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調(diào)查:80%的客戶服務(wù)由聊天機(jī)器人提供

日期:2020-01-13   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:最近有關(guān)人工智能進(jìn)展的相關(guān)調(diào)查、研究、預(yù)測和其他定量評估,結(jié)果直指一些趨勢:消費(fèi)者對聊天 機(jī)器人 的接受度不斷增長,特別是在執(zhí)行日常任務(wù)方面;關(guān)于醫(yī)療AI算法缺少患者最糟結(jié)果的問題;以及2020年乃至未來關(guān)于人工智能和就業(yè)的最新預(yù)測。 企業(yè)和消費(fèi)……

  最近有關(guān)人工智能進(jìn)展的相關(guān)調(diào)查、研究、預(yù)測和其他定量評估,結(jié)果直指一些趨勢:消費(fèi)者對聊天機(jī)器人的接受度不斷增長,特別是在執(zhí)行日常任務(wù)方面;關(guān)于醫(yī)療AI算法缺少患者最糟結(jié)果的問題;以及2020年乃至未來關(guān)于人工智能和就業(yè)的最新預(yù)測。
 

調(diào)查:80%的客戶服務(wù)由聊天機(jī)器人提供


 

  企業(yè)和消費(fèi)者采用人工智能

 

  澳大利亞、英國和法國消費(fèi)者對聊天機(jī)器人的使用率最高,過去一年中,KUKA機(jī)器人維修,有超過70%的受訪者曾經(jīng)使用過聊天機(jī)器人與品牌進(jìn)行互動。美國和德國略微落后,比例為50%多;在過去一年中與聊天機(jī)器人交互的受訪者中,機(jī)器人維修,有80%使用聊天機(jī)器人獲得客戶服務(wù),而去年這一比例為67%;美國消費(fèi)者對于通過發(fā)送信息與品牌互動的興趣明顯增加,從2019年的52%增加到今年的62%;受訪的歐洲國家或者地區(qū)對信息通訊的平均需求量最高,占比65%;這也是年輕銷售者群體最感興趣的功能,年齡在18-34歲的群體中有70%多的人希望可以通過發(fā)送信息與企業(yè)交互;消費(fèi)者對機(jī)器人能夠完成日常任務(wù)的信心越來越高,例如有超過50%的受訪者表示,他們更喜歡機(jī)器人,而不是人工客服來告訴他們帳戶余額或者更新地址信息;相反,消費(fèi)者對于機(jī)器人執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)信息較低——只有15%的消費(fèi)者愿意讓機(jī)器人幫助他們糾正訂單中的錯(cuò)誤 [來源/LivePerson對六個(gè)國家或者地區(qū)的5000多名成年人進(jìn)行的調(diào)查]

 

  64%的受訪組織計(jì)劃明年增加AI投資;有77%的受訪者認(rèn)為,雖然AI越來越多地剝離了那些較為簡單的客戶服務(wù)請求,但同時(shí)人工客服則需要具備更多技能來處理更復(fù)雜和更高價(jià)值的客戶查詢;有74%的受訪者表示,今年人工客服的數(shù)量將有所增長或者保持不變; 79%的受訪者認(rèn)為AI將呼叫中心能夠提供一致的、及時(shí)的、有關(guān)聯(lián)性的體驗(yàn)[來源/NICE inContact和Forrester Consulting對美國、英國和澳大利亞307個(gè)企業(yè)組織進(jìn)行的在線調(diào)查]

 

  人工智能的業(yè)務(wù)影響

 

  Manpower France每年要收到來自80000家企業(yè)的130萬張發(fā)票。Manpower對Sidetrade的Aimie機(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)行了為期9個(gè)月的測試,結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)票收集量增加了12%[來源/財(cái)富]

 

  在過去12個(gè)月中,F(xiàn)annie Mae的8個(gè)IT團(tuán)隊(duì)使用Moogsoft的AIOps工具使其IT事件減少了35%,將解決問題所需的時(shí)間縮短了25%至75%(取決于具體問題);據(jù)Fannie Mae預(yù)計(jì),在他們把AI系統(tǒng)部署到所有業(yè)務(wù)部門并且該系統(tǒng)能夠更好地找出根本原因的情況下,明年的每月IT事件量將減少50%至60%[來源/WSJ]

 

  人工智能的研究成果

 

  家族性高膽固醇血癥(Familial hypercholesterolaemia,F(xiàn)H)是一種常見的遺傳性疾病,相比威脅生命的心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)高20倍,但如今,天生患有該疾病的130萬美國人中,只有不到10%的人被診斷出此病。FIND FH篩查算法對939名臨床診斷的個(gè)體和83136名不含F(xiàn)H的個(gè)體的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的,然后該模型被應(yīng)用于國家醫(yī)療就診數(shù)據(jù)庫(1.7億人)和綜合醫(yī)療交付系統(tǒng)數(shù)據(jù)集(174000個(gè)人)。在FH專家審查的病例中,國家數(shù)據(jù)庫有87%和醫(yī)療交付系統(tǒng)數(shù)據(jù)集有77%被歸類為具有足夠高的FH臨床可能性,因此值得進(jìn)行基于指南的臨床評估和治療[來源/The Lancet Digital Health ]

