近日，德勤發(fā)布2019年的預(yù)測(cè)報(bào)告——《2019 科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測(cè)》，該報(bào)告認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)將在2019年再次成為發(fā)展規(guī)模最大、增長(zhǎng)速度最快的技術(shù)。同時(shí)，報(bào)告分析了機(jī)器學(xué)習(xí)如何迅速?gòu)膶?zhuān)業(yè)小眾技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿魏纹髽I(yè)都可通過(guò)云技術(shù)加以利用的強(qiáng)大科技。此外，也探討了中國(guó)如何從人工智能芯片著手推進(jìn)國(guó)內(nèi)芯片行業(yè)發(fā)展。

據(jù)德勤全球預(yù)測(cè)，到2019年，企業(yè)將加速應(yīng)用基于云技術(shù)的人工智能軟件和服務(wù)。在使用人工智能的企業(yè)中，70%將通過(guò)基于云技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件構(gòu)建人工智能能力，65%通過(guò)基于云技術(shù)的開(kāi)發(fā)服務(wù)打造人工智能應(yīng)用。此外，德勤全球還預(yù)測(cè)，到2020年，在所有應(yīng)用人工智能軟件的企業(yè)中，將企業(yè)級(jí)軟件與人工智能和基于云技術(shù)的人工智能平臺(tái)相結(jié)合的企業(yè)比例將分別達(dá)到87%和83%。云技術(shù)將提升人工智能的應(yīng)用水平和投資回報(bào)率，并促進(jìn)對(duì)人工智能的投資。更重要的是，人工智能能力的提升將使更多人受益，而不再局限于早期應(yīng)用者。

人工智能迄今僅惠及少數(shù)企業(yè)

人工智能涵蓋了多種技術(shù)。其核心當(dāng)屬機(jī)器學(xué)習(xí)及其更復(fù)雜的衍生技術(shù)——深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些技術(shù)令計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等人工智能應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)，也正是借助這些技術(shù)， 我們才能用海量數(shù)據(jù)做出精確預(yù)測(cè)，并挖掘數(shù)據(jù)背后的更深層啟示（參見(jiàn) “人工智能技術(shù)相關(guān)術(shù)語(yǔ)”）。人工智能近來(lái)受到的關(guān)注，一方面來(lái)自于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展， 一方面則是由于企業(yè)能通過(guò)許多方式運(yùn)用這些科技，改善運(yùn)營(yíng)、 開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)， 并以更低的成本為顧客提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

人工智能所面臨的困擾在于，迄今為止，許多企業(yè)仍缺乏充分利用人工智能所需的專(zhuān)業(yè)能力和資源。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)往往需要多個(gè)人工智能專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)、訪(fǎng)問(wèn)大型數(shù)據(jù)組的權(quán)限、專(zhuān)門(mén)的基礎(chǔ)設(shè)施和處理能力。具備這些優(yōu)勢(shì)的企業(yè)接下來(lái)還要尋找人工智能的正確使用案例， 創(chuàng)建定制化解決方案，并擴(kuò)大至整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)。這些均需要一定程度的投資和經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法一蹴而就，并且是許多企業(yè)遙不可及的。

因此，在人工智能發(fā)展初期，受益者主要是先行企業(yè)。他們擁有必要的技術(shù)能力、強(qiáng)大的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和獲取稀有、昂貴的數(shù)據(jù)科學(xué)技能所需的雄厚資金。其中最具代表性的就是全球的科技巨頭。隨著人工智能領(lǐng)域人才身價(jià)的攀升，科技巨頭可憑借其資源展開(kāi)人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)。此外，他們已投入數(shù)十億美元資金，用于建設(shè)巨型數(shù)據(jù)中心和專(zhuān)門(mén)的處理器等基礎(chǔ)設(shè)施。例如：

·谷歌已設(shè)計(jì)出自己的人工智能芯片，可用于加速其數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)程。 自2011年推出Google Brain以來(lái)，谷歌持續(xù)探索深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，并將這一技術(shù)廣泛用于包括視頻數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)中心冷卻在內(nèi)的各環(huán)節(jié)。

