AI 如何变革决策过程？
AI 正以两种主要方式重塑商业决策流程：支持更明智、以数据为依据的决策，以及自动化重复性任务。我们分别详述如下。
数据驱动洞察
AI 工具处理信息的速度与准确性远超人类。这些技术支持预测分析、在海量数据集中进行模式识别以及自动化决策，帮助企业在所属行业与细分领域中获得竞争优势。
AI 驱动的决策可用于职场中的多个领域：
- 招聘。AI 可分析历史数据、预测未来用人需求并评估候选人，帮助招聘人员做出更明智的判断。
- 时间管理。AI 驱动的时间管理工具能预测完成特定任务所需时长，并在未来动态调整预估时间。它们还可识别您更高效的时段，并在这些时段安排优先任务。
- 市场营销。AI 在营销中的应用包括分析客户行为、个性化内容与优惠、优化投放以获得更佳效果。
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重复性任务自动化
AI 在业务运营中最实用的优势之一，是其自动化重复性任务的能力。应用场景不胜枚举，诸如项目管理、客户支持与供应链优化等。它们往往耗时耗力，虽不可或缺，却未必直接推动业务增长或创新。
通过发现瓶颈与低效流程，并识别精简运营的方法，AI 能帮助企业提升绩效并降低成本。员工也能因此节省时间，将精力投入更具价值、需要人类创造力、批判性思维与战略判断的工作。
此外，AI 也可能成为企业缩短工时、提升员工满意度的基石。
AI 在决策中的应用场景
以下是一些更具体的 AI 决策应用示例：
战略性业务决策
展示 AI 如何借助预测分析，帮助企业做出诸如市场扩张或产品研发等长期决策。
AI 在风险管理中的作用
AI 融入风险管理系统，正在改变企业应对不确定性的方式。通过识别海量数据中超出人类可感知范围的相关性，AI 系统可实现更优的预测分析、情景规划与风险评估，适用于金融、网络安全与制造业等领域。
个性化客户体验
AI 为企业以显著更低的成本扩展服务能力，提供了高效可行的路径。通过复制并增强人类能力，AI 驱动的聊天机器人能够收集并交叉比对信息，针对特定客户问题生成回复与解决方案，从而提升客户满意度与参与度。
查看我们的相关文章，了解AI 如何革新客户服务。
各行业中 AI 决策的实例
人工智能对决策的影响遍及多个行业。以下仅列举数例：
金融领域的 AI
在金融领域，AI 的应用场景众多。该行业历来在采用新技术以提升安全性与盈利能力方面走在前列。Agus Sudjianto 在这期播客中对此进行了说明：
就银行和金融的应用而言，我们在大量用例中使用 AI，从日常事务到信息处理与监控无所不包。
以下是一些示例：
- 欺诈检测。基于 AI 的实时欺诈分析可以立即干预并阻止未授权交易，保护金融机构及其客户。
- 风险管理。AI 借助算法分析庞大而复杂的数据集，识别模式并预测结果，帮助银行和金融机构更有效地缓释风险，及时发现可疑或异常活动，从而为投资、信贷、保险承保等决策提供有力支持。
- 客户服务。银行还使用 AI 基于客户的交易历史与消费模式提供个性化产品推荐，不仅改善客户体验，也提升转化率。
医疗健康领域的 AI
医疗行业通过多种技术组合来解决问题。以下是一些AI 在医疗健康中的应用方式。
- 医学影像与诊断。AI 通过提供更高准确度与效率的疾病检测工具，革新了医学影像与诊断。您可在 DataCamp 的Python 生物医学图像分析课程中进一步了解。
- 药物发现与研发。AI 在加速药物发现与开发流程中发挥关键作用，降低新疗法上市所需的时间与成本。
- 公共卫生举措。AI 为疾病监测、疫情预测与预防策略提供工具，助力公共卫生工作。
- 医疗管理。从排班到库存管理等多个环节，AI 日益用于提升医疗运营效率。
制造业中的 AI
近年来，制造业因其高度依赖数据，AI 在该领域取得了突破性进展。以下是制造业中 AI的一些典型用例。
- 预测性维护。AI 工具可预测工业设备的最佳维护或更换时机，从而节省时间与成本。
- 质量控制与检测。制造产品通常需要保持一定的质量标准，确保在交付消费者前达标。AI 工具（如相机与传感器）被用于强化全面检测，以在产品进入市场前完成测试。
- 供应链管理。供应链管理是制造业中 AI 的一大典型应用。制造商往往需要处理数以百万计的订单、采购、物料、原料等。人工处理极为耗费时间与资源，因此越来越多企业转向 AI 以增强其供应链流程。
AI 决策的收益与挑战
与所有技术进步一样，在决策中使用 AI 既有利好也有隐忧：
关键收益
在决策流程中引入 AI 的主要收益有三点：
效率提升
根据麦肯锡的数据，AI 有潜力自动化 60%–70% 的工作活动，帮助员工聚焦高价值任务。多行业已通过此类自动化，将资源转向更具战略性的岗位，从而提升效率。
哈佛商学院也报告称，利用 AI 进行工作流自动化的企业，其生产力有可量化的提升。AI 工具不仅通过去除重复性工作提升员工效能，还能精简流程，进而提升生产力与运营效率。
成本降低
