行业专家对人工智能和自动化的最佳实践进行了探讨，并就企业如何部署这些关键的新兴技术提供了指南。
引人注目的事实是：7,500名Wipro员工实际上是聊天机器人。该公司与Wipro的人工智能平台HOLMES合作，率先在工作场所部署人工智能和自动化。
展望未来，大多数成功的工作场所都将人类与机器学习系统结合在一起，这将创建全新的模型，并需要新的思维方式，以保持与其他企业的竞争力。
人工智能和自动化将以什么方式塑造未来的工作场所？更重要的是，企业的业务如何保持领先地位？
为了提供有关企业如何部署人工智能和自动化的见解，行业媒体采访了Wipro Digital 公司副总裁兼全球负责人Rajan Kohli。
人工智能将会减少还是增加就业？人类是否有充分的理由担心机器人的兴起？
Kohli说，“这是我们正在思考的一个问题，很多人问我这样的问题，‘你是否认为这是一个零和游戏?’我们可以了解一下发展历史，当工业革命引入自动化技术时发生了什么，人口增加，工作职位增加，失业率下降，如今的美国是失业率最低的国家之一。
我倾向于乐观的看法。我相信将会有更多的工作职位，但是工作的性质将会改变。在新的行业领域中将会有更多工作岗位，这些领域目前可能规模很小或者正在增长，并且有大量需要学习的知识和技术。尤其是那些正在从事业务的工作人员，以及可能承担更多人工工作的人员。
当然，不仅仅是在认知智能领域，这显然是一个热门领域，但人们已经看到了五年前没有足够机会的其他领域。例如设计领域。因为在实现自动化的时候，仍然需要人类的经验。所以将会提供设计和网络安全方面的工作，因此，由于采用自动化和认知智能技术，这一领域的发展空间正在进一步扩大，这一领域还有更多机会。”
Wipro公司如何使用人工智能和自动化？Wipro公司拥有7500名机器人，这是怎么回事？
Kohli：“我们以两种方式看待它，一是我们为客户做的事情，二是我们为自己做的事情。对于客户，我们在这三个不同的领域中都利用了人工智能。第一是提供重要的自动化操作，第二是改善客户体验，第三是为客户确定新的收入领域，在此分别举例。
在自动化方面以了解客户(KYC)为例。当银行拥有新客户(特别是大型企业时)，它们需要确保这些实体与政府不应资助的实体没有联系。在《海外账户纳税法案》(FATCA)和其他合规性领域，这就需要大量的工作来完成这些实体的年度报告，收集网络上所有可用的材料，并创建所谓的‘实体结构’。然后合规人员显然会对其进行检查并验证。
现在大部分工作都是通过机器人自动完成的，这就是我们在操作空间内所做的工作，但是还有许多其他示例。
其次就客户体验而言，我认为所有人都是消费者。例如认知机器人和聊天机器人，企业实际上可以与机器人对话。而且显然还没有那么先进，有时候将会变得非常痛苦。
聊天机器人也位于呼叫中心，但是现在已经将它带到了与应用程序进行交互的边缘，我的问题或查询在应用程序中得到了回答，其呼叫实际上并没有到达呼叫中心，所以称它为‘数字偏转’，基本上可以缩短周期，减少痛苦，然后用一种认知和直觉的方式回答问题。
第三是创收。例如，我们在客户供应链空间中进行了很多分析，以应对缺货问题。或者说，亚马逊就是第一个真正引人注目的例子，那就是最佳报价。例如我要买东西，应该买什么，然后获取更多的建议。那么很多认知智能就可以得出这些答案。同样也可以创收。要获得购买建议或最佳报价，接下来要考虑应该得到什么。
Wipro公司在内部如何使用它?我们称之为‘Wipro on Wipro’。我们为客户提供固定价格的许多工作都是自动化的。因此我们现在所做的工作有18%是由机器人来完成的。但是Wipro公司的内部共享服务中有很多我们在财务方面所做的工作，我们在人力资源共享服务中完成的许多工作都是自动化的，例如，Wipro公司是一家公开上市的公司，我们在每个季度都会发布下一个季度的指南。这是通过一个或几个机器人来实现的，我们已经开发出了这个指南。我们一年前就开始这么做了。在以往，我们的财务团队需要60个人开展这方面的工作，然后运用他们的判断得出结论。而现在这个团队只需8个人。
而且很多工作都是由机器人完成的。当然，人类仍然会决定这是否是正确的指导，但这是通过系统实现的，并且事实证明，这比人类更准确。
我再举一个更复杂的例子。这是我们为客户提供的，这是一家公开上市的公司。他们有产品，也有消费品，也有很多产品销售渠道。现在，他们利用我们开发的机器人来提供一个预测模型，并且该预测模型要比他们过去所做的要好。
例如很多条件可能会改变，并且会影响他们产品的销售和竞争对手的价格，所有这些都会影响企业的实际收入。所以这非常复杂，而人工智能技术如今已经取得了长足的进步。”
Wipro公司正在使用新方法、新模型和新思维方式来应对第四次工业革命，这是什么意思？
Kohli说，“这是一个很好的问题，很多人都在思考这个问题。我们的一些客户认为，对于他们来说，利用认知智能关键在于技术。我不相信这只是一个技术问题，这远远超出了技术范畴。所以我们想出了一些可以宣传的东西。我们称之为‘4M模型’。
这就是方法、模型、机器、思维方式。所有的客户和企业都需要在这四个要素上进行工作。例如，当我们说‘方法’时，方法就是关于创建整个价值流的方法。对于他们来说，自动化价值流的一小部分实现自动化是不够的。他们需要真正在端到端的价值流中实现自动化，以便他们和客户从中获得显著的利益。模型显然是关于数据模型的，谁拥有数据，数据从何而来?
显然是人工智能，其背后的数据模型也是如此。思维方式非常重要，因为对于客户来说，要利用数据，他们必须改变传统上做出决策的方式。他们必须相信这些数据，还必须做好失败的准备。因为最初开始使用这些算法时，开始的结果很有可能会比以前差。这些机器学得很快，然后愿意花时间让它们学习，最终它们会比人类所能做到的要好得多。
有时候，企业可能会在不合适的地方利用机器学习，但是可能会从该实验中学到某些知识，然后将其应用于其他地方。因此，需要拥有快速失败的思维方式。这是客户经营企业方式的转变。所以这就是我们不相信这只是技术问题的原因。
由于正在发生的进步，企业现在在某件事情上可能会失败，但是六个月后，这可能成为企业投资的好地方，因为现在有了新的数据来源，可供企业使用。因此，企业需要真正从每一次失败中学习并适应，然后将这种学习应用于新的领域。”
您将为希望采用人工智能和自动化的企业提供什么建议？
Kohli说，“这是一个非常令人兴奋的领域。因此，我可以举两个例子。
第一，我相信企业中会有端到端的认知规模应用程序。如今，企业正在使价值链的各个部分自动化。但是在不久的将来，企业将拥有端到端的认知应用程序。只是因为之前谈到的客户体验和呼叫中心，将会有一个自动的客户呼叫中心应用程序，它将具有自我感应、自我响应、自我学习和自适应的功能。这将在不久的将来发生，并且没有任何问题。
第二，这是一个非常令人兴奋的空间，我相信，由于5G、物联网、云计算、量子计算等技术的快速发展，我认为这将带来巨大的增长机会。这是一个非常令人兴奋的空间。
显然，我们需要做一些工作，但从技术上讲，这一切都有可能在不久的将来实现。”