·亞馬遜多年以來(lái)堅(jiān)持用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)建設(shè)。目前，亞馬遜正在利用深度學(xué)習(xí)重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程、開(kāi)發(fā)Alexa虛擬助手等新產(chǎn)品品類(lèi)。

·中國(guó)的BAT——百度、阿里巴巴和騰訊——在大舉投資人工智能的同時(shí)，還向一直由美國(guó)企業(yè)主導(dǎo)的領(lǐng)域拓展：芯片設(shè)計(jì)、虛擬助手和自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

人工智能正從小眾市場(chǎng)向大眾化轉(zhuǎn)變

這些科技巨頭正利用人工智能打造10億美元級(jí)別的服務(wù)并開(kāi)展運(yùn)營(yíng)變革。為開(kāi)發(fā)自己的人工智能服務(wù)，他們采用了一套熟悉的策略：（1）針對(duì)內(nèi)部挑戰(zhàn)或機(jī)遇尋求解決方案;（2）在企業(yè)內(nèi)更大規(guī)模地完善解決方案;（3）推出能迅速吸引大量用戶(hù)的服務(wù)。因此，我們看到亞馬遜、谷歌、微軟和中國(guó)的BAT基于自己的使用經(jīng)驗(yàn)，面向更廣大市場(chǎng)推出了人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)及獨(dú)立應(yīng)用。

大型企業(yè)級(jí)軟件公司也紛紛加入以上科技巨頭的行列，這些公司正著手將人工智能能力融入基于云技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件，并向大眾市場(chǎng)推廣。例如，2016年9月，Salesforce在其客戶(hù)關(guān)系管理軟件中融入了依托人工智能的商業(yè)智能工具Einstein。該公司稱(chēng)，它將每天為用戶(hù)提供10億個(gè)預(yù)測(cè)。SAP將人工智能融入其基于云技術(shù)的企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)S4/HANA，以支持銷(xiāo)售、財(cái)務(wù)、采購(gòu)和供應(yīng)鏈等具體業(yè)務(wù)流程。S4/HANA已有約8000個(gè)企業(yè)用戶(hù)，為推廣其應(yīng)用，SAP宣布自2025年起將不再支持舊版的SAP企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)。

大量初創(chuàng)企業(yè)也紛紛憑借基于云技術(shù)的開(kāi)發(fā)工具和應(yīng)用躍入人工智能市場(chǎng)。 其中， 至少有六家人工智能“獨(dú)角獸”，兩家來(lái)自中國(guó)。這些企業(yè)中，有些專(zhuān)注于某個(gè)特定的產(chǎn)業(yè)或使用案例。例如，美國(guó)人工智能領(lǐng)域獨(dú)角獸CrowdStrike專(zhuān)攻網(wǎng)絡(luò)安全，而另一家公司 BenevolentAI則致力于利用人工智能開(kāi)發(fā)新藥物。

這些創(chuàng)新型企業(yè)讓更多企業(yè)更易獲益于人工智能。盡管這些企業(yè)缺乏頂級(jí)科技人才、訪(fǎng)問(wèn)大型數(shù)據(jù)組的權(quán)限，也沒(méi)有強(qiáng)大的計(jì)算能力，但他們通過(guò)云技術(shù)獲得的服務(wù)可以彌補(bǔ)這些不足， 而且無(wú)需支付巨額的前期投入。簡(jiǎn)而言之，云技術(shù)正賦予企業(yè)即刻應(yīng)用人工智能的能力，從而實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)的普及。

基于云技術(shù)的人工智能助力企業(yè)突破應(yīng)用阻礙

近期，德勤調(diào)查了1900名“認(rèn)知意識(shí)”企業(yè)高管，他們的企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始了人工智能技術(shù)試點(diǎn)或?qū)嵤╉?xiàng)目。這些企業(yè)來(lái)自7個(gè)國(guó)家10個(gè)行業(yè)。盡管還無(wú)法媲美亞馬遜、谷歌和中國(guó)的BAT等人工智能先行者，但與普通公司相比，他們可以稱(chēng)得上是人工智能的“早期應(yīng)用者”。 調(diào)查發(fā)現(xiàn)，獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)和訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)等數(shù)據(jù)問(wèn)題是應(yīng)用人工智能技術(shù)的兩大阻礙之一。在參與調(diào)研的眾多公司里，38%的公司將其列入挑戰(zhàn)榜單的前三位。 此外， 同樣被38%的受訪(fǎng)者列入前三名的挑戰(zhàn)還包括如何在現(xiàn)有流程和工作流中融入人工智能。 緊隨其后的是被37%的公司列入前三名的人工智能實(shí)施——當(dāng)企業(yè)試圖從概念認(rèn)證邁向全面生產(chǎn)時(shí)，這就成了一個(gè)嚴(yán)峻的問(wèn)題。

