是不是不想工作 工作其實也不想你

在AI技術的運算能力變得愈發強大，而成本反而變得越來越低廉的大趨勢下，AI在商業應用上的價值越來越高。24小時AI客服、強大的AI數據分析師、自我優化的AI產品掃描員......而Google、IBM這樣的AI技術大佬們憑藉他們敏銳的商業嗅覺，已經著手向企業提供API，進而創建自己的智能辦公系統。儘管大部分的企業都才剛剛開始應用AI技術，但是AI帶來的自動化辦公已經開始在各種類型的崗位上取代了人類，為企業帶來了更大的競爭優勢。

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24小時專屬小助手——AI客服

「感謝您的郵件，我們會在3-5個工作日內給您答覆。」

經常發郵件聯繫客服的小夥伴一定對這樣的系統自動回復郵件不會感到陌生。跟傳統的人工客服發郵件溝通的體驗，很多時候都是這周發郵件問了個問題，下周才能收到答覆，然而在這個分分中幾百萬上下的商業圈，很難想像3-5天的回復時間會勸退多少潛在用戶，導致企業損失掉多少利潤。客戶關係管理（CRM）是企業管理系統的重要一環，目前的人工客服顯然是CRM中的短板。

AI不俗的社交能力、演算法帶來的學習能力和24/7在線的特點讓它成為了替代人工客服的最佳選擇。為了可以快速地回復每一個客戶的問題，英國的全民醫療保健服務（NHS）開始嘗試使用AI技術加持的聊天機器人作為客服，人們只要輸入他們的癥狀，AI客服就可以基於一個龐大的醫療資料庫迅速做出準確的回答，更重要的是AI客服可以做到24/7在線，使有緊急狀況的客戶也能得到幫助，這大大提升了NHS的客服質量。不僅如此，相比於人工客服，AI客服更懂得如何向客戶進行市場推廣，Virgin Holidays就已經把市場推廣的任務交給了AI客服，推廣達成率竟然比人工客服要高了10個百分點。Virgin的AI系統供應商Phrasee用Virgin的品牌理念和其三年的市場推廣郵件的主題來訓練AI客服寫信的風格，使得AI客服可以寫出更加優化的推廣郵件主題。

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強大全面的數據處理——AI數據分析師

不僅是客服這樣的前端工作，企業資源計劃（ERP）中的數據分析對AI來說也不在話下。因為數據分析和建模工作本身就可以通過AI系統的機器學習演算法實現，並且AI系統不僅能給出模型運行的結果，還能通過強大的運算能力進行測試、驗證、交叉驗證等從而選擇出最佳模型，所以相比一般的數據分析師，AI系統的數據分析會更加全面。

目前，日本富國生命保險公司就率先選擇使用IBM的Watson Explorer AI來替換掉該公司的34名數據分析師。不同於數據分析師進行的單一數據分析，Watson Explorer AI可以通過分析醫療證明、外科手術、住院和流程間的數據來判斷公司的預算。金融數據分析公司Bloomberg也選擇用AI幫助其業務發展，相比於普通數據分析師非常有限的數據來源，Bloomberg使用的AI系統每天可以對從80,000條數據流，4,000次外匯流入和370個交易所中獲取600億個數據進行分析，從而保證數據分析結果的可靠度，有效地避免了用戶的流失。所以之前說數據分析師要失業，並不是危言聳聽，而是他們真的在失業中！

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自我優化的供應鏈管理

——AI產品掃描員

除了能夠更出色的完成上述的腦力勞動，AI也是可以替代供應鏈中的體力勞動崗位，這將優化企業的供應鏈管理（SCM），尤其是對那些傳統零售業和快遞業來說。比如，對於產品掃描員這個必不可少的崗位來講，產品掃描員通過掃描產品條形碼的方式將倉庫中的產品運送信息錄入系統，從而確保產品可以給到正確的客戶手上。然而AI的加入將會改變這一切，AI系統對物體識別的能力可以免去掃碼的步驟，在產品運輸過程中系統就可以自動對產品本身完成掃描識別了，這樣一來不僅節省了時間和勞動力還同時提高了產品掃描的準確度。

英國網上超市Ocado就在致力於開發這樣一個產品掃描系統來優化自己的供應鏈管理系統。系統的順利開發多虧了Google的開源機器學習庫TensorFlow，這個機器學習庫不同於Google早期發布的雲端API那樣使用網路共享數據給系統進行學習，TensorFlow可以允許企業使自己內部的數據進行機器學習訓練。這正好適合訓練產品掃描系統，Ocado可以把自家產品導入TensorFlow機器學習庫里供系統學習。掃描系統的應用不僅優化了企業出貨的管理，在供應鏈的購買環節上，客戶也同樣可以通過拍照掃描進行下單。

在AI商業上的利用案例越來越多的情況下，在不同程度上改變了包括CRM、ERP、SCM在內的整個企業管理系統。回顧商業發展史，上一個改變人們辦公方式的技術是帶來了第三次工業革命的互聯網和電腦，而AI所帶來的自動化辦公正在給當今的商圈帶來新的革命。不知道AI自動化辦公會不會對你的工作帶來改變和影響呢？快在評論里和我們說說吧~

*本文頭圖及正文圖片來自網路。

期待德爾塔編輯部的智能辦公革命

Delta

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