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機器學習和人工智能能給商業帶來的價值

他說，“從創建的用例中提取價值更加困難，但這是可以做到的 。”例如 ， 他引用了最近在Nedbank進行的項目 。

機器學習和人工智能能給商業帶來的價值

文章插圖
在一個反欺詐項目中，僅在六個月內就阻止了價值1.37億蘭特的欺詐交易 。另一個是試點項目 ， 過去四個月收入超過2.5億蘭特 。
如果算法不支持業務流程，它只是一個智力練習 。
泰勒堅持認為，確保ML/AI項目價值交付的唯一方法是“自下而上”方法的結果 ， 這需要數據科學團隊與業務部門密切合作 ， 而不是“自下而上” 。自上而下的方法 。
“你想通過AI項目實現的所有工作都必須與業務保持一致——業務實際上是在地面上，而不是在高層管理中 。戰略可能來自高層 ， 但痛苦是根深蒂固的，這是你可以找到實際用例的地方，”他說 。
對于數據科學家來說，重要的是要認識到AI在業務范圍之外并不重要 。“如果算法不支持業務流程，它只不過是一種智力活動 。這就是商業和技術之間真正的差距，”他補充道 。
第一步
由于ML/AI項目旨在幫助自動化決策，因此有必要準確確定哪些決策需要自動化，以實現三個關鍵目標：
賺錢
防止金錢損失；和
幫助管理風險 。
“數據科學團隊無法知道這些問題的答案，至少在細節上與業務人員不同 。數據科學團隊可以幫助業務人員回答問題 ， 但業務人員必須負責管理自己的痛點，”泰勒說 。
記住ML/AI與軟件開發無關也很重要 。
我們必須記住，機器學習衡量的是行為，所以模型總是在變化的 。
“你不能只把模型投入生產就走開 。我們用于機器學習的工具與我們一直使用的工具不同——我們必須以新的方式構建這些工具，更深入地研究它們，并為系統創造更多能力 。我們必須記?。?機器學習衡量的是行為，因此模型總是在變化的 。”他說 。
成功的另一個關鍵因素是為項目配備適當的人員和技能 。然而，這說起來容易做起來難，因為在過去幾年中，對AI/ML技能的需求增長了650%以上(基于LinkedIn職位) 。
此外，許多申請這些工作的人不具備必要的技能，不管他們的簡歷上寫了什么 。
因此，泰勒開始根據團隊成員的智力，尤其是他們學習和探索數據的好奇心和欲望來招募團隊成員 。一旦被招募，這些聰明的年輕人將受到高級數據科學家、BI和數據分析師的密切管理和指導 。
【機器學習和人工智能能給商業帶來的價值】“重要的是要記住 ， AI/ML與模型無關，而是與人有關 。最大的成功來自于這樣一個事實 ， 即人工智能使地面上的人們的生活變得更容易，因此他們不會阻礙變革管理過程，并且該項目可以提供其旨在實現的價值，”他總結道 。

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