針對(duì)“技能差距”是否阻礙了企業(yè)的人工智能發(fā)展，德勤分別采訪(fǎng)了這些早期應(yīng)用者。41%的人認(rèn)為其企業(yè)有“中等程度”的技能差距，另有27%的人認(rèn)為他們有“巨大”或“極大”的技能差距。這種技能差距在人工智能研究員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件開(kāi)發(fā)人員中顯得尤為突出。

即便對(duì)缺乏專(zhuān)業(yè)能力，無(wú)法自主構(gòu)建、訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)或管理數(shù)據(jù)的企業(yè)，基于云技術(shù)的軟件和平臺(tái)也能幫助他們利用人工智能。根據(jù)我們的調(diào)查，所有人工智能的早期應(yīng)用者都利用了這些技術(shù)。目前尚未采用這些技術(shù)的企業(yè)也計(jì)劃在未來(lái)采取行動(dòng)。

一條捷徑：融合人工智能的企業(yè)級(jí)軟件

我們對(duì)較早應(yīng)用人工智能的企業(yè)進(jìn)行了調(diào)查。結(jié)果表明，獲得人工智能能力最廣受歡迎的方式也恰恰是最簡(jiǎn)單的：整合了人工智能技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件。 這類(lèi)軟件大多依托于云技術(shù)， 有些利用公共云部署，有些則通過(guò)私有云。全球范圍內(nèi)參與本研究的企業(yè)中，58%的企業(yè)目前都采用這種方法。德勤全球估計(jì)，截至2020年，約87%的人工智能用戶(hù)的人工智能能力都將部分來(lái)自于融入了人工智能技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件（圖 1）。

這種采用人工智能的方式有下列優(yōu)勢(shì)：

·企業(yè)不需要開(kāi)發(fā)屬于自己的人工智能應(yīng)用，人工智能僅在后臺(tái)運(yùn)行，為終端用戶(hù)增加軟件的價(jià)值。

·終端用戶(hù)不需要任何專(zhuān)業(yè)知識(shí)就能使用企業(yè)應(yīng)用內(nèi)置的人工智能技術(shù)。

企業(yè)不需要開(kāi)發(fā)直觀(guān)的新用戶(hù)界面。這對(duì)從零開(kāi)發(fā)的人工智能應(yīng)用來(lái)說(shuō)， 或許是一個(gè)挑戰(zhàn)，尤其考慮到21%的受訪(fǎng)企業(yè)提到自己缺乏用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)師。事實(shí)上，軟件公司正在利用自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)提升其解決方案的易用性。例如，Salesforce近期就為Einstein推出了一款語(yǔ)音助手產(chǎn)品。

語(yǔ)音助手等新應(yīng)用的出現(xiàn)，凸顯出基于云技術(shù)的各類(lèi)人工智能服務(wù)帶來(lái)的另一大優(yōu)勢(shì)——持續(xù)升級(jí)。人工智能行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，各企業(yè)均在迅速提升服務(wù)，而基于云技術(shù)的交付能讓客戶(hù)立即利用這一優(yōu)勢(shì)。

2019年，可供選擇的企業(yè)級(jí)人工智能服務(wù)范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大。新晉基于云技術(shù)的人工智能服務(wù)提供商紛紛進(jìn)入市場(chǎng)。例如，近期谷歌發(fā)布了三款人工智能服務(wù)，專(zhuān)門(mén)針對(duì)人力資源和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等業(yè)務(wù)職能，并計(jì)劃推出更多此類(lèi)服務(wù)。我們預(yù)計(jì)不久之后，幾乎所有企業(yè)級(jí)軟件均會(huì)或多或少地融入一些人工智能元素。

