Gartner：70％数字商务AI项目大获成功 培训数据和内部人才缺乏仍是最大挑战

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大约70％的受访数字商务组织表示，他们的人工智能项目非常或极度成功。Gartner对目前正在使用或试用人工智能的307家数字商务组织进行了一项调查，以了解人工智能在数字商务中的应用、价值、成功和挑战。受访者包括位于美国、加拿大、巴西、法国、德国、英国、澳大利亚、新西兰、印度和中国的组织。

四分之三的受访者表示，他们所测试的内容获得了大幅的改善。用于衡量人工智能对业务影响的最常见指标是客户满意度、收入和降低成本情况。具体就客户满意度、收入和降低成本情况而言，受访者表示分别有19％、15％和15％的改进。

Gartner预测，到2020年，至少有60％的数字商务组织将使用人工智能技术，并且30％的数字商务收入增长归功于人工智能技术。

Gartner研究总监Sandy Shen表示：“数字商务是人工智能技术的沃土，这得益于面向客户和后台运营的大量多维数据。”

该调查发现了人工智能在数字商务中的广泛应用。前三大用途是：客户细分、产品分类以及欺诈检测。

最大的挑战

尽管获得了早期成功，数字商务组织仍面临着实施人工智能的重大挑战。调查显示，缺乏高质量的培训数据（29％）和内部技能（27％）是在数字商务中部署人工智能的最大挑战。人工智能技能性稀缺，且许多组织内部没有这类技能，不得不从外部雇用相关人员或寻求外部合作伙伴的帮助。

平均而言，43％的受访者选择定制内部开发的或服务提供商的解决方案。相比之下，更成功的63％组织正在运用商业人工智能解决方案。

Sandy Shen表示：“经过验证的性能解决方案可以为您提供更高标准的保证，因为这些解决方案已在多次部署中进行了测试，并且有专门的团队维护和改进系统模型。”

“寻求在数字商务中实施人工智能的组织需要从简单的模式开始，许多组织对人工智能抱有很高的期望，并为单个项目设定了多个业务目标，反而使其过于复杂，无法提供高性能。许多组织还运行人工智能项目超过12个月，这意味着他们无法将从一个项目中学到的经验教训快速应用到另一个项目中。”

受访者平均花费130万美元用于发展数字商务中的人工智能项目。然而，在更成功应用的组织中，52％的组织在开发上花费不到100万美元，20％花费在100万到200万之间，9％花费超过500万美元。

为了增加成功应用的可能性，Gartner建议数字商务主管应该：

评估人才：如果内部没有足够的人工智能专业人士来开发和维护高性能解决方案，那么请使用性能经过验证的商业解决方案。

单个人工智能项目运行不超过12个月：将较大的项目分为几个阶段，第一阶段的目标是12个月，在这期间需完成从规划、开发和集成到完整推出。

确保足够的资金：将大部分预算用于专业人士招聘、数据管理和处理以及现有基础设施和流程的集成。足够的资金也有助于确保成功推出高性能解决方案。

使用最简化可实行产品（MVP）：打破复杂的业务问题以及开发有针对性的解决方案，以提高家庭业务成果。使用人工智能优化现有技术和流程，而不是尝试开发突破性的解决方案。