 

  古代文字或者銘文很容易被損壞,難以辨認(rèn)的文字部分必須由碑文學(xué)家進(jìn)行修復(fù),經(jīng)過訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助填補(bǔ)缺失的部分,字符錯(cuò)誤率為30.1%,而人類文字學(xué)家的錯(cuò)誤率為57.3%[來源/DeepMind]

 

  研究人員認(rèn)為,醫(yī)學(xué)AI算法在檢測與患者病情最糟情況相關(guān)的疾病特征方面的方式,遠(yuǎn)遠(yuǎn)比算法測試集合的平均表現(xiàn)更為重要。他們認(rèn)為,即使人類醫(yī)生對所有疾病類型診斷的平均表現(xiàn)要比機(jī)器差,但人類醫(yī)生也往往對這些異常值滿意。大部分醫(yī)療AI沒有對這些出現(xiàn)異常值的疾病子集進(jìn)行嚴(yán)格的算法測試,因此,很多結(jié)果的安全性可能是有偏差的。我們應(yīng)該對醫(yī)學(xué)AI給實(shí)際患者治療和患者病情帶來的影響進(jìn)行評估——很大程度上是目前測試藥物的方式——而不僅僅是看測試集的表現(xiàn)如何[來源/Fortune和arXiv]

 

  Mayo Clinic的研究人員使用面部識別軟件將84位志愿者的照片與其頭部輪廓MRI圖像進(jìn)行了識別。該軟件正確識別出了其中70人,準(zhǔn)確率為73%[來源/紐約時(shí)報(bào)和新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志]

 

  荷蘭皇家飛利浦公司和美國國防部利用41000個(gè)感染病例(從一個(gè)包含700多萬例住院患者的大型數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)集)開發(fā)了一種AI工具,該工具最多可以在臨床懷疑48小時(shí)之前,通過篩選生命體征和其他生物標(biāo)記物預(yù)測出感染的可能性[來源/Healthcare IT News]

 

  未來的工作方式

 

  新興技術(shù)實(shí)際上并不會很快取代美國100萬多倉庫工人。但在未來十年,m.dekuna.com,人工智能技術(shù)可能會讓他們的生活變得更加舉步維艱[來源/Recode和UC Berkeley]

 

  數(shù)據(jù)的生命,人工智能的動力

 

  數(shù)據(jù)以平均每個(gè)月63%的速度增長著;12%的受訪者稱,他們每個(gè)月的數(shù)據(jù)量增長速度在100%甚至更高;超過20%的受訪者稱,他們從1000個(gè)甚至更多數(shù)據(jù)來源提取數(shù)據(jù);有超過90%的受訪者表示,以可用于分析的格式提供數(shù)據(jù)是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性的任務(wù);大家普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)可移植性(45%)和可擴(kuò)展性(46%)是現(xiàn)代數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法的兩大優(yōu)勢[來源/Matillion和IDG對來自于規(guī)模在1000人以上的北美企業(yè)的200名IT、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程專業(yè)人員進(jìn)行的調(diào)查]

 

  過去兩年中,有85%的托管服務(wù)提供商(MSP)報(bào)告了針對中小企業(yè)(SMB)的攻擊,高于2019年的79%; 64%的受訪者稱,中小企業(yè)客戶正蒙受著業(yè)務(wù)生產(chǎn)力的損失,有45%的受訪者稱企業(yè)遭遇宕機(jī)。宕機(jī)的平均成本為141000美元,比2019年增加200%[來源/Datto對全球1400多家托管服務(wù)提供商的調(diào)查]

 

  人工智能市場預(yù)測

 

  根據(jù)Redpoint Ventures的數(shù)據(jù),到2023年數(shù)據(jù)標(biāo)簽服務(wù)市場規(guī)模可能會增長2倍達(dá)到50億美元[來源/經(jīng)濟(jì)學(xué)人]

 

  到2024年,全球AI保險(xiǎn)市場規(guī)模將從13億美元增長至200億美元[來源/Juniper]

 

  2019年亞太地區(qū)(不包括日本)在人工智能系統(tǒng)上的支出將達(dá)到62億美元,比2019年增長近54%;到2023年人工智能系統(tǒng)的支出將增加到214億美元,在2018-23預(yù)測期間的復(fù)合年增長率(CAGR)為39.6%[來源/IDC]

 

  預(yù)測人工智能的未來

 

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