人工智能和分析成功的六个原则

1.确定合适的项目

借助人工智能和分析工具，您可以分析大量业务数据，以发现可能并不明显的趋势。凭借这些见解，企业领导人可以根据产生的价值、实施复杂性和风险来评估业务成果，帮助他们确定生成人工智能（gen AI）等技术的适当项目。这个过程还使组织能够有效地分配资源，优化运营，并识别新的增长机会。

为了选择合适的项目，我们建议创建一个卓越中心（CoE）以：

• 发展人工智能和分析方法方面的专业知识

• 分析基础设施、流程和预算要求，以提供成本和收益的清晰视图

• 使想法民主化，同时将生产限制在最有前途的用例上

在Genpact，我们为员工建立了一个项目，用于内部和客户使用的想法和人工智能应用程序。

2.将人工智能和分析嵌入到流程中

通过将数据分析和人工智能无缝集成到现有流程和工作流程中，您可以为决策者提供实时见解和数据驱动的建议。为了实现这一目标，我们建议采取战略方法，包括以下步骤：

• 定义您的目标和具体的业务问题

• 评估数据质量和可用性，以确保您拥有可靠的来源

• 选择符合您目标和数据要求的数据分析工具

• 设置数据管道以简化数据流

• 为决策者开发用户友好的仪表板和定制报告

• 将分析功能集成到应用程序中，并自动化数据驱动的任务

• 培训员工提高他们的数据素养和分析技能

• 监控性能，持续优化分析集成

案例研究

转变客户服务

一家媒体集团努力大规模分析客户反馈和数据。我们使用生成人工智能、自然语言处理增强以及其他人工智能和机器学习（ML）技术为聊天代理创建了一个超智能助手。该模型实时分析客户查询，寻找追加销售机会，并为代理提供响应建议。使用这种模式，员工在客户满意度、供应商关系和销售方面都有了显著改善。

3.优先考虑数据治理和负责任地使用人工智能

建立坚实的数据基础超越了数据管理。它需要整合人员、流程、数据和技术，以充分发挥人工智能和分析的潜力。与此同步，您还必须为主数据治理、道德和合规性建立健全的业务实践——否则，后果可能会很严重。

为了确保您开发出公平、可靠和负责任的人工智能解决方案，您的CoE应该充当道德委员会。这个多元化的团队——由具有不同经验、观点和技能的人组成——可以从头到尾监督人工智能开发，在前面抓住偏见，并防止以后出现问题。

这种策略对于生成式人工智能等技术至关重要，因为这些技术可能会出现幻觉和意外偏见。如果您不知道从哪里开始，您可以使用我们负责任的人工智能框架。

案例研究

一家全球银行将负责任的人工智能付诸实践

一家银行希望简化贷款审批，同时消除潜在的偏见。首先，Genpact增强了银行的数据管理和报告系统。然后，我们应用了负责任的人工智能框架。我们还提高了透明度，以显示这些决定背后的数据。最后，我们开发了一个监控系统，以提醒人工智能道德委员会注意任何问题。现在，该银行正在整个组织部署类似的人工智能道德模型。

4.建立一个强大的技术架构

您的技术架构应该为人工智能和高级分析的无缝集成、高效处理和可靠部署提供基础。为了构建有效的技术堆栈，请考虑以下组件：

• 可扩展的基于云的存储，用于处理人工智能应用程序所需的大量数据

• 数据管道，以确保高质量数据的连续流动，以提供人工智能模型

• 一个用于管理和部署人工智能模型的系统，包括版本控制、模型监控和自动部署流程

• 与现有的IT基础设施和系统集成，以实现人工智能解决方案和业务流程之间的无缝协作

案例研究

从过时到尖端：喜力的数据和分析解决方案

喜力啤酒公司是一家跨国啤酒公司，由于全球快速增长和收购，数据脱节和效率低下而挣扎。通过嵌入Genpact的PowerMe平台，我们提供了数据血统的360度视图，并提高了数据的准确性和合规性。这一策略实现了快速的云迁移、提高生产力、改善决策和简化数字化转型。

5.实现可扩展的运营模式

为了开发一个推动所有组织职能部门的创新、运营效率和业务成果的运营模式，我们建议您：

• 标准化数据收集、分析和决策的流程和工作流程

• 嵌入自动化和编排工具，以简化重复性任务和工作流程

• 拥抱基于云的基础设施和服务，以获得灵活性和可扩展性

• 培养能够快速适应不断变化的业务需求的跨职能团队

• 提高员工的技能和再技能，以有效地使用高级分析和人工智能技术

案例研究

从孤立系统转向零售业的无缝数据流

一家全球零售商有20个非集成系统，在其商店和仓库中处理了600万张发票，导致供应商纠纷——其中70%以上以退款告终。我们开发了一个采购到支付的数据结构，作为云数据战略的一部分。无缝数据流——通过机器学习和自动化增强——现在将正确的发票与正确的收据相匹配。员工和供应商体验的改善使争议减少了40%到50%。

6.培养人才

为了在数字时代蓬勃发展，组织必须为所有员工培养新技能——而不是依靠有限的个人群体来进行人工智能和分析计划。

组织可以通过为所有员工配备正确的数据科学技能和工具，使信息访问民主化，加强决策，并培养持续创新和协作的文化。

数据驱动的成功之路包括激励员工、赋予他们权力和培训他们、专注于客户以及建立业务复原力。通过这样做，组织可以利用多样化的技能和经验来推动可持续增长和竞争优势。

随着数据和分析技能成为每个功能的组成部分，我们推出了DataBridge，该计划旨在提高10万多名Genpact员工在数据科学技术方面的技能。

前进的道路

数字化转型之旅超越了拥抱最新技术。为了蓬勃发展，企业领导人还必须优先考虑数据治理，构建强大的技术架构，并培养具备多样化技能的员工队伍。通过采用这些原则，组织可以满怀信心地向前迈进，推动创新，并在数字时代取得持久的成功。