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高效的AI如何在低迷時期定位研發(fā)支出

2022-07-19 00:56:00 編輯:甘平榕 來源:
導讀 為了使標志性的短篇小說家奧·亨利(O. Henry)感到驕傲,許多公司已經(jīng)從計劃最佳財務年度變成了最困難的財務年度之一。計劃已被拋出。...

為了使標志性的短篇小說家奧·亨利(O. Henry)感到驕傲,許多公司已經(jīng)從計劃最佳財務年度變成了最困難的財務年度之一。計劃已被拋出。作戰(zhàn)室已經(jīng)創(chuàng)建,公司正在對其業(yè)務模型的核心做出艱難的決策。

在過去十年的牛市中,人工智能已成為公司的核心職能。即將到來的經(jīng)濟衰退將標志著企業(yè)將不得不首次學習在市區(qū)范圍內(nèi)管理其AI支出。許多公司不確定核心業(yè)務模式受到威脅時如何確定研發(fā)支出的位置。他們需要資產(chǎn)負債表較弱的具體投資理由。

我提出了一個三管齊下的結構,用于在經(jīng)濟低迷時期管理AI研發(fā)。第一個機會是機會主義的:可以在哪里重新部署資源以改善公司的地位?從根本上講,人工智能是杠桿決策的一種形式。旨在增加收入的支出可以轉移到增加利潤中。第二項是戰(zhàn)略性的:應保持哪些長期計劃?我提供了進行評估的框架。最后一點是財務:您在哪里以及如何削減成本?謹慎地投資于AI資產(chǎn)的公司會發(fā)現(xiàn)這是最簡單的。

內(nèi)部機會

沃爾瑪在線銷售價值數(shù)百億美元的商品。更令人印象深刻的是,其電子商務銷售額正以驚人的41%的速度增長。為了對商品定價,它使用了一種算法,該算法考慮了各種數(shù)據(jù)點,例如分銷成本,競爭對手價格等。像所有算法一樣,它使用錯誤的輸入數(shù)據(jù)也會做出錯誤的預測。在2019年6月發(fā)布的白皮書中,沃爾瑪實驗室的機器學習團隊發(fā)現(xiàn)定價不正確的商品有可能``在幾分鐘內(nèi)沒有追索權的情況下造成重大財務損失''。為了解決這個問題,他們設計了一個異常檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)使用機器學習來識別錯誤的定價決策并防止損失。

這是公司如何部署人工智能資源以提高利潤的一個示例。公司應該研究如何在自己的業(yè)務模型中實現(xiàn)這一目標。例如,貝葉斯數(shù)學可以檢測異常的定價和購買決策。諸如Facebook的Prophet之類的預測工具可以改善對客戶需求的預測。當領導者評估他們的業(yè)務時,他們將發(fā)現(xiàn)多個可以使用機器學習來提高盈利能力的部門。

目標是將專注于創(chuàng)收的AI資源轉移到運營效率上,以便您的組織將通過改善底線來收回投資。理想情況下,這些改進將是永久的。我預測,許多組織將從AI中獲得的最大利益是改進企業(yè)內(nèi)部的決策制定,從而提高盈利能力。

訓練

Yamabushi是苦行僧,他們在山區(qū)生活了幾個世紀,并以學習和武術訓練而著稱。他們曾經(jīng)因在高山隱居訓練武士而聞名。受過Yamabushi訓練的武士返回了如此熟練的技能,以至于在戰(zhàn)斗中難以擊敗。

許多文化都有隱逸的傳統(tǒng),靜默學習的時期會帶來重大突破。在技??術行業(yè)中,當前的經(jīng)濟形勢已降低了早期產(chǎn)品發(fā)布的回報。以前,有一個強有力的論點支持迭代機器學習發(fā)布周期。市場對機器學習產(chǎn)品有濃厚的興趣,它獎勵了滿足這些需求的公司。這鼓勵公司發(fā)布,改進其模型并在迭代周期中進行更新。

當前的氣候不能使這種行為得到如此強烈的回報。因此,公司應在核心技術上進行大量投資。不要害怕在模型架構上花費大量時間。同樣,投資創(chuàng)建新穎的數(shù)據(jù)集。這兩項投資消耗大量資源。但是,他們最大的機會來創(chuàng)建具有差異化功能的產(chǎn)品。您的目標是根據(jù)這段時期的學習表現(xiàn)出卓越的能力。

使用此框架可以根據(jù)價值來組織產(chǎn)品。即時的小勝利不應該被重視。他們的預期收益已大大降低。相反,應將重點放在可能需要耐心解決但創(chuàng)造巨大價值的問題上。


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