北京2023年3月31日/美通社/--人工智能又一次在科技界掀起波瀾。爆火的ChatGPT讓人們看到，當理解語言的新方法（基礎模型和生成式AI革命）與

北京2023年3月31日/美通社/ -- 人工智能又一次在科技界掀起波瀾。 爆火的ChatGPT讓人們看到，當理解語言的新方法（基礎模型和生成式 AI 革命）與強大的基于 GPU 的計算相組合時，我們在處理、理解和融入自然語言的能力提升，令人震撼而期待。

同時，企業客戶尤其關心，無論是利用這些強大的技術來處理和理解非結構化文檔，還是構建對話式 AI 平臺來執行事務，今天的企業都必須制定策略，將強大的 AI 應用于提高企業業務理解能力和滿足大規模需求的能力，推進企業數字化轉型。

強大的自然語言AI ，為何對企業轉型至關重要？

(資料圖)

根據 IBM 商業價值研究院的"2022 年 AI 采用指數"研究指示，"全球 AI 采用率穩步增長，現在為 35%，比前一年提高 4 個點。"雖然采用率不斷提高，但將項目投入生產并在企業級場景應用 AI 仍是大多數組織面臨的挑戰。 企業在組織中實施 AI 時通常提出以下幾個關鍵問題：

技術能使用業務語言表達嗎？

它能輕松地跨系統集成嗎？

是否具備在組織范圍內提供可信任和可擴展的能力？

而強大的自然語言處理(NLP)人工智能，讓企業場景中的 AI 能力得到充分發揮。迄今為止，企業已經開始在典型的 NLP 用例中利用基礎模型（Foundation Models）：

1.優化客戶互動體驗：如今，客戶期望輕松且個性化的體驗。無論是通過聊天機器人還是語音支持的虛擬助手，自然語言AI 都能使企業以更人性化的方式與客戶溝通，提高客戶滿意度和忠誠度。

2.提高員工生產力：自然語言AI 可以幫助自動執行人工重復任務，從而提高效率并釋放時間和資源，使員工能夠專注于更高價值的任務。

3.工作流程優化和決策支持：自然語言AI 可以通過提供快速且準確的洞察、建議和預測來幫助簡化工作流程。這有助于支持決策、減少錯誤并提高整體生產力。

利用IBM Watson 釋放自然語言 AI 的強大功能

IBM連續兩年在Gartner?"企業級對話式AI平臺魔力象限中被評為領導者。

IBM Watson Assistant是2023 年Gartner?"企業級對話式AI 平臺魔力象限"（Magic QuadrantTMfor Enterprise Conversational AI Platforms，CAIP）中評估的產品之一。Gartner 將該市場定義為"用于構建、編排和維護多種用途的軟件平臺的企業級對話式 AI 平臺市場"。

IBM 再次獲評 Gartner? “企業級對話式 AI 平臺魔力象限”領導者

IBM為何獲此殊榮？

Watson Assistant 是IBM 眾多人工智能(AI)和自然語言處理(NLP)解決方案之一，與其它 IBM Watson 人工智能解決方案享譽盛名，例如用于實時語音轉文本或文本轉語音的 Watson Speech to Text/Text to Speech，屢獲殊榮的、全渠道企業智能搜索和文本分析平臺 Watson Discovery (Insight Engine)、語言即時翻譯平臺 Watson Language Translator 和用于連接程序、實現業務自動化的 IBM App Connect。根據自然語言處理和人工智能的專利和學術貢獻，IBM 是本次Gartner?"企業級對話式 AI 平臺魔力象限"中提供最穩固和最多產的研發組織和供應商之一，主要體現在以下三方面優勢：

創新：IBM 研究院擁有涉及語音、自然語言處理和對話式 AI 的 2,700 多項專利，其中大約 400 項是在 2022 年獲得的。 IBM 研究院不僅與內部 IBM Software、IBM Consulting 和 IBM Hybrid Cloud 等業務部門緊密合作，也積極與外部組織、研究人員和合作伙伴攜手共創，例如與麻省理工學院MIT及其在馬薩諸塞州坎布里奇的研究實驗室進行協作。 IBM 還專門制定計劃，將此研究轉換為 自然語言處理工具包（NLT）以及與對話相關的產品和服務。

地理戰略：在服務區域和合作伙伴方面，IBM 提供完善而廣泛的地理覆蓋范圍。憑借覆蓋全球的銷售和服務合作伙伴網絡，IBM 在各大洲都有業務開展。

產品功能：Watson Assistant 提供全面的 AI 和人工客服協同工作的功能，包括一組非常明確的預創建的集成和流程，以及具有競爭力的對話分析套件和非常靈活的部署選項。

