首席信息官們知道，他們需要參與人工智能的戰(zhàn)略計(jì)劃，但是他們不確定如何走進(jìn)人工智能的世界。而這里，來自金融服務(wù)業(yè)的一個例子可以向您展示如何與組織的業(yè)務(wù)策略同步開發(fā)、集成和部署AI。

人工智能(AI)正越來越多地進(jìn)入到我們的日?；顒赢?dāng)中。任何使用谷歌、Facebook或微軟產(chǎn)品的人都知道這一點(diǎn)。雖然它遠(yuǎn)非完美，但正在快速改善著。并非每個企業(yè)都在以同樣的速度使用人工智能。你的組織已經(jīng)開始研究使用人工智能了嗎?你對如何在你的組織中解決和實(shí)施人工智能有什么頭緒嗎?你的企業(yè)和業(yè)務(wù)架構(gòu)師應(yīng)該如何檢查AI?他們應(yīng)該從哪里開始?本文將嘗試用一個財富管理的例子來回答這些問題。

什么是人工智能?

第一次提到人工智能大約是在60年前。人工智能有多種定義方式。下面這個10分鐘的視頻，“什么是人工智能?”很好地解釋了人工智能，并闡述了其中的幾個定義:

另外，我也覺得維基百科的定義非常恰當(dāng):

“人工智能，有時也被稱為機(jī)器智能，是由機(jī)器展示的智能，與人類和其他動物展示的自然智能相區(qū)別。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，人工智能研究被定義為對智能代理的研究:包括任何能夠感知其環(huán)境并采取行動來最大限度地提高其成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)機(jī)會的設(shè)備。”

最近對人工智能的熱情很大程度上源于深度學(xué)習(xí)發(fā)展的結(jié)果，深度學(xué)習(xí)是一種基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不是基于特定任務(wù)的算法。深度學(xué)習(xí)可以是監(jiān)督的、半監(jiān)督的或無監(jiān)督的。就像《人工智能時代的希望與挑戰(zhàn)》一書中提到的那樣，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在可以很容易地超過十層，模擬的神經(jīng)元數(shù)以百萬計(jì)。

部署的挑戰(zhàn)

并不是每個人都有谷歌、Facebook或微軟的雄厚財力和技術(shù)能力。人工智能很可能會提供價值，但它的開發(fā)、實(shí)施和實(shí)際應(yīng)用對大多數(shù)企業(yè)來說是，而且將繼續(xù)是一個真正的挑戰(zhàn)，更不用說對大多數(shù)公共組織來說了。技術(shù)知識和資源都將是匱乏的。在某些情況下，獲取、訪問和分析現(xiàn)有收集的數(shù)據(jù)的權(quán)利仍然是一個問題。最后，具體的人工智能舉措帶來的積極成果可能需要比預(yù)期更長的時間才能實(shí)現(xiàn)。

正如谷歌Brain創(chuàng)始人Andrew Ng最近在《福布斯》上的一篇文章中所提到的:

“人工智能技術(shù)雖然令人興奮，但也并不成熟。冒著聽起來褻瀆神明的風(fēng)險，但孤立的人工智能技術(shù)是沒有用的。它需要大量的定制，來確定它可以如何適合您的業(yè)務(wù)概念。要做到這一點(diǎn)，需要對你的公司有廣泛的了解，并對人工智能有相當(dāng)深的了解。如今，要想挖掘人工智能的價值，需要一個了解商業(yè)環(huán)境、具有跨職能知識的團(tuán)隊(duì)，比如如何將人工智能應(yīng)用于醫(yī)院，或如何在物流網(wǎng)絡(luò)中使用人工智能。如果沒有關(guān)于業(yè)務(wù)運(yùn)營方式的跨職能知識，將很難適當(dāng)?shù)囟ㄖ艫I以推動特定的業(yè)務(wù)成果?！?/p>

使用架構(gòu)來部署人工智能

正如Raj Ramesh在本期播客中提到的，業(yè)務(wù)架構(gòu)將如何幫助利用AI:

“業(yè)務(wù)架構(gòu)在組織的未來將發(fā)揮著重要作用。毫無疑問，人工智能將成為未來業(yè)務(wù)不可分割的一部分。一些組織提出的與人工智能應(yīng)用相關(guān)的關(guān)鍵問題包括‘我們從哪里開始?’，‘我們將如何使用這些成熟的技術(shù)來增強(qiáng)競爭優(yōu)勢?’當(dāng)業(yè)務(wù)架構(gòu)師將業(yè)務(wù)策略映射到執(zhí)行時，他們將需要回答這些問題?！?/p>

