人智协同：服务业生产力的AI新时代
人智协同：服务业生产力的AI新时代
导读：人工智能（AI）在服务行业中的应用正日益广泛，不仅能够优化工作流程、提升工作效率，还能提供更高质量的客户服务。本文将探讨AI在服务行业的具体应用案例，分析其带来的挑战，并为企业提供实施AI的实用建议。
提高生产力和绩效
在当今充满活力的商业环境中，服务行业面临着巨大的挑战，尤其是普遍存在的劳动力短缺。根据ifo研究所2023 年8月的报告，由于人口结构的变化和其他因素，德国 75.3%的法律和会计事务所难以招聘到合格的员工。此外，43.1%的德国服务行业公司也面临熟练劳动力短缺的问题。
这表明企业需要优化工作流程，以便专业人员能够专注于高价值的任务。随着客户对快速响应、数字化界面、全天候服务和个性化体验的期望不断提升，这种压力进一步加大。在面临这些挑战时，人工智能为企业提供了提高生产力和绩效的有效手段，以应对竞争激烈的市场。
先行企业如何采用人工智能
人工智能已经成为当今服务行业的现实，而非遥不可及的愿景。关键问题不在于是否采用人工智能，而是如何有效地利用它。率先采用人工智能的公司已经通过各种应用证明了人工智能在彻底改变运营、提高生产力和推动增长的方面潜力。
例1：保险业的自动理赔处理
在效率与准确性至关重要的保险行业中，人工智能正在对理赔处理进行重塑。早期采用的企业已经将人工智能与机器学习相结合，以简化和提高理赔处理速度。
一家数字化创新的保险公司，其系统主要基于由人工智能驱动的聊天机器人，这些聊天机器人利用自然语言处理技术，能够从投保人的描述和事故报告中准确提取关键细节并进行分类，从而快速处理简单的理赔请求，并确保及时赔付。
成效：人工智能驱动系统提高了数据分析的准确性，最大限度地减少了理赔评估中的错误。这种精度不仅加速了整个理赔过程，而且提高了客户满意度。此外，自动化减少了手工操作，提高了生产力，使专业人员能够专注于增值而不是事务性活动。
例2：金融服务中的个性化客户参与
在保险和银行业竞争激烈的背景下，个性化已成为关键区别。人工智能使得早期采用的企业能够通过量身定制保险计划来满足个人需求，从而提升客户参与度。
实际上，一些全球保险和金融服务提供商正在利用基于人工智能的客户参与度来打造个性化体验。通过分析客户数据，包括财务行为、生活事件和风险特征，人工智能算法能够根据客户的个性化需求推荐相应的保险计划。例如，对于即将退休的客户，系统会侧重于推荐退休保障相关的保险产品。
成效：人工智能驱动的个性化服务可以通过精准满足客户的个性化需求，有效提高客户满意度，进一步促进与客户建立长期关系，并提高客户保留率。此外，通过分析客户数据， 人工智能的早期采用企业可以获得更多有价值的信息，从而做出更为明智的决策，并制定更具针对性的营销策略。
例3：金融领域数据驱动的投资决策
在复杂的金融领域，基于数据的决策显得至关重要。
一家领先的金融企业正在运用人工智能技术对投资决策进行彻底的改变。该企业整合了人工智能和机器学习技术，以转变传统的投资决策方式。通过利用以人工智能为基础的预测分析，以及卫星图像和社交媒体情绪等替代数据源，企业能够及时识别新兴趋势，并基于市场走势做出明智的决策。
此外，企业还将人工智能技术应用于算法交易中，依据实时数据在最佳时机执行交易。
成效：实时分析的人工智能驱动投资决策具有显著的优势，如提高决策的准确性、优化风险管理以及简化投资组合的调整。同时，为个人客户提供定制化的投资选择能够增强客户信任，并建立稳固的客户关系。
人工智能驱动生产力面临的挑战
尽管人工智能具有巨大的潜力，但许多服务行业企业在实现其效益方面仍面临障碍。由于人工智能系统的复杂性和理解限制，可能会导致信任度降低，从而限制了有针对性的实施。在最糟糕的情况下，这还可能带来新的关键业务风险。
因此，企业必须深入了解图2中所展示的四个关键挑战，并尽早解决这些问题，以确保人工智能扩展取得成功并创造最大化价值：
人工智能成果的质量：建立在大量数据基础上的人工智能不断提高决策和自我学习能力。然而，随着人工智能变得越来越强大，对于人类来说，其决策机制也变得越发不透明。在确保高质量和可靠性的同时，建立决策透明度与输出控制之间的平衡成为一项战略、程序和技术挑战。这需要确保高质量和可靠的人工智能驱动决策，同时接受一定程度的不确定性，以最大限度地发挥人工智能的优势。