在產品特性和客戶反饋中，今年IBM 展示了"低代碼"對話式AI 構建功能，該功能被稱為"操作"。"操作"可使技術和非技術用戶非常輕松地創建對話式流程，而不必擔心對話中的編排和意想不到的轉折。 新一代IBM Watson Assistant 還提供企業可以使用的行業模板，來加快開發速度。同時，它還包含了新集成的能力，可以在多個"操作"之間共享。

這并不是IBM 最近在Gartner 的自然語言AI 領域中的唯一收獲。2022 年12 月，Gartner? 還在Gartner"洞察引擎魔力象限"(Magic QuadrantTMfor Insight Engines)中將IBM評為領導者。洞察引擎應用相關性方法來發現、分析、描述和組織內容和數據。能夠根據不同的業務場景，以交互的方式主動向人們交付或合成信息，并將數據傳遞給機器。IBM Watson Discovery 具備提取和豐富非結構化文檔數據的功能，可以滿足特定業務領域的需求，這是一個關鍵的競爭優勢。

感謝我們的合作伙伴和客戶，他們激勵IBM 團隊持續交付 AI 賦能的解決方案，從而助力企業實現其業務目標。

IBM 大中華區科技事業部、客戶成功管理部中國區負責人翟峰表示："2021年，IBM 成立客戶成功事業部，這是一支由各行各業的解決方案架構師組成的專家團隊，其目的就是通過與客戶及合作伙伴的合作、創新，加速企業的AI之旅和數字化轉型，讓AI解決方案盡快落地并發揮作用。"

近些年，越來越多的中國企業已經開始使用 IBMWatson技術推進 AI 在不同業務場景中的落地。下面分享幾個客戶成功團隊近期與客戶共創的落地案例：

案例1：延鋒汽車作為一家在全球20多個國家擁有9家研發基地、240多個工廠的全球汽車零部件供應商，每天收到整車廠和下游廠商的訂單量是巨大的，此前手動分類帶來的人工成本和高錯誤率，僅國內的20多個工廠，每天每個工廠要安排2個人、花150分鐘來處理。基于IBM Watson Discovery構建的AI決策大腦，從1.8億條歷史數據中，學習了外部訂單對應的內部訂單背后蘊藏的規則，實現了全自動執行流程，且訂單分類正確率從85%提升到97%。

案例2：通過使用 IBM Watson Discovery和Cloud Pak for Data所提供的智能文本搜索、數據科學和機器學習預測技術，上海水利科技取代了原來傳統的資料室，為工程人員提供了統一平臺，在一個整體視圖中搜索與訪問所需文檔信息，幫助工程人員高效獲取知識，輔助水利工程建設智慧決策。同時，上海水利科技運用數據科學和機器學習算法，在傳統土木工程模型的基礎上構建水利樞紐工程安全模型，實現數據模型優化和在線推演預測，實現結構變形預測及異常監測預警等實時應用，從而實現工程安全分析預警、綜合決策等上層業務。

案例3:某國內大型制造企業此前一直使用傳統的呼叫中心來支持客戶服務，但隨著業務的不斷擴展和復雜，傳統呼叫中心已經不能滿足客戶需求而且成本也過高，客戶需要在降低成本的同時提升客戶服務質量。該企業利用 Watson Assistant 和 Watson Discovery 構建了企業內的智能客服，使用人工智能的方式以最快的速度解決客戶詢問的問題，將對話式 AI 與 Watson Discovery 提供的 AI 驅動的搜索相結合，找到最匹配的答案。這套方案的落地，使得客戶服務做到 7x365 的全天候自動覆蓋，以及更加快速且精準的解決客戶熱點問題，客戶滿意度大幅提升。

通過這幾個案例，我們看到AI的落地為企業解放新的生產力提供了有效支撐。IBM認為，將數字化轉型和智能化能力注入業務轉型，這是當今企業應對挑戰、達成業務目標、實現企業可持續發展的不二選擇。我們希望數據能夠推動企業的數字化轉型，人工智能的能力解鎖數據的價值，然后通過混合云架構實現企業內外更廣泛的數據共享。

了解IBM Watson Assistant和IBM Watson Discovery如何助您優化客戶體驗、提高員工生產力。

IBM Watson Assistant:https://www.ibm.com/cn-zh/products/watson-assistant?lnk=flatitem

IBM Watson Discovery:https://www.ibm.com/cn-zh/cloud/watson-discovery?lnk=flatitem

Gartner"企業級對話式 AI 平臺魔力象限"(Magic Quadrant for Enterprise Conversational AI Platforms)，Bern Elliot，Gabriele Rigon，2023 年 3 月 6 日https://www.gartner.com/reprints/?id=1-2CS0JHFG&ct=230306&st=sb

Gartner"洞察引擎魔力象限"(Magic Quadrant for Insight Engines)，Stephen Emmott，Anthony Mullen，David Pidsley，Tim Nelms，2022 年 12 月 12 日https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2BZFRDHS&ct=221212&st=sb

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