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人机协同视角下的企业数据驱动

作者:中烟创新发布时间:2024-04-29

原标题:人机协同视角下的企业数据驱动

在高科技飞速发展与人工智能应用日益成熟的今天:

“未来人工智能将替代人类”,“未来30年,你拿什么与人工智能抢工作?”“xx岗位的人未来将面临失业”...类似这样的讨论和声音充斥在我们周围。人机协同技术研发服务商-北京中烟创新科技有限公司(简称:中烟创新)一直以来研究人机协同应用场景,在不断丰富应用场景为客户提供更好的支持。

事实上,这样的“担忧”并不是多余的。

但在目前,人工智能技术还没有完全达到很多高认知型工作的要求,大多数岗位并不会被机器简单替代。科技部新一代人工智能发展研究中心副主任李修全指出,人机协同将是未来社会的主要工作模式。人工智能作为人们的助手将协助我们完成大量简单、重复的任务,人只需要完成其中创造性、思维性较强的工作环节,这将大大提高人们的工作效率甚至改造工作模式。

与此同时,以数据全方位驱动企业发展,已成为数字经济时代企业塑造核心竞争力的关键。随着数字时代人与智能系统共存共生程度的日益提高,数据不再只是用来被动支持决策的工具。依托数据采集—数据治理—数据建模—智能决策—指挥执行—反馈改进的数据驱动闭环,数据可以直接赋能企业业务,推动企业数字化转型。那么人机协同视角下的数据驱动是什么?数据驱动概念框架具体包含什么?人机协同视角下数据驱动又如何在企业中高效实现?

数据驱动究竟是什么?

数据驱动,顾名思义,是流程中的行为被数据驱动而不是被人的直觉与经验驱动。有学者认为,数据驱动将采集到的海量数据进行组织以形成信息流,并经过训练和拟合形成自动化的决策模型,从而在数据支撑或指导下进行科学而精准的行动。综合国内外学者及企业的各方见解,可以将数据驱动归结为以下几个关键词:数据、模型、价值、决策和行动。这几个关键词之间的联系又可以表述为:数据是数据驱动的支撑,模型是利用数据的方法和手段,数据和模型是数据驱动的基本前提,数据价值的利用和发挥是数据驱动的目标,数据驱动的是决策和行动。

1. 数据驱动是动力而不是助力

在原理上,通过对数据的整理、抽取,将数据转化为可读的知识,形成分析结果,决策者根据分析结果考虑并决定决策结果,最终决策由人做出,这就是“以数据为中心进行决策”。在这种概念下,存在以下弊端:

(1)人为决策的本质没有变,决策者的局限性无法避免;

(2)难以应对复杂多变的数字化时代高频次、动态、实时的决策需求;

(3)无法打破业务流程环节多、决策链条长、信息不对称等传统决策模式下存在的问题。

因此这种模式下的“数据驱动”是低效与低价值的。 举个例子, 有A和B两家订票网站。A企业将从网站采集到的数据进行分析,通过数据分析结果认为五一是出行高峰,于是决定抬高价格,并手动从后台调整了五一前后的机票价格和酒店价格,这就是以“数据为中心进行决策”;B企业通过自动化手段实现实时采集、分析相关信息,并形成智能模型,当用户进行搜索时,后台自动根据模型规则对价格进行调整。显然,B企业基于人机交互实现了自动化的决策与行动,这正是数字智能时代数据驱动的一个小的缩影。

2.数据驱动是一个闭环

想成为数据驱动型企业,就应该形成一套完整的从数据采集、整理、报告到创造价值的闭环体系:通过对数据的采集、整理、提炼,总结出规律,形成一套智能模型,之后通过人工协同的方式做出决策,在人机协同的工作方式下直接驱动行动的快速执行,最终将决策和行动数据化并进行反馈。数据驱动闭环如图1所示:

图1 数据驱动闭环

3.人机协同与数据驱动紧密关联

“数据+AI”是数据驱动的核心要素。AI所具备的自主学习、自主决策、主动交互、情境感知等能力与特性,给数据驱动创造了更多更高层级的应用场景。AI的终极目标是“人机物”等多元协同共生。在数字化、智能化时代,企业在人机协同的工作方式下开展数据驱动成为常态。可以说,人机协同是数据驱动的必备条件。

郝宇晓等(2020)参考智能驾驶的L5模式提出的企业数据智能分析L5模式中指出,LEVEL5将实现完全自主分析,机器在数据分析上达到专业人士同等水平,可以完全代替人类做出决策。同样的,数据驱动也在人机协同的模式下,逐步实现“人的参与渐次减弱,机器的参与渐次增强”。

为什么要从五大方面分析数据驱动?

结合数据驱动在企业从发生动因到应用路径的传导机制,我们认为,可以从服务对象、需求动机、应用场景、模型、数据五个方面构建数据驱动分析框架。以此为基础,从人机协同视角出发,形成数据驱动的概念框架。如图2所示:

图2 数据驱动的概念框架

1.“人机协同”中的人

服务对象即“人机协同”中的人,包括高层决策者、中层管理者以及各业务执行人员。

2.“人机协同”传导链条

需求动机作为人机协同的传导链条,分为企业决策层的战略需求、管理层的管理需求以及执行层解决具体业务问题的需求。

3.“人机协同”的数据驱动场景

数据驱动的应用场景,实际上对应的是服务对象不断发展的从低到高的需求,层级的高低则是由人机协同的程度来体现。

(1)呈现: 核心是要你看见。即将数据结果客观的呈现给用户,如数据报表。在这个层级上的数据驱动仅有简单的人机交互,未形成人机协同。

(2)预警: 核心是助你分辨。即基于数据判断好坏优劣,如红绿灯,仪表盘。在这个层级上的数据驱动开始协助用户进行数据判断,但人机协同程度仍未达到。

(3)建议: 核心是帮你抉择,即基于数据做出行动建议,如商品选择、短视频推荐等。在这个层级上已经开始出现人机协同,即信息系统可以运行设定好的模型算法,并基于用户的动作执行相应的命令,做出预设性的建议。但最终决策仍是人。