有志于增加人工智能能力的企業(yè)還可以挖掘一系列服務(wù)于單一目的應(yīng)用，如聊天機(jī)器人。 這類(lèi)應(yīng)用可以被迅速部署，為數(shù)字化業(yè)務(wù)打下基礎(chǔ)。 Lemonade是一家顛覆保險(xiǎn)業(yè)的新興企業(yè)， 它運(yùn)用聊天機(jī)器人銷(xiāo)售保險(xiǎn)并處理理賠，其速度和效率均高于人類(lèi)。

針對(duì)特定行業(yè)的人工智能應(yīng)用軟件開(kāi)始涌現(xiàn)，且通常來(lái)自于初創(chuàng)企業(yè)。Reflektion利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)為電商網(wǎng)站的顧客呈現(xiàn)滿(mǎn)足個(gè)體需求的產(chǎn)品，從而提振銷(xiāo)售額。Ayasdi致力于開(kāi)發(fā)一類(lèi)基于云技術(shù)的人工智能軟件，這類(lèi)軟件能夠幫助醫(yī)院厘清保險(xiǎn)公司拒絕理賠的原因，提供解決方案建議，并甄別值得再次申請(qǐng)的理賠案件。這類(lèi)應(yīng)用雖然涉及范圍較小，但可以助力企業(yè)解決棘手且成本高昂的問(wèn)題。

然而，這種“捷徑”的優(yōu)勢(shì)或許是它最大的短板：使用案例很大程度上取決于軟件。一方面， 企業(yè)不需要擔(dān)心某一使用案例是否存在，因?yàn)槠滟?gòu)買(mǎi)的人工智能服務(wù)正是針對(duì)特定業(yè)務(wù)職能的，而且通常是關(guān)鍵業(yè)務(wù)職能。另一方面，這些解決方案的定制化程度有限，軟件提供的能力可以被任何其它公司獲取。因此，如果企業(yè)想要從人工智能中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就需要開(kāi)發(fā)自己的解決方案。

人工智能開(kāi)發(fā)服務(wù)：抵達(dá)定制化解決方案的快速跑道

鑒于上述原因，基于云技術(shù)的人工智能開(kāi)發(fā)服務(wù)就派上了用場(chǎng)。這些服務(wù)幫助企業(yè)開(kāi)發(fā)新的人工智能應(yīng)用，選取合適的模型，在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等更高級(jí)別的人工智能技術(shù)領(lǐng)域占得先機(jī)。

不同于“內(nèi)置”人工智能技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件，人工智能開(kāi)發(fā)服務(wù)需要企業(yè)擁有自己的技術(shù)人才，如人工智能程序員、數(shù)據(jù)科學(xué)家等。這些服務(wù)能幫助企業(yè)獲得久經(jīng)考驗(yàn)的模型，加快關(guān)鍵流程，從而最大限度挖掘技術(shù)人才的價(jià)值。換言之，對(duì)于那些擁有技術(shù)型人工智能人才， 但尚無(wú)法自主開(kāi)發(fā)人工智能服務(wù)，或開(kāi)發(fā)速度不夠快的企業(yè)，這種服務(wù)能幫助企業(yè)大規(guī)模地構(gòu)建大量人工智能服務(wù)。

例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建解決方案的過(guò)程包含以下步驟：搭建模型，用大型數(shù)據(jù)組訓(xùn)練模型，評(píng)估模型表現(xiàn)，然后“微調(diào)”模型以取得最優(yōu)結(jié)果。

每一步都可能是勞動(dòng)密集型的，需要數(shù)據(jù)科學(xué)家做出多個(gè)決策。人工智能開(kāi)發(fā)服務(wù)削減了搭建、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，以及與數(shù)據(jù)“糾纏”的時(shí)間。自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)能從給定集合中選擇最有效的模型，并且以快于人類(lèi)100倍的速度“自動(dòng)調(diào)試”該模型，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)能以更少的步驟建立更多模型。如此，即便企業(yè)的專(zhuān)業(yè)人才較少，也能迅速“試驗(yàn)并學(xué)習(xí)”。