企業(yè)和業(yè)務(wù)架構(gòu)師在使用AI等工具設(shè)計(jì)這些組織的未來場景方面也發(fā)揮了重要作用。構(gòu)建和部署人工智能應(yīng)用程序不能用混亂的方法來執(zhí)行。如果事先沒有一個嚴(yán)格的面向業(yè)務(wù)的架構(gòu)，就不可能知道人工智能的起點(diǎn)和意義。業(yè)務(wù)和企業(yè)架構(gòu)師必須理解將受到人工智能影響的信息、價值流、能力、應(yīng)用程序和流程。

一個例子：財富管理中的人工智能

AI目前擾亂金融服務(wù)業(yè)的方式至少有五種，如下所示:

1.通過機(jī)器人顧問進(jìn)行投資，幾乎很快就可以取代金融顧問;

2.由會話人工智能支持的聊天機(jī)器人將很快支持讓客戶參與進(jìn)來;

3.人工智能最近開始在欺詐檢測和風(fēng)險管理方面減少誤報;

4.人工智能最終將能夠“學(xué)習(xí)”、記憶并遵守所有適用的法律法規(guī);最后

5.人工智能可能很快就能預(yù)測股價和市場走勢，從而顛覆財富管理。

讓我們更仔細(xì)地研究一下人工智能和財富管理。如果合適的話，或許可以著手一個雄心勃勃的項(xiàng)目，嘗試用人工智能來取代一只不良基金的投資經(jīng)理。

管理基金本質(zhì)上就是選擇要交易的金融工具，如圖1所示。它包括以下幾個價值階段:

1-檢查某一選定類別的金融工具，2-選擇金融工具的評價標(biāo)準(zhǔn)，3-評估所有可用的金融工具，4-選擇每種金融工具的數(shù)量和價格，5-下訂單選定金融工具。總共有16種功能支持這個價值流。有5個業(yè)務(wù)能力支持“檢查某一選定類別的金融工具”這個價值階段。也有5個業(yè)務(wù)能力支持“選擇金融工具的評價標(biāo)準(zhǔn)”。3項(xiàng)功能支持“評估所有的金融工具”。2個功能支持“選擇每種金融工具的數(shù)量和價格”。最后，還有5個功能支持“下訂單選定金融工具”這個價值階段。另外，一些啟用功能支持多個價值階段。

如上面的圖2底部所示，“選擇要交易的金融工具”價值流的三個關(guān)鍵啟用功能需要表現(xiàn)得非常好，才能讓AI表現(xiàn)得像所選類別中其他競爭基金的前四分之一一樣好。第一個有問題的能力是“金融工具模式分析”。第二個是“金融工具估值”能力。最后，第三個有問題的能力是“投資組合分配確定”的能力。

與這三個功能相關(guān)的應(yīng)用程序、流程和需求將需要詳細(xì)審查，以完成該財富管理人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃的設(shè)計(jì)。還需要研究與這三種能力有關(guān)的信息概念和數(shù)據(jù)庫。

企業(yè)和業(yè)務(wù)架構(gòu)師還可以詳細(xì)描述和評估各種場景，以更好的使用人工智能來提供投資組合管理。上面的表1簡要描述了4種可能的場景。顯然還會有更多。每個場景都需要完成財務(wù)分析、影響分析和風(fēng)險分析。由于所涉及的資金數(shù)額巨大，而且產(chǎn)生積極結(jié)果的時間框架也不確定，因而推遲人工智能計(jì)劃并保持“現(xiàn)狀”不應(yīng)被排除在可能的方案中。

所有人工智能計(jì)劃都應(yīng)該始終以類似的系統(tǒng)和業(yè)務(wù)架構(gòu)方法進(jìn)行仔細(xì)檢查，在這種方法中，關(guān)于業(yè)務(wù)如何運(yùn)行的跨功能知識將被用來適當(dāng)?shù)囟ㄖ艫I，以驅(qū)動特定的業(yè)務(wù)結(jié)果。這將增加您交付與組織的業(yè)務(wù)策略同步的成功的AI計(jì)劃的幾率。