(4)决策: 核心是替你决断,即基于数据自动决策和执行,如银行贷款。在这一层级,数据驱动场景正式进入人机协同阶段,人和系统互相双向学习,推动着人机交互向人机智能协同发生深刻的转变。

(5)融贯: 核心是虚实合一。即将虚拟与现实打通,如元宇宙。在这一层级,人机协同将向人机融合转变,人与机器的共生关系将在信息传递、信息处理及决策执行等方面都得到全方位的充分体现。

4.AI与业务模型

企业数据驱动场景下的模型一类是AI模型,如线性回归、逻辑回归、线性判别分析、决策树、学习矢量量化、深度神经网络等,为解决各类数据处理问题提供科学的算法,并可以基于机器人的自适应学习机制持续自主地进行模型更新。另一类是业务模型。基于数据+算法+算力,将业务过程抽象化、数据化,开展数据建模,形成多维业务模型,多向共享赋能不同业务场景中的数据应用,并在此过程中自动进行优化和迭代。

5.数据基础

数据是机器获得智能的钥匙。随着数据量的提升、数据时效性的加强、数据来源复杂化、数据维度多元化、数据共享化,数据驱动拥有了大量、实时、多维、贯通和定制化的生产要素,并向全场景渗透。

企业如何实现人机协同下的数据驱动?

在数字化、智能化时代,构建数据价值体系,打造数据驱动型企业成为决定企业生存和发展的关键问题。在人机协同共生的背景下,一切业务数字化,企业数据流与业务流相互融合,业务流不断产生新的数据,更新数据流;数据流不断带来新的洞见,形成和优化决策,实时监控和指挥业务执行。企业日益成为可感知、会思考、能一体化协同执行的智能体,具备全面感知、前瞻洞察、科学决策和闭环指挥四大能力,并形成自动化、敏捷化、数据/规则导向、数据驱动业务快速执行、主动服务的经营管理模式。

而感知、洞察、决策、指挥能力要想成为现实,核心就是要重构经营管理体系,建立数智化经营管理闭环,核心是建设作为大脑中枢的数智运营中心,开展人机一体化协同执行的数智化管理,推动数据驱动的功能实现。如图3所示:

图3 数智运营中心的逻辑架构

1.搭建作为技术和数据底座的数据平台

数据平台提供数据从采集、治理、加工、资产、服务等全过程的平台能力,是企业实现数智运营管理模式的技术和数据基础。企业通过构建数据平台打通数据壁垒,汇聚多源数据,实现全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享;构建数据治理体系,实现数据标准化和数据资产化;基于数据平台提供的AI能力,包括RPA引擎、AI分析引擎、可视化引擎、知识图谱、算法管理引擎等子系统,企业能够开展数据建模、数据加工、智能分析、数据挖掘和数据模拟预测等,形成有价值的数据资产和服务化的数据应用。

2.确定数智运营相关规则

建立数智运营中心的规则体系,对与业务管理紧密相关的政策、规定、策略等进行数字化转化,形成数字化管理的基础规则库,以及基于知识图谱的知识库和指标库。定规则过程体现了经营规则集中管控的能力,将企业经营过程中积累的经营问题、策略方案、管理方法等知识进行数字化沉淀,是企业经营管理逐步走向数智化不可或缺的经验库。

3.开展业务全程实时监控

以规则体系中的各项规则为比对标准,基于分析模型和分析工具自动化实时开展业务过程中的数据监控和探索,全面描绘企业运行状态,发现经营异常、业务问 题和运营风险,可以做到对业务动态的实时可视化捕获和对经营风险的主动预警,让经营管理层看清业务全过程。监控过程中系统执行指标、展现、预警等主要功能,体现了全面感知的能力。

4.实施自动化建议和判断

对于在经营过程中预警的经营风险,通过数据和算法匹配知识库中的解决方案,开展模拟测算,形成多种可选择的方案或策略,赋能经营管理决策,让整个经营过程更加平稳运行。建议和判断过程体系包括模型、计算、方案等主要功能,体现了前瞻洞察及科学决策能力。

5.任务执行形成反馈闭环

企业经由系统自动化建议和判断形成的最终方案策略基于任务执行过程自动下达到各业务系统,触发相关业务流程,实现信息传递的零失真,决策到执行的自动化,形成自动运营的业务闭环,保证决策与执行完全一致。任务执行过程包括协同、行动、指挥等主要功能,体现了闭环指挥的能力。

企业智能运营中心逐渐成为新型智慧企业建设的核心要素之一,是未来智慧型企业的核心基础设施及载体。在具体的业务经营过程中,企业通过数智运营中心,基于数据发现问题,提出预警并直接驱动采取相应的行动,能够全面推动数据驱动在经营中的功能实现。

北京中烟创新科技有限公司(简称:中烟创新)是一家行业领先的人工智能科技公司,以通用人工智能为基础,专注于生成式人工智能大模型与人机协同应用场景深度融合,赋能智慧金融、智慧烟草、智慧电力、智慧零售、智慧制造等应用场景,为客户提供数字化、智能化的人工智能服务,为千行百业的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。

本文 摘编自《管理会计研究》杂志2022年第2期 总第23期


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