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人工智能能否替代領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行指揮和風(fēng)險管理嗎

如意 ? 來源:今日頭條 ? 作者:互聯(lián)網(wǎng)潛伏者 ? 2020-11-09 14:27 ? 次閱讀
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大多數(shù)CIO都不愿意讓AI接管決策。但這確實有助于他們制造出更好,更不偏見的產(chǎn)品。

人們長期以來一直在懷疑人工智能(AI)是否會取代他們的工作。但是目前,商業(yè)交易仍需要人為因素。

幾年前,歐洲一家金融公司,該公司正在其數(shù)據(jù)中心內(nèi)更新其災(zāi)難恢復(fù)和故障轉(zhuǎn)移技術(shù)。目的是使系統(tǒng)中的許多警報自動化,以便IT在任何系統(tǒng)出現(xiàn)故障之前發(fā)出預(yù)警。

該技術(shù)效果很好,CIO面臨一個選擇:他是否可以完全自動執(zhí)行故障轉(zhuǎn)移,并在需要時確定是否需要自動化來接管系統(tǒng)故障轉(zhuǎn)移功能?還是他離開了故障轉(zhuǎn)移的“最后一英里”,即當(dāng)警報告訴您關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)將要發(fā)生故障并且您必須親自做出進(jìn)入故障轉(zhuǎn)移和恢復(fù)的決定時,他本人就在哪里。誰按下按鈕?

他說:“我想成為一個按下按鈕的人。讓AI引擎做出可能會避免的故障轉(zhuǎn)移決定,然后不得不向客戶和我的董事會解釋,這讓我感到不舒服?!?/p>

為什么AI的風(fēng)險管理是雙刃劍

首席信息官的決定并不罕見。盡管大多數(shù)CIO確實了解自動數(shù)據(jù)復(fù)制和恢復(fù)軟件的好處,但他們對將重大災(zāi)難恢復(fù)和故障轉(zhuǎn)移決策留給自動化軟件并不滿意。

同時,CIO和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者都知道AI將成為一種工具性和變革性技術(shù),通過物聯(lián)網(wǎng)IoT)和其他形式的大數(shù)據(jù)來促進(jìn)決策。

考慮以下真實世界的示例:

物流承運人收到警報,其中一輛卡車所載集裝箱的環(huán)境不合格。這意味著除非能找到附近的市場,否則該容器內(nèi)運載的所有農(nóng)產(chǎn)品都有變質(zhì)的風(fēng)險。AI介入并建議附近的幾個市場供偵察員重新選擇路線。專家做出最終決定,但AI決定引擎節(jié)省了寶貴的時間。

實施了Manufacturing 4.0原理的工廠在組裝線上的設(shè)備上帶有傳感器,該傳感器指示即將發(fā)生故障的風(fēng)險可能會關(guān)閉生產(chǎn)線。為了避免停機(jī)的風(fēng)險,制造商將技術(shù)人員派往生產(chǎn)線,然后技術(shù)人員使用AI來協(xié)助診斷和維修

一家建筑公司必須為項目采購一臺特殊的起重機(jī),并使用AI來評估未來惡劣天氣的風(fēng)險以及該風(fēng)險或價格上漲,從而確定下訂單的合適時間。

從所有這些示例中我們了解到,人工智能是一種節(jié)省關(guān)鍵時間的有用工具,但最終,人類希望成為做出最終決定的人。

人工智能可以取代人類的決策嗎?

風(fēng)險管理公司W(wǎng)olters Kluwer在討論制造和風(fēng)險時說: “就目前而言,將人們完全排除在周期(計劃-執(zhí)行-檢查-行動)之外仍然是不可想象的。即使認(rèn)知計算如果完全發(fā)展起來,那么機(jī)器完全接管的情況對大多數(shù)人來說都是可怕的景象?!?/p>

我們是否會達(dá)到機(jī)器自動化和AI可以完全取代人類專業(yè)知識的決策和堡壘的地步?

人,機(jī)器和AI

SAS UK和愛爾蘭的數(shù)據(jù)科學(xué)主管Iain Brown博士說:“ AI的能力將補(bǔ)充我們而不是復(fù)制我們?!?/p>

從風(fēng)險管理的角度來看,人工智能可以幫助人類合作者以新的方式管理風(fēng)險。AI可以快速吸收和消化大量信息。它可以通知物流調(diào)度員有關(guān)道路封閉或一千英里外的天氣問題的信息。這有助于調(diào)度員管理裝運遲到的風(fēng)險。

同時,人類充當(dāng)檢查點,以管理錯誤的AI決策風(fēng)險。最近的麥肯錫風(fēng)險管理論文中寫道:“銀行長期以來一直在擔(dān)心個人員工在提供消費者建議時會產(chǎn)生偏見?!?“但是當(dāng)員工基于AI建議提供建議時,風(fēng)險不是單個建議有偏見,而是如果AI建議有偏見,機(jī)構(gòu)實際上會將偏見系統(tǒng)化到?jīng)Q策過程中?!?/p>

對于實施AI的公司來說,最重要的是,必須在機(jī)器驅(qū)動的AI和人之間找到正確的接口,以便能夠進(jìn)行風(fēng)險管理和出色的決策。

這應(yīng)該是公司開展的每個AI項目的目標(biāo)。
責(zé)編AJX

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