采用機器優(yōu)先的方法的目的是以整體方式將包括自動化，人工智能和分析在內(nèi)的多種技術(shù)結(jié)合在一起。

在美國銀行，埃里卡(Erica)提醒成千上萬的客戶到期。她還幫助人們平衡預算并搜索過去的交易。顧客喜歡Erica，即使她不是一個人-她是機器人。但是她還介紹了企業(yè)如何使用機器優(yōu)先方法進行成功??的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

采用機器優(yōu)先的方法的目的是以整體方式將包括自動化，人工智能和分析在內(nèi)的多種技術(shù)結(jié)合在一起。這種方法的好處是深遠的。當企業(yè)準備好使用AI時，它們可以解決從運營到客戶服務以及從員工安全到生產(chǎn)力的一系列業(yè)務挑戰(zhàn)。機器優(yōu)先的方法還使企業(yè)能夠?qū)⑵鋯T工的時間，精力和專業(yè)知識重定向到創(chuàng)造性思維，問題解決和決策上。通過利用員工的領(lǐng)域經(jīng)驗，公司可以使員工從平凡的任務中解脫出來，而這些瑣碎的任務可以通過AI驅(qū)動的技術(shù)更有效地完成，從而提高績效并提高員工敬業(yè)度。

越來越多的AI被用來從企業(yè)的四面墻之外訪問結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，捕獲有價值的信息，這些信息可以洞悉新的業(yè)務趨勢并在正確的時機安排正確的行動。

更多的工作，而不是更少

機器優(yōu)先的哲學改變了自動化和分析將消除或減少工作的神話。實際上，我們相信人的角色將得到提升，就像我們看到企業(yè)采用機器優(yōu)先方法的不同方式一樣。使用自動化的第一個入口是謹慎的手動過程。然后，當企業(yè)感到更有信心時，他們可以在更高層次上接受自動化。

我們在自動化的早期浪潮中看到了這一點，當時它最初注定要取代工人，但最終為人們創(chuàng)造了新的機會，這一事實在整個歷史上都得到了證明。以農(nóng)業(yè)為例。到1890年，由于機械化，美國農(nóng)業(yè)中與農(nóng)場有關(guān)的工作減少了25%，但是工業(yè)化也為制造，設計，維修和銷售創(chuàng)造了新的工作領(lǐng)域。

實際上，Gartner預測，到2021年，人??工智能的增強將在全球范圍內(nèi)創(chuàng)造62億小時的工人生產(chǎn)力。微軟和IDC亞洲/太平洋地區(qū)在最近的一項研究中分享到，根據(jù)印度的商業(yè)領(lǐng)袖的說法，人工智能將使印度的創(chuàng)新改進率和員工生產(chǎn)率提高速度超過一倍。

我們還在客戶組織中看到它。對于一家美國制造商，我們制定了轉(zhuǎn)型路線圖，以自動執(zhí)行L1和L2支持的日常常規(guī)任務，從而使人們擺脫24/7支持，從而改善了員工的幸福感和敬業(yè)度。在有針對性的組織變革管理策略的支持下，通過對他們進行更新的自動化和AI技術(shù)的交叉培訓來提升他們的角色，并為他們提供增值工作，我們正在幫助制造商將員工的角色從任務執(zhí)行者提升為培訓師機器。

麥肯錫估計，總體而言，隨著越來越多的企業(yè)尋求技術(shù)解決方案，到2030年，自動化將在全球范圍內(nèi)消除約4億個工作崗位。但是自動化也將導致創(chuàng)造新的就業(yè)機會兩倍以上，總共約8.9億個職位。在以下方面，機器優(yōu)先方法不僅可以驅(qū)動業(yè)務價值，還可以為其員工創(chuàng)造新的機會：

改善服務-

例如，在Capital One，該公司推出了Eno，該機器人不僅可以監(jiān)控帳戶，還可以警告客戶潛在的欺詐行為。在整個金融行業(yè)中，改進的分析意味著大多數(shù)盜竊案件和信用卡欺詐都可以通過自動化系統(tǒng)處理，而不是手動處理。只需通過分析歷史支出和購買方式，此類機器優(yōu)先模型即可自動觸發(fā)警報，使客戶服務代表有更多時間專注于重大事件或為有特殊需求的客戶提供幫助。甚至投資公司也使用機器人為客戶提供建議，以便財務顧問可以專注于投資策略。

新的商機-

在在線房地產(chǎn)公司Zillow，該公司積累了一個數(shù)據(jù)庫，其中包含每月超過1.57億用戶的詳細信息，這是令人震驚的大量數(shù)據(jù)，人類工作者無法篩選。但是，通過自動分析這些數(shù)據(jù)，該站點能夠為訪問者和訪問者提供有價值的見解。Zillow的業(yè)務從單純的提供房價發(fā)展到了為客戶提供抵押貸款幫助和房地產(chǎn)經(jīng)紀人的潛在客戶。如果沒有機器優(yōu)先的方法，就不可能實現(xiàn)這樣的機會。

更大的增長和更多的機會-

從1997年開始的在線DVD租賃服務開始，到2007年成為流媒體業(yè)務。在過渡期間，Netflix開始使用AI推薦系統(tǒng)，使傳統(tǒng)上視為人工策劃的任務實現(xiàn)自動化。它還繼續(xù)在線自動化其他支持服務。Netflix部署的變革帶動了增長，從2006年的12億美元增長到去年的160億美元。在此過程中，它沒有減少工人數(shù)量，而是使雇員數(shù)量增加了三倍。