2.2 AI如何提升企业行政管理工作
在任何一家企业中,行政管理工作都可以发挥出类似于润滑剂的作用。没有了润滑剂,企业运转可能就不会太顺畅。不过,因为这样的作用是比较虚拟的,所以很多企业并不会对此十分重视。而自从AI融入企业行政管理工作以后,情况就有了明显改善,这使得企业整体规划更加科学合理,组织运行更加具有保障。
2.2.1 借大数据把控大局,便于整体规划在很多专家学者看来,大数据不仅可以对企业价值链进行优化,实现效率的最大化,而且更重要的是,通过这些数据,企业可以深度分析价值链上的各个环节,实现业务创新,从而将价值链带到一个更高的价值空间中。
例如,福特企业生产的电动车可以在驾驶和停靠的时候产出一大批数据,这些数据对驾驶员和福特企业都是非常有用的。
从驾驶员的角度来看,这些数据可以帮助驾驶员更好地了解车况、调整驾驶、及时维修,如果再与路况信息结合在一起的话,那么还可以指导他们选择一条更加合适的行驶路线。
从福特企业的角度来看,工程师可以在这些数据的基础上设计并研发出更受客户喜爱的产品。同时,福特企业的维修部门和服务部门也可以根据这些数据提供更加优质且便捷的服务,从而提升客户满意度。
如今,很多企业都已经意识到大数据的能量是无穷无尽的。
一方面,企业利用大数据可以使自身的运作效率得到大幅度提高;另一方面,企业可以在大数据的基础上制订规划,并进一步促进自身业务模式的转型。
另外,对于之前那些门槛高且难以进入的行业来说,无论是拥有了相关数据,还是对数据进行了整合,都有可能推动行业的重新洗牌。
实际上,利用大数据开拓出新市场疆域的中国企业正在变得越来越多,这些企业已经成功找到了新的蓝海。阿里巴巴就是一个非常具有代表性的一家企业。
在大数据的助力下,阿里巴巴正在从电子商务企业转型成为金融企业、数据服务企业和平台企业,并对物流业、制造业、电子商务业、零售业、金融业产生了极为深刻的影响。
自从阿里巴巴成功转型以后,这些行业的“游戏规则”就已经发生了很大改变。阿里巴巴也通过对大数据的充分利用,建立并巩固了自己在中国商业领域的优势地位。未来,在阿里巴巴的领导下,越来越多的企业将会积极进军大数据领域。
2.2.2 借云计算配置资源,保障组织运行目前大多数企业都存在内部资源被过度配置的问题。不过,这些企业根本没有意识到该问题带来的严重影响。
现在,大多数企业仍然使用以容量为基础的模型,并试图对未来几年所需要的容量进行预测,但预测结果通常是不准确的。
而新技术则可以提供更加清晰的现实世界消费图景,同时也可以提升预测的准确性。
这里所说的新技术就包括与AI有着密切联系的云计算。当然,除了上述提到的作用,云计算还可以发挥一些其他的作用,主要包括以下几个方面。
1.云计算服务获得更多黏性
如果企业的服务平台变成公共云的话,那么从一个云计算提供商转移到另一个云计算提供商并不会产生很大的差别,因为企业可以在价格的基础上选择一个最合适的云计算提供商。另外,值得一提的是,将更多的应用程序组件外包给云计算提供商,会给企业带来一个不可忽略的副作用:其对云计算服务的黏性将会有大幅度提升。
2.应用程序优化驱动更改
进入2018年以后,利用云计算、采取平台即服务解决方案的企业变得越来越多。在平台即服务解决方案的影响下,企业希望可以把自己部署的一些应用程序转移出去,以便尽快开始使用云计算数据库即服务平台。此举可以使企业的应用程序得到一定程度的优化,而且还可以为企业节省一大笔运营费用。
3.节省部分额外的成本
在现代公共云中,不少软件许可证的携带便捷性有了很大的提高,而这也对云迁移的总拥有成本预测产生了很大的影响。如果企业确实拥有便携式许可证,而且其中的数据也没有计入总成本当中,那么就很可能会失去节省比较可观的潜在成本的机会。
在某些情况下,与重新从云计算提供商那里获得许可证的成本相比,将许可证导入云端的成本更低,有时甚至可以低80%以上。节省下来的成本就可以用到组织运行的保障工作中。
由于云计算具有上述的重要作用,所以越来越多的企业开始引入这一技术,而这也在一定程度上推动了AI在企业中的广泛应用。
2.2.3 借深度学习控制、调整各项工作原中国南车股份有限公司董事长赵小刚曾经做过这样的预测——基于智能化制造与服务的深度学习将成为企业管理的重要方式。
在企业管理中,智能化的关系应该可以用“金字塔模型”来表示:从下至上分别是数据化层、信息化层、智能化层、深度学习层,总结下来就是,由浅入深、由基础到应用的逐层升级。
其中,信息化层的基础是可靠且准确的数据,而智能化层的基础则是可靠、准确、海量的数据。不仅如此,智能化层还会并行地对不同信息系统进行二次加工,并做出矩阵式分析,从而形成智能化的结果。
下面介绍位于“金字塔模型”顶层的深度学习层。深度学习是以海量数据、大量信息子系统、智能化为基础进行的神经网络式的计算分析,可以说是智能化的升级版,而且在一定程度上超出了人类智慧。
借助深度学习,企业可以更好地控制、调整各项工作。以产品生产工作为例,在产品生产的过程中,深度学习可以把海量数据和各方优秀工程师的经验融合在一起,同时也可以对运行一段时间的动车组或其他产品可能出现的问题进行预测。
可见,对于企业来说,深度学习的作用是非常强大的,而这也在一定程度上推动了AI在企业中的应用,从而加速了企业的智能化进程。
2.2.4 行政人员借AI选人才,促进协调发展大多数人都会担心随着AI的掌控力变得越来越强,它可能会取代人类的很多工作。当然,从目前的情况来看,这样的担心还为时尚早。不过,必须承认的是,虽然AI不会马上取代行政人员的选人工作,但却可以为选人过程带来重大改进。
对于企业的行政人员而言,要选择一个合适的人才,必须做好如图2-5所示的3项工作。
即使AI可以取代其中一些工作,但其也还是缺乏深入了解候选人、评估候选人与工作环境是否足够契合等方面的能力。
但是,在AI的助力下,部分选人环节可以更加高效地完成,例如,获得更多的候选人信息、对候选人进行筛查和突出标记。
将AI用到选人过程中,除了可以节省行政人员的时间和企业的资源,还可以节省候选人的时间,并降低其不确定性。
可以想象,如果一家企业可以用最短的时间对每一位候选人的求职申请做出反馈,那么这家企业就会吸引更多的候选人,找到真正合适的人才的概率也会更高,从而促进自身的协调发展和不断进步。
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