(shí),將很難適當(dāng)?shù)囟ㄖ艫I以推動(dòng)特定的業(yè)務(wù)成果?!?/p>

使用架構(gòu)來(lái)部署人工智能

正如Raj Ramesh在本期播客中提到的,業(yè)務(wù)架構(gòu)將如何幫助利用AI:

“業(yè)務(wù)架構(gòu)在組織的未來(lái)將發(fā)揮著重要作用。毫無(wú)疑問(wèn),人工智能將成為未來(lái)業(yè)務(wù)不可分割的一部分。一些組織提出的與人工智能應(yīng)用相關(guān)的關(guān)鍵問(wèn)題包括‘我們從哪里開(kāi)始?’,‘我們將如何使用這些成熟的技術(shù)來(lái)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?’當(dāng)業(yè)務(wù)架構(gòu)師將業(yè)務(wù)策略映射到執(zhí)行時(shí),他們將需要回答這些問(wèn)題?!?/p>

企業(yè)和業(yè)務(wù)架構(gòu)師在使用AI等工具設(shè)計(jì)這些組織的未來(lái)場(chǎng)景方面也發(fā)揮了重要作用。構(gòu)建和部署人工智能應(yīng)用程序不能用混亂的方法來(lái)執(zhí)行。如果事先沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的面向業(yè)務(wù)的架構(gòu),就不可能知道人工智能的起點(diǎn)和意義。業(yè)務(wù)和企業(yè)架構(gòu)師必須理解將受到人工智能影響的信息、價(jià)值流、能力、應(yīng)用程序和流程。

一個(gè)例子:財(cái)富管理中的人工智能

AI目前擾亂金融服務(wù)業(yè)的方式至少有五種,如下所示:

1.通過(guò)機(jī)器人顧問(wèn)進(jìn)行投資,幾乎很快就可以取代金融顧問(wèn);

2.由會(huì)話人工智能支持的聊天機(jī)器人將很快支持讓客戶參與進(jìn)來(lái);

3.人工智能最近開(kāi)始在欺詐檢測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)管理方面減少誤報(bào);

4.人工智能最終將能夠“學(xué)習(xí)”、記憶并遵守所有適用的法律法規(guī);最后

5.人工智能可能很快就能預(yù)測(cè)股價(jià)和市場(chǎng)走勢(shì),從而顛覆財(cái)富管理。

讓我們更仔細(xì)地研究一下人工智能和財(cái)富管理。如果合適的話,或許可以著手一個(gè)雄心勃勃的項(xiàng)目,嘗試用人工智能來(lái)取代一只不良基金的投資經(jīng)理。

管理基金本質(zhì)上就是選擇要交易的金融工具,如圖1所示。它包括以下幾個(gè)價(jià)值階段:1-檢查某一選定類別的金融工具,2-選擇金融工具的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),3-評(píng)估所有可用的金融工具,4-選擇每種金融工具的數(shù)量和價(jià)格,5-下訂單選定金融工具??偣灿?6種功能支持這個(gè)價(jià)值流。有5個(gè)業(yè)務(wù)能力支持“檢查某一選定類別的金融工具”這個(gè)價(jià)值階段。也有5個(gè)業(yè)務(wù)能力支持“選擇金融工具的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)”。3項(xiàng)功能支持“評(píng)估所有的金融工具”。2個(gè)功能支持“選擇每種金融工具的數(shù)量和價(jià)格”。最后,還有5個(gè)功能支持“下訂單選定金融工具”這個(gè)價(jià)值階段。另外,一些啟用功能支持多個(gè)價(jià)值階段。

如上面的圖2底部所示,“選擇要交易的金融工具”價(jià)值流的三個(gè)關(guān)鍵啟用功能需要表現(xiàn)得非常好,才能讓AI表現(xiàn)得像所選類別中其他競(jìng)爭(zhēng)基金的前四分之一一樣好。第一個(gè)有問(wèn)題的能力是“金融工具模式分析”。第二個(gè)是“金融工具估值”能力。最后,第三個(gè)有問(wèn)題的能力是“投資組合分配確定”的能力。

與這三個(gè)功能相關(guān)的應(yīng)用程序、流程和需求將需要詳細(xì)審查,以完成該財(cái)富管理人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃的設(shè)計(jì)。還需要研究與這三種能力有關(guān)的信息概念和數(shù)據(jù)庫(kù)。

企業(yè)和業(yè)務(wù)架構(gòu)師還可以詳細(xì)描述和評(píng)估各種場(chǎng)景,以更好的使用人工智能來(lái)提供投資組合管理。上面的表1簡(jiǎn)要描述了4種可能的場(chǎng)景。顯然還會(huì)有更多。每個(gè)場(chǎng)景都需要完成財(cái)務(wù)分析、影響分析和風(fēng)險(xiǎn)分析。由于所涉及的資金數(shù)額巨大,而且產(chǎn)生積極結(jié)果的時(shí)間框架也不確定,因而推遲人工智能計(jì)劃并保持“現(xiàn)狀”不應(yīng)被排除在可能的方案中。

所有人工智能計(jì)劃都應(yīng)該始終以類似的系統(tǒng)和業(yè)務(wù)架構(gòu)方法進(jìn)行仔細(xì)檢查,在這種方法中,關(guān)于業(yè)務(wù)如何運(yùn)行的跨功能知識(shí)將被用來(lái)適當(dāng)?shù)囟ㄖ艫I,以驅(qū)動(dòng)特定的業(yè)務(wù)結(jié)果。這將增加您交付與組織的業(yè)務(wù)策略同步的成功的AI計(jì)劃的幾率。

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