核心观点与关键数据
- AI 操作系统的必要性：企业需要 AI 操作系统来实现智能流程自动化，主要原因包括数据准备不足、内部 AI 能力稀缺以及自动化效果不理想。SSON 调查显示，不到 20% 的组织具备数据准备能力，超过 2/3 的企业对现有自动化项目结果不满。
- “数据优先”原则：企业应优先进行数据数字化和标准化，以支持智能自动化。目前，95% 的组织正在投资大数据和 AI，但数据形态问题仍是主要挑战。
- AI 操作系统优势：AI 操作系统通过整合多种 AI 模型，能够处理非结构化数据（如语音、图像、视频），并将其转化为可操作的洞察，从而提升自动化效率和效果。
AI 操作系统应用场景
- 自动化人类工作：将人工数据提取、洞察和理解工作转变为机器完成，提高效率并降低成本。AI 操作系统提供即用型模型，无需内部 AI 专业知识，实现“人在回路中”而非“人在回路外”。
- 跨数据源流程自动化：AI 操作系统支持从各种数据源（如语音、图像、文本）中提取信息，实现端到端流程自动化。目前，采购到付款流程因其数据结构化程度高，实现了较高的端到端自动化。
- 企业 AI 民主化：AI 操作系统使 AI 技术更易于访问和使用，降低了对数据科学家的依赖。通过机器学习，AI 能够从数据中学习并改进，推动企业数字化转型。
关键应用案例
- 银行业和金融服务：利用语音引擎进行转录和说话人分离，实现客户沟通和合规管理。
- 保险业：利用视觉引擎进行人脸、物体和车牌识别，实现 FNOL 风险和欺诈检测。
- 媒体和娱乐业：利用文本引擎进行关键词、分类和情感分析，评估赞助和广告价值。
- 客户互动分析：分析客户沟通内容，提升客户满意度、降低运营成本、加强合规管理并提高业务敏捷性。
研究结论
- AI 操作系统是智能流程自动化的关键：AI 操作系统通过解决数据准备和 AI 能力问题，帮助企业实现更高效、更智能的自动化。
- 预构建模型更优：相比于自建模型，预构建的 AI 操作系统更具成本效益、可扩展性和灵活性，更能支持企业敏捷性。
- AI 将成为企业核心竞争力：企业应积极拥抱 AI 技术，并将其嵌入到各个业务流程中，以获得竞争优势。
