211service.com
AI är den nya svarta
i samarbete med SAV
Den 9 februari 2017 tillkännagav två teknikmarknadsledare: SAV presenterade nästa generations intelligenta affärssystem, och Nvidia meddelade att efterfrågan på artificiell intelligens (AI)-applikationer driver efterfrågan på dess grafikplattform. På första sidan var dessa meddelanden business as usual – rutinmässiga ljudbitar som sprider sig i det tekniska nyhetslandskapet. Men titta lite djupare och du inser att denna dag markerade en djupgående förändring i både hur företag använder teknik och konsekvenserna för resten av oss.
I decennier utvecklat en dator som kunde tror har varit teknikens heliga gral. Och även om vi har gjort enorma framsteg i vår förmåga att bearbeta stora mängder data, har den tänkande delen förblivit mestadels svårfångad. Vi är fortfarande fast mellan två diametralt motsatta visioner av AI – å ena sidan är det den smarta men djupt dystopiska världen av HAL (2001: A Space Odyssey) och å den andra är det en enklare värld av enheter som Alexa eller Siri som spelar låtar eller beställa varor åt oss.
Fram till nu, alltså.
Enterprise AI börjar äntligen bli myndig och kognitiv datoranvändning letar sig in i riktiga produkter som företag kan använda för att förbättra affärsprocesser. Enkelt uttryckt, kognitiv datoranvändning hänvisar till självlärande system som efterliknar hur den mänskliga hjärnan fungerar. Denna utveckling har pågått länge, men när vi väl hade beräkningskapaciteten (tack vare molnets framväxt) för att hantera stora datamängder kostnadseffektivt, var det bara en tidsfråga innan självlärande algoritmer skulle börja mogna. Dessa möjliggjorde datautvinningstekniker, prediktiv analys och mönsterigenkänning för att driva automatiserade system som lär sig av en ny och föränderlig datamiljö och löser problem utan mänsklig inblandning. Lägg till dessa system förmågan att uttrycka kommandon i normalt talat språk, och interaktionen mellan en maskin och en människa blir ganska sömlös. Säg hej till HAL 2.0.
I SAP-meddelandet kommer den intelligenta delen av intelligent ERP från en digital assistent ( SAP CoPilot ) av vilka användare kan ställa frågor och som de kan ge kommandon via röst, text eller gester, precis som de skulle göra till en mänsklig assistent. Det informella och ostrukturerade samtalet kontextualiseras, analyseras och används för att presentera det specifika affärsresultat de söker för användaren. Inte bara det, utan genom att djupt förstå användare och organisationer i deras verksamhetskontext kan SAP CoPilot anpassa sig snabbt och stödja användare genom att uppmärksamma dem på saker som de annars skulle ha missat.
På SAP Startup Fokus , vårt jobb är att bygga och skala SAP:s innovationsekosystem, drivet av kraften hos startups. Som en del av det arbetet arbetar vi med mer än 5 200 startups från mer än 55 länder som bygger nästa generations lösningar för att driva företag framåt, inklusive en handfull som specifikt arbetar med företags-AI. Även om AI för närvarande är i ett begynnande stadium, råder det ingen tvekan om att den kommer att spela en avgörande roll i så olika applikationer som att förutsäga hjärtattacker , hantera invasiva arter , eller förhindra ekonomiskt bedrägeri.
En av de startups som ingår i vårt program är ett företag som heter Avsluta som använder kraften i maskininlärning, en form av AI, för att hjälpa betalningsleverantörer, banker och återförsäljare att förhindra bedrägerier i omni-channel-handel. Enligt 2016 AFP Payments Fraud and Control Survey 73 procent av företagen var offer för försök eller faktiska betalningsbedrägerier, jämfört med 60 procent för två år sedan. För företag med en intäkt på 1 miljard dollar eller mer är antalet offer som är svindlande 78 procent. Nyare affärsmodeller utvecklas ständigt, från omedelbar leverans av varor till virtuella kontanter till digitala nedladdningar, och eftersom digitala betalningar blir allestädes närvarande ökar risken för bedrägerier online. Enligt LexisNexis Bedrägerimultiplikator 2015 kostade varje 100 USD bedrägeri en handlare 223 USD i faktiska kostnader.
Tills nyligen förlitade sig finansiella institutioner på en mer stelbent regelstyrd modell, t.ex. om ett kreditkort skannades fysiskt för några minuter sedan i Los Angeles och sedan två timmar senare dök det upp i Mexiko, skulle det vara en möjlig utlösare för bedrägeri. Att förlita sig på den här modellen fungerar inte längre eftersom bedragare ändrar sitt spel snabbare än någon kan uppdatera regelboken (I kreditkortsexemplet kan det bara vara en falsk positiv eftersom kunden helt enkelt kunde ha rest över gränsen under den tiden) . I grunden härmar bedrägeripatologin bra kunders beteende – på ytan är det knappast någon skillnad mellan din bästa kund och din värsta mardröm. Det är här maskininlärning kan hjälpa, genom att snabbt lära sig, anpassa och tillhandahålla realtidsresultat som kan stoppa bedrägeri innan det inträffar, samtidigt som falska positiva resultat minimeras.
Galaxy.ai är en annan blivande spelare, den här inom sjukvården, som utvecklar programvara som använder kraften hos AI för att skapa en sjukdomsprognos innan en patient visar några symtom. Tidig upptäckt sparar naturligtvis sjukvårdskostnaderna och förbättrar patientresultaten avsevärt. Galaxys kärnansats är att mata in enorma mängder data i sitt system och sedan träna det att leta efter mönster, ungefär på samma sätt som hjärnan hos en ung läkarstudent eller praktikant kan fungera. Företaget har fortfarande en bit kvar innan det kan utveckla algoritmer som exakt efterliknar nervcellerna i en mänsklig hjärna: Som Galaxys webbplats medger har det byggt flygmaskiner som faktiskt inte slår med vingarna utan efterliknar de allmänna principerna för att flyga. Vi kanske gör samma sak på vår väg att bygga artificiell intelligens hjärnor.
En skiftande värld
Ingen teknisk utveckling är komplett utan att den har en viss mörk sida. Från de dagar då textilkraftvävstolen fördrev vävaren eller när bilen förflyttade hästen och vagnen, har vi människor i allmänhet blandat sig i teknikens inverkan på våra jobb. Eftersom automatisering eliminerade jobb försökte vi flytta uppåt i näringskedjan och hitta en funktion som skulle påverkas mindre av automatisering eller outsourcing. Men när omfattningen och effekten av AI kan äventyra jobben för även de mest kvalificerade kunskapsarbetarna (i Galaxy.ai-fallet ovan kommer vi inte att eliminera behovet av radiologer men kommer säkerligen att behöva mycket färre av dem) , det är där kalkylen förändras helt.
Enligt en nyligen genomförd undersökning av Varlds ekonomiskt forum , år 2020 kommer robotik, automation och AI att leda till en nettoförlust på 7,1 miljoner jobb i de 15 största industri- och tillväxtekonomierna. Det ironiska är att en majoritet av de jobb som förloras kommer att ligga i den nedre delen av kompetens- (och inkomstspektrumet) där människor har minst råd att bli uppsagda. Undersökningens något bättre nyheter är att under samma tidsram kommer två miljoner nya, högbetalda jobb att skapas inom områdena datorer, matematik och teknik.
Kanske är det dags för oss att aktivt överväga STAM , inte bara för våra barn utan också för oss själva.
Gå med i konversationen @SAPStartups och/eller följ mig @BansalManju .