研报下载：人工智能时代到来，企业该如何开展机器学习？
本文摘要：
这是一个技术无处不在的时代，亚马逊云科技发布的《机器学习成功六步曲》数据显示，预计75%的企业将在2024年底前开始运营人工智能，66%的企业认为人工智能是迈向成功的关键。那么企业该如何开展机器学习？进入人工智能第一步？
以下为正文：
这是一个技术无处不在的时代，常规的价格、营销手段已经无法从当下市场的激烈竞争中脱颖而出，而技术创新已然成为构建下一个竞争壁垒的重点战略，是企业走向高质量发展的必经路线。
ChatGPT的出现，让许多从业者开始担心自己会不会失业，虽然我们无法确定哪些会被替代什么时候会被替代，但有一点可以肯定的是——善于使用技术的注定会淘汰那些不使用技术的。根据亚马逊云科技发布的报告《机器学习成功六步曲》中所引用的数据，到 2025年，全球人工智能支出将达到2040 亿美元。2021-2025 年期间的复合年增长率 (CAGR) 将为 24.5%。其中零售是人工智能解决方案支出最多，增长最快的行业。
越来越多企业开始了进行人工智能战略布局，预计75%的企业将在2024年底前开始运营人工智能，66%的企业认为人工智能是迈向成功的关键。
亚马逊云科技发布的《机器学习成功六步曲》，帮助企业从被动学习转向主动学习中，掌握人工智能学习中的关键六要点，打下企业机器学习基础框架。
机器学习是人工智能的子集，也是迈向人工智能的第一步。它是一门开发算法和统计模型的科学，主要是利用大数据进行学习和训练出有关算法和模型。通过使用这些算法和模型，不需要写任何与问题有关的明确编程，系统就能对事物进行分类、发现模式、预测结果，以及做出明智的决策。
图片来源：《机器学习成功六步曲》
机器学习所认为的一个原则是，所有复杂的数据点都可以通过计算机系统建立数学关联，只要有足够的数据和计算能力。这为各行各业中复杂数据的处理提供了解决方案，将数据输入泛型算法当中，它就会在数据的基础上建立出它自己的逻辑。
机器学习主要有四种学习模型，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。而根据使用的数据集和预期结果，每一种模型可以应用一种或多种算法。算法一般一次只使用一种，但如果处理的数据非常复杂、难以预测，也可以组合使用多种算法，以尽可能提高准确度。
在跨境电商行业中，机器算法应用于多个环节中，例如反在线欺诈，全球每年线上欺诈损失达数十亿美元。前不久eBay收购基于人工智能的市场合规解决方案的公司3PM Shield，以加强假冒非法产品检测。机器学习可以在身份证验证、账户盗用、机器账户，支付或交易欺诈等方面进行更准确的侦测以防范线上欺诈。
它还可以应用在聊天机器人或虚拟助手中，通过结合自然语言处理、自然语言理解等不同的自然语言技术，为电商业务应用程序添加类似真人的对话功能，提高用户体验。在搜索难题上，AWS 提供由机器学习支持的智能搜索服务Amazon Kendra来解决问题，帮助企业加快研发、制定正确决策提高生产力。
除此之外，机器学习在供应链管理中也大有作为，借助机器学习的大数据训练，准确进行零售和库存预测分析以优化库存，人力资源优化降低成本以及资金合理的规划，制定更明智的长期决策来改善企业经营情况。
机器学习在供应链管理中的应用原理 图片来源：亚马逊云科技
企业展开机器学习时，主要有以下6步：
首先企业倡导机器学习文化。机器学习是一个长期的过程，管理层必须做到目光长远，先要树立起机器学习文化氛围。尽管中间可能发生动摇，但高管们必须坚定目标，犯错在所难免，但是，通过专注于长期愿景并不懈努力，组织可以吃一堑，长一智，并将这些经验教训应用到整个企业的机器学习文化中。
其次是重塑数据策略。机器学习很大程度上依赖于优质的数据。如果数据模型不够大得出的模型不够准确。更糟糕的是，如果模型是由不良数据训练而来的，其生成的结果可能会具有误导性，甚至完全错误。所以企业需要掌握现代然现代数据策略，打破数据孤岛，让IT团队可以安全便捷使用团队所有数据是关键。
第三点是对症下药。企业进行机器学习时，通常会放的一个错误是自埋头构建机器学习模型以作为概念证明，而不是使用机器学习解决实际的业务问题，否则由于迟迟看不到成果而容易使机器学习丧失价值。企业应精准的找出业务痛点从而有针对性地提出解决方案。
图片来源：pixabay
第四是提升团队技能。O'Reilly 的一份调查结果表明，人工智能面临的最大挑战是缺乏熟练人才和招聘困难，有 19% 的受访者认为这是一个很大的障碍。企业在制定数据策略的同时，也必须注重其团队的培训，最大限度提高员工现有能力。
第五扩展到试点项目之外。在成功进行前几个试点之后，组织必须勇敢迈出下一步：在整个企业中可持续地扩展机器学习。无论从技术方面还是文化方面来讲，这都是一个重大挑战，但也是企业走向科技化的重要一步。
最后则要进行机器学习成效衡量。在衡量工作成果时，企业应该减少对传统的“项目 ROI”的重视，因为短时间内可能很难获得回报。相反须针对所优化的流程，来衡量机器学习工作到底给业务带来了哪方面的成功。类似于“价值树”的方式可用来衡量机器学习的成效，其中树的主干代表传统的“营收回报”，从主干延伸的分支可以反映其他业务成果的价值。
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