Gartner:2018年人工智能商业价值将达1.2万亿美元
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发布时间:2018-04-29 09:06

  据Gartner预测,2018年人工智能(AI)产生的全球商业价值预计将达到1.2万亿美元,比2017年增长70%。预计2022年AI衍生的商业价值将达到3.9万亿美元。

  Gartner 对AI衍生的业务价值预测评估覆盖了所有企业垂直行业的AI总商业价值。 有三种不同的AI商业价值来源:客户体验,新收入和降低成本。

  客户体验:对间接成本的正面或负面影响。 客户体验是人工智能技术广泛应用的必要先决条件,以充分发挥其潜力并实现价值。

  新收入:增加现有产品和服务的销售额,和/或创造超出现有情况的新产品或服务机会。

  降低成本:降低生产和交付这些新产品或现有产品和服务的成本。

  “由于计算能力,数量,速度和数据的多样性以及深度神经网络(DNNs)的进步,AI在未来10年内有望将成为最具颠覆性的技术类别。”John-David Lovelock说, Gartner研究副总裁。 “2017年至2022年企业收购的AI增强型产品和服务的最大总体来源之一,将是满足一个需求的利基解决方案,企业管理人员将推动对这些产品的投资,这些产品来自数千家专注于专业供应商与特定的AI增强应用程序。”

  AI商业价值增长显示与新兴技术相关的典型S形曲线模式。 2018年,增长率估计为70%,但到2022年将放缓。 2020年后,曲线将趋于平缓,导致未来几年增长率低。

  “在AI早年,客户体验(CX)是衍生商业价值的主要来源,因为组织看到使用AI技术改善每个客户交互的价值,其目标是增加客户增长和保留客户。通过降低成本,各组织正在寻找使用AI来提高流程效率以改善决策制定和自动执行更多任务的方法。” Lovelock说, “然而,到2021年,由于公司发现使用人工智能增加现有产品和服务销售额的商业价值,以及发现新产品和服务的机会,新收入将成为主要来源。因此,从长远来看,人工智能的商业价值将会带来新的收入可能性。”

  突破AI类型衍生的全球商业价值,决策支持/增强(如DNNs)将占2018年全球AI衍生业务价值的36%。到2022年,决策支持/增强将超越所有其他类型的AI举措,占全球人工智能衍生商业价值的44%。

  “DNN允许组织对大量数据集进行数据挖掘和模式识别,而这些数据集并不容易进行量化或分类,从而创建了对复杂输入进行分类的工具,然后对传统编程系统进行分类,从而使决策支持/增强算法能够直接处理信息,以前需要一个人分类。”Lovelock说,“这些对组织实现决策和交互过程自动化的能力产生巨大影响,这种自动化水平降低了成本和风险,并通过更好的微目标定位,细分,市场营销和销售实现了增加收入。”

  虚拟代理允许企业组织降低人力成本,因为他们接管呼叫中心,帮助台和其他服务人员的简单请求和任务,同时将更复杂的问题交给其人员。他们还可以提高收入,例如Roboadvisors在金融服务或呼叫中心的销售。作为虚拟员工助理,虚拟代理可以帮助执行日程安排,日程安排和其他管理任务,从而释放员工更高附加值工作的时间和/或减少对人员助理的需求。代理商在2018年占全球人工智能衍生业务价值的46%,到2022年占26%,因为其他人工智能类型已经成熟并为商业价值做出贡献。

  决策自动化系统使用AI来自动化任务或优化业务流程。它们特别适用于将语音翻译为文本或反过来的任务,处理手写表单或图像,以及对常规系统无法访问的其他丰富数据内容进行分类。由于非结构化数据和模糊性是企业世界的主要因素,随着时间成熟,决策自动化将为企业带来巨大的商业价值。目前,决策自动化仅占2018年全球AI衍生业务价值的2%,但到2022年将增长至16%。

  2018年,智能产品占全球AI衍生业务价值的18%,但随着其他基于DNN的系统类型逐渐成熟并超过智能产品对商业价值的贡献,到2022年将缩减至14%。智能产品中嵌入了人工智能,通常采用云系统的形式,可以集成来自多个系统和交互的用户偏好数据。它们了解用户和及其偏好,以超个人化的体验并推动用户参与。