与人工智能供应商合作的6个技巧
对大多数组织来说，DIY人工智能是遥不可及的事。下面来看看，如何利用现成的人工智能来抵御各种炒作并创造商业价值。
人工智能和相关技术有望为企业化腐朽为神奇。核心问题就在于自建还是外购。有些公司将从零开始创建自己的解决方案，但使用商业工具来创建解决方案往往更快，更便宜，而且比自己动手效果更好。
由于人工智能技术十分新颖，未经充分地测试，因此，就供应商关系而言，早期采用该技术的公司就有了一定的实力。各大供应商可能愿意实施自定义的配置和集成，提供免费咨询或培训或提供大幅折扣——如果你愿意成为它们津津乐道的成功案例以验证项目的可行性，情况尤其如此。
此外，成为初创公司的首批客户（或首次使用成熟供应商的新产品），这也许能使你影响产品的开发方式。
但与人工智能供应商合作并不总是那么愉快。除了与所有的技术供应商合作时都可能出现的常见问题外，在人工智能，机器学习和类似技术方面也存在特定的细微差别。
警惕炒作
总部设在伊利诺伊州林肯郡的人力资源服务公司Alight Solutions于2014年开始物色人工智能聊天机器人。
Alight Solutions为3，000名企业客户处理各种各样的人力资源福利，这些企业一共雇用了2300多万人。技术支持人员要处理大量的电话和网络聊天。很多问题都是重复出现的，但每位支持人员可能会给出不一样的回答。
人工智能系统不仅必须能够理解问题，而且必须找到针对该特定人员的具体答案——而且必须十分智能，如果无法做到这两点就将问题转给人工服务。
但当Alight开始与供应商交流时，市场上充斥着天花乱坠的炒作。供应商纷纷承诺，自然语言处理系统很快就可以用上了。
Alight的产品开发和创新总监Ibrahim Khoury说。“当你去测试这些供应商的系统时，你会发现，即使用来描述系统的措辞发生了微妙的变化，这也是会出乱子的。”
他说，炒作的问题也好不到哪里去。“坦白说，我认为，现如今，人工智能和机器学习的市场营销并没有多少实质性的内容。”
为艰苦卓绝的学习过程做好准备
Khoury说，人工智能系统需要培训。它们并非开箱即用。他表示，但有一些供应商承诺在没有人为干预的情况下系统也能工作。他最终选择了一家没有做出这种承诺的公司。
Khoury说：“这家公司对我们很坦诚，它说，‘不要自欺欺人。你必须将人员和流程落实到位，以确保系统能正常工作。你必须对其进行训练和监控，投入资金以确保它能正常工作’。老实说，我们这才如梦初醒，因为别的供应商没有跟我们说这样的话。”
事实上，在Alight决定于2016年秋季与供应商Verint合作之后，Verint用了半年左右的时间，系统就差不多可以启用了。
Khoury说：“不同客户间存在很多差异，即使在同一个客户中，你也要面对不同级别的员工。你可能要管理一个管理小组、一个工会小组、一个小时工小组。我们必须打造一个可以根据不同的人给出不同答案的系统。”
在Alight提供的各种服务中心，大量的主题专家是必不可少的。
Khoury说：“我们所处的行业是不能胡乱回答问题的。我们希望，无论答案是什么，都必须做到准确无误。如果我们无法回答问题，那么我们必须建立一个升级模型，所以我们不会丢下你不管。如果服务中心已经开放，请允许我将你转到网络聊天坐席。如果服务中心没有开放，请允许我安排预约，以便坐席可以给你回电。”
企业需要花费大量的时间才能将获得此等级别的知识和集成度的呼叫中心的运营落实到位。
试点项目，试点项目，试点项目
但在Alight首先在Verint那里进行了大量的试点项目，然后再继续实施该项目。
Khoury说：“我们测试了其它供应商的系统，但是努力进行试点项目本身也非常重要。这需要大量的安全性，架构升级和变革。这要求我方做大量的实施工作。因此，在我们测试了几个系统后，我们专注于一个试点项目。我们因此得出了结果，这些结果使我们相信这才是正确的道路。”
让供应商参与测试，这对Priam Capital来说非常重要，Priam Capital的主营业务是购买和管理中西部和东南部的多租户办公楼。
Priam Capital所面临的挑战是，其员工花太多时间处理文书工作，而没有足够的时间购买办公楼。商业租约非常复杂，有时甚至长达一百多页，多达数百个细节需要单独进行协商。最重要的是，所有旧租约都是纸质的。
Priam Capital的创始人兼首席执行官Abhishek Mathur表示，很多供应商都提供基于人工智能的光学字符识别和自然语言处理。这样的技术往往不管用，或者不适用于此特定用例。他说：“处处都是烟雾弹。”
因此，两年前，当Priam选供应商时，它将最难处理的租约集结起来，看看供应商是否能处理。Mathur说，Priam Capital选择了Leverton，该公司具备发现租赁关键要素所需的特定房地产行业方面的专业知识。“没有哪家供应商像它那样专注于房地产租约了。”
在测试期间，这一点变得十分明确。
Mathur说：“当我们对多种不同的系统进行尝试时，它们有各中细微差别，而从收益的角度来看，这些细微差别非常重要，我建议人们在购买之前先试试。”
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