一些人工智能開(kāi)發(fā)服務(wù)已經(jīng)非常直觀(guān)，甚至不需要開(kāi)發(fā)人員具備專(zhuān)業(yè)知識(shí)。比如，百度近期推出了名為EZDL的人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)無(wú)需編碼經(jīng)驗(yàn)，甚至借助小型數(shù)據(jù)訓(xùn)練組亦可使用。

對(duì)于擁有大量資源的企業(yè)，人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)也能助其實(shí)現(xiàn)行業(yè)顛覆性的創(chuàng)新。例如，三星重工業(yè)有限公司正在使用亞馬遜云服務(wù)開(kāi)發(fā)自動(dòng)航行貨輪及貨輪管理服務(wù)。

當(dāng)然，和企業(yè)級(jí)軟件一樣，客戶(hù)完全沒(méi)有必要重復(fù)開(kāi)發(fā)。云提供商已經(jīng)為自然語(yǔ)言處理等技術(shù)開(kāi)發(fā)出了預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用編程接口，便于客戶(hù)直接使用而非自主開(kāi)發(fā)。

大量企業(yè)開(kāi)始受益

我們針對(duì)人工智能早期應(yīng)用者的調(diào)查顯示，人工智能的大眾化不斷推動(dòng)人工智能的應(yīng)用。 雖然受訪(fǎng)者應(yīng)用人工智能的方式各有不同，但將企業(yè)級(jí)軟件與人工智能技術(shù)和基于云技術(shù)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)相結(jié)合是企業(yè)采用人工智能技術(shù)的兩大主要途徑。

接受德勤人工智能調(diào)查的美國(guó)受訪(fǎng)企業(yè)中，早期應(yīng)用人工智能的企業(yè)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的比例從2017年的34%上升至2018年的50%。 越來(lái)越多的企業(yè)可通過(guò)大量基于云技術(shù)的人工智能服務(wù)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，推動(dòng)了該技術(shù)應(yīng)用比例的增長(zhǎng)。我們?cè)诹硪豁?xiàng)針對(duì)云服務(wù)的單獨(dú)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，希望獲取人工智能和先進(jìn)分析技術(shù)等先進(jìn)創(chuàng)新能力提升服務(wù)的企業(yè)，比希望獲得傳統(tǒng)IT服務(wù)的企業(yè)多2.6倍。

云技術(shù)的不斷普及和早期應(yīng)用者經(jīng)驗(yàn)的積累，共同推動(dòng)人工智能的應(yīng)用：

·從2017年至2018年，我們調(diào)查的美國(guó)受訪(fǎng)企業(yè)中，全面采用人工智能技術(shù)的企業(yè)數(shù)量從6家增長(zhǎng)到9家，增長(zhǎng)率達(dá)50%，德勤全球2018年預(yù)測(cè)得到印證。

·所有國(guó)家早期應(yīng)用人工智能的企業(yè)均取得了不錯(cuò)的經(jīng)濟(jì)效益，平均投資回報(bào)率達(dá)到16%。這對(duì)于在技術(shù)快速演變的情況下不斷積累經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，是個(gè)良好的開(kāi)端。

·投資回報(bào)率可驅(qū)動(dòng)人工智能的應(yīng)用，但這并不能解釋企業(yè)采用人工智能的全部動(dòng)機(jī)。我們的受訪(fǎng)者認(rèn)為人工智能還將在未來(lái)兩年對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生重大影響（圖2）。

·由于已取得了一定成效，同時(shí)相信人工智能將對(duì)自身競(jìng)爭(zhēng)力的提升起到關(guān)鍵作用，企業(yè)不斷加大人工智能投資力度。我們調(diào)查發(fā)現(xiàn)，受訪(fǎng)企業(yè)2017年人工智能平均投資額度為390萬(wàn)美元，到2019年這一額度有望上升至480萬(wàn)美元。