IBM 的报告显示，AI 驱动的预测性维护带来了显著的成本降低，例如某矿业公司借助 AI 将停机时间减少了 30%。AI 支持的预测模型能够提前预估设备维护需求，避免高昂的故障损失并减少运营中断。
在 IBM 的供应链运营中，基于 AI 的解决方案在新冠疫情期间节省了 1.6 亿美元，并保持了 100% 的订单履约率。这表明，AI 可通过资源优化与最小化停机时间来战略性地降本增效。
更准确且更快速的决策
AI 能快速分析复杂数据集，助力预测与风险管理，从而实现更快更准的决策。例如预测分析模型帮助企业预判市场变化与客户需求，进而获得竞争优势 。
AI 能处理大规模数据并实时提炼洞察，使企业在数据驱动的战略规划中更具优势。根据Gartner的数据，79% 的企业战略负责人认为 AI 对其业务成功至关重要，凸显其通过强化决策来实现竞争优势的关键作用。
我们的《2024 年数据与 AI 素养现状报告》亦有类似发现：62% 的领导者认为，AI 素养如今对团队的日常工作已至关重要。
挑战
尽管 AI 的优势显而易见，但成功落地 AI 方案并非易事，也并非毫无风险。以下是最重要的挑战。
- 偏见与歧视。带有偏见的 AI 模型会导致不公平的决策，且往往加剧对少数群体的歧视。
- 隐私问题。AI 模型通常使用从互联网上大规模抓取的数据进行训练，其中往往包含个人信息。这会带来数据隐私与安全方面的风险与问题。
- 复杂决策中缺乏人类直觉。尽管 AI 处理海量数据的能力对改进决策至关重要，但直觉与商业敏感度仍然不可或缺。若缺乏这些能力，企业领导者可能做出错误判断。
- 过度依赖自动化系统。这是另一面的问题。对 AI 的过度依赖可能导致决策对系统产生依附性，并削弱个体判断能力。
AI 决策的未来
展望未来，AI 在商业环境中的重要性将呈指数级增长。随着 AI 技术的快速演进及其应用在各行业不断扩展，能够将其成功融入日常运营、既支持数据驱动决策又实现重复任务自动化的企业，将在竞争中占得先机。
对企业而言，机遇无限。然而，正如 DataCamp 的《2024 年数据与 AI 素养现状报告》所示，尽管近年已有进展，AI 培训仍处于早期阶段。这意味着企业需在 AI 素养方面追加投入，方能充分释放该技术的潜力。
贵组织的 AI 培训现状最贴切的描述是？来源：DataCamp
通过 AI 培训保持领先
如果您决心在业务的各个环节引入 AI 以支持决策，不妨大胆推进。但请牢记，若没有合适的人才将 AI 战略落到实处，旅程难以走远。
成功实施与管理 AI 系统需要一支具备技能的团队。数据科学家、AI 专家，以及其他拥有 AI 与机器学习专长的专业人士，是开发、解读并管理这些技术的关键。
在技术人才竞争激烈的市场中，招聘与留住具备相应技能的人才充满挑战。对现有员工进行培训与能力建设，有助于弥合技能缺口，确保组织能充分发挥 AI 的能力。
好在 DataCamp 可以助您一臂之力。通过我们的 DataCamp for Business 解决方案，我们能帮助您的公司实现数据与 AI 素养的全面提升。该方案具备可扩展性，适用于任何规模的团队，并提供可定制的学习路径与详尽的报告，帮助您推动业务转型，做好 AI 准备。
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结语
AI 是我们这个时代最具变革性的技术。越来越多的企业已开始采用它来自动化与优化实践、降低运营成本、做出更优决策并打造更好的产品。
随着 AI 更深入地融入企业的“DNA”，新的、更优的 AI 实践也将不断涌现。因此，牢牢掌握AI 基础的企业，极有可能在竞争中占据显著优势。
同时，我们强烈建议您通过以下 DataCamp 资源，持续关注 AI 及其背后的技术：
我是一名自由职业的数据分析师，与全球各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也担任数据科学讲师，拥有2年以上授课经验。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science 和 Analytics Vidhya 等知名网站上。作为一名具有政治学与法律背景的数据科学家，我的目标是在公共政策、法律与技术的交汇处开展工作，借助思想的力量推动创新解决方案与叙事，帮助我们应对紧迫挑战，尤其是气候危机。我认为自己是自学成才、不断进步的人，坚定支持跨学科合作。学习新事物永远不嫌晚。
一名成年人每天平均要做约 35,000 个决定。在工作场景中，我们持续基于不断变化的变量与数据做出抉择。
提升决策流程是企业商业成功的关键驱动因素之一。但我们如何利用数据与分析让决策更“聪明”？更进一步，我们能否打造解决方案，剔除人类容易出现的模糊、前后不一和疲劳，将其替换为自治与认知能力？答案或许是 AI。
本文将解析 AI 在决策中的作用。我们将介绍使用 AI 进行决策的主要场景与收益，并探讨各行业的公司如何借助 AI，在工作流程中做出更明智、准确、以数据为依据的决策。