监管要求：在人工智能不断发展的过程中，法律条件也在不断变化。随着人工智能系统创造性成果产生能力的增强，版权和专利所有权及保护问题逐渐浮现。确定人工智能系统行为责任具有挑战性，因为传统法律框架可能无法充分应对其决策复杂性。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等监管框架进一步增加了复杂度，并影响到人工智能部署和数据使用。
实施速度和重点：与大多数技术趋势一样，最初的想法和试点项目很快就被付诸实施了，但企业往往难以扩大人工智能的规模，从而无法充分受益。碎片化的人工智能活动以及缺乏总体战略视角和治理机制阻碍了进展。企业仍在为人工智能积累内部资源和技能，努力克服知识差距和组织不确定性，从而阻碍了人工智能的广泛应用。
伦理、道德和社会风险：随着人工智能系统融入工作场所，与公平性、透明度和偏见相关的伦理问题也随之出现。在服务行业，人工智能系统可能需要做出涉及道德的决策，例如治疗选择或资源分配。人工智能从现有数据中学习，可能会无意中延续偏见，从而导致不公平待遇或歧视。因此，确保基于人工智能的决策与人类价值观和道德框架保持一致是一项重大挑战。
开启人工智能之旅
随着人工智能潜力不断释放，企业管理者必须采取果断措施，将人工智能无缝融入他们的企业中。以下是企业管理者在开始实施人工智能时应采取的六项关键行动：
确保战略一致性：将人工智能计划与企业总体战略目标保持一致。明确定义人工智能如何支持企业的业务目标，以确保具有凝聚力的战略来推动增长和创新。这种一致性可确保人工智能的采用不是孤立的工作，而是企业愿景和路线图不可分割的一部分。
明确具有高影响力的用例：对企业运营情况进行全面分析，以确定人工智能可以在哪些领域带来显著的价值增加。优先考虑常规的、数据密集型和受益于自动化的用例。重点关注利用人工智能驱动的支持来提升人力工作潜力，从而提高员工的工作效率，并且留住关键人才。确定高影响力的用例，以确保实施具有针对性和有效性，并利用跨业务领域的协同效应，在资源稀缺的情况下集中精力。
建立高质量的数据基础：通过明确全企业范围内的数据管理方法，确保数据的质量、可用性和清洁度，从而构建稳健可靠的数据基础。高质量的数据对于有效训练人工智能模型和避免不可靠结果产生来说至关重要。企业管理者应该在数据管理实践上进行投资，以提升所使用人工智能算法的数据可靠性和准确性。
形成跨职能的人工智能治理方法：建立一套具有业务、IT和设计专业知识的多样化“核心团队”，并整合现有公司范围内的治理过程，如业务战略周期、项目组合管理和资源规划。这样可确保人工智能集成的整体方法全面考虑到业务的所有方面。跨职能治理对监督人工智能计划和确保其与业务目标保持一致至关重要。
明确监管适应性：随时了解与人工智能相关的法律和监管要求的变化，并深入研究法律环境，包括数据隐私、知识产权和责任法规。根据企业文化制定具体政策，确保企业始终合规并避免潜在的法律问题。管理者应立即着手建立道德准则和合规框架，以便在人工智能应用过程中为员工提供指导。
确保快速部署和可扩展性：制定明确的快速测试和扩展计划，以灵活高效地在整个企业内部部署人工智能解决方案。快速实施对于迅速取得成果并赢得市场竞争优势至关重要。管理者应倡导采用敏捷方法，并建立专门的跨职能人工智能团队，允许企业进行试点和"快速失败"，以便根据实时反馈和不断变化的需求来调整和拓展人工智能解决方案。
通过采取这些初步措施，企业管理者可以成功地将人工智能融入其企业，以推动生产力、绩效和创新，并在竞争中保持领先地位。
结语
在面临前所未有的挑战的服务行业领域，人工智能已成为提升日常运营和革新客户体验的重要契机。人工智能的目标并非取代劳动力，而是提升能力，实现增长、创新和竞争力。服务行业的管理者可以充分利用人工智能的力量：
提升生产力和绩效：面对劳动力短缺和客户期望的提升，服务行业可以借助人工智能来优化流程。人工智能的突破，如GenAI和LLM等技术创新，为支持服务行业企业的前端和后端活动带来了变革潜力。
满足市场的高期望：先行企业展现了人工智能在个性化客户服务、自动理赔处理以及彻底改变数据驱动的投资决策方面的能力。这些实例表明，人工智能不仅提高了效率，还提升了准确性和客户满意度。
重塑行业未来：服务行业应该探索人工智能在提升效率、提高员工满意度和增强服务交付方面的潜力，从分析客户互动到开发基于人工智能的知识管理系统。