從我們的調(diào)查結(jié)果來(lái)看， 企業(yè)將基于云技術(shù)的企業(yè)級(jí)軟件與人工智能相結(jié)合的趨勢(shì)將加速。 有趣的是，這一“捷徑”并非只適用于剛剛涉足人工智能應(yīng)用的企業(yè)。我們調(diào)查發(fā)現(xiàn)，最成功的人工智能早期應(yīng)用者（擁有最豐富的內(nèi)部資源）也是將企業(yè)級(jí)軟件與人工智能結(jié)合最多的企業(yè)。

與此同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)，在人工智能應(yīng)用方面比較成熟的企業(yè)，往往傾向于通過(guò)人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)利用人工智能人才資源。人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供商的數(shù)量隨之增長(zhǎng)：亞馬遜表示，去年使用亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)的用戶(hù)數(shù)量增長(zhǎng)了250%。

顯而易見(jiàn)，隨著市場(chǎng)上越來(lái)越多服務(wù)的推出，人工智能的應(yīng)用也將加快。推出的服務(wù)類(lèi)型包括預(yù)制企業(yè)人工智能解決方案和開(kāi)發(fā)工具等。借助人工智能開(kāi)發(fā)工具，普通程序員可化身人工智能模型架構(gòu)師。

企業(yè)如何才能復(fù)制早期人工智能應(yīng)用者所取得的成效？

緊跟人工智能發(fā)展趨勢(shì)。隨著市場(chǎng)的高速發(fā)展，新的技能不斷涌現(xiàn)。即使是內(nèi)部人工智能技能平平的企業(yè)也能逐漸使用最先進(jìn)的技術(shù)。正如科技巨頭和初創(chuàng)企業(yè)為爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額而尋求新的發(fā)展一樣，早期人工智能應(yīng)用者也在利用人工智能相關(guān)技能進(jìn)行摸索嘗試，以期超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

有效利用現(xiàn)有解決方案。無(wú)論是企業(yè)自主開(kāi)發(fā)還是供應(yīng)商提供的具體業(yè)務(wù)流程，均能與人工智能相結(jié)合。企業(yè)應(yīng)當(dāng)確認(rèn)軟件供應(yīng)商所開(kāi)發(fā)的現(xiàn)有解決方案是否能夠滿(mǎn)足自身需求。若非必要，不必重新開(kāi)發(fā)已有解決方案。

儲(chǔ)備一定的人工智能專(zhuān)業(yè)人才。雖然企業(yè)級(jí)軟件和基于云技術(shù)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)能夠提供有效的人工智能應(yīng)用途徑，但這并不意味著企業(yè)不必儲(chǔ)備人工智能專(zhuān)業(yè)人才。企業(yè)級(jí)軟件和基于云技術(shù)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)無(wú)法為企業(yè)提供定制化解決方案所能提供的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在人工智能廣泛應(yīng)用于企業(yè)級(jí)軟件的情況下，這一問(wèn)題更加突出。企業(yè)需要自己的人工智能專(zhuān)業(yè)人才，基于人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)開(kāi)發(fā)和定制算法。這些專(zhuān)業(yè)人才還將有助于企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求開(kāi)展人工智能應(yīng)用與服務(wù)投資。由于有供應(yīng)商試圖以普通分析技術(shù)冒充最新的深度學(xué)習(xí)能力，技術(shù)專(zhuān)業(yè)人士開(kāi)展“真實(shí)性核查”變得越來(lái)越重要。內(nèi)部人工智能專(zhuān)業(yè)人才能夠幫助企業(yè)切實(shí)了解基于當(dāng)前的人才、數(shù)據(jù)資源和戰(zhàn)略水平，人工智能技術(shù)能夠?yàn)槠鋭?chuàng)造何種效益。

聚焦業(yè)務(wù)需求。只有了解自身需求才能更好地應(yīng)用人工智能技術(shù)。企業(yè)應(yīng)當(dāng)了解人工智能可協(xié)助自身應(yīng)對(duì)哪些挑戰(zhàn)，以及人工智能如何發(fā)揮其協(xié)助作用。鑒于此，除專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員外，企業(yè)管理層也需了解業(yè)務(wù)需求，且能夠與專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員“探討數(shù)據(jù)科學(xué)”，從而幫助企業(yè)高效建立有效模型，而不僅僅是提高建模效率。

（本文內(nèi)容摘自德勤《2019年科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測(cè)》報(bào)告）