北京2023年3月31日/美通社/ -- 人工智能又一次在科技界掀起波澜。 爆火的ChatGPT让人们看到，当理解语言的新方法（基础模型和生成式 AI 革命）与强大的基于 GPU 的计算相组合时，我们在处理、理解和融入自然语言的能力提升，令人震撼而期待。

同时，企业客户尤其关心，无论是利用这些强大的技术来处理和理解非结构化文档，还是构建对话式 AI 平台来执行事务，今天的企业都必须制定策略，将强大的 AI 应用于提高企业业务理解能力和满足大规模需求的能力，推进企业数字化转型。

强大的自然语言AI ，为何对企业转型至关重要？

(资料图片)

根据 IBM 商业价值研究院的"2022 年 AI 采用指数"研究指示，"全球 AI 采用率稳步增长，现在为 35%，比前一年提高 4 个点。"虽然采用率不断提高，但将项目投入生产并在企业级场景应用 AI 仍是大多数组织面临的挑战。 企业在组织中实施 AI 时通常提出以下几个关键问题：

技术能使用业务语言表达吗？

它能轻松地跨系统集成吗？

是否具备在组织范围内提供可信任和可扩展的能力？

而强大的自然语言处理(NLP)人工智能，让企业场景中的 AI 能力得到充分发挥。迄今为止，企业已经开始在典型的 NLP 用例中利用基础模型（Foundation Models）：

1.优化客户互动体验：如今，客户期望轻松且个性化的体验。无论是通过聊天机器人还是语音支持的虚拟助手，自然语言AI 都能使企业以更人性化的方式与客户沟通，提高客户满意度和忠诚度。

2.提高员工生产力：自然语言AI 可以帮助自动执行人工重复任务，从而提高效率并释放时间和资源，使员工能够专注于更高价值的任务。

3.工作流程优化和决策支持：自然语言AI 可以通过提供快速且准确的洞察、建议和预测来帮助简化工作流程。这有助于支持决策、减少错误并提高整体生产力。

利用IBM Watson 释放自然语言 AI 的强大功能

IBM连续两年在Gartner®"企业级对话式AI平台魔力象限中被评为领导者。

IBM Watson Assistant是2023 年Gartner®"企业级对话式AI 平台魔力象限"（Magic QuadrantTMfor Enterprise Conversational AI Platforms，CAIP）中评估的产品之一。Gartner 将该市场定义为"用于构建、编排和维护多种用途的软件平台的企业级对话式 AI 平台市场"。

IBM 再次获评 Gartner® “企业级对话式 AI 平台魔力象限”领导者

IBM为何获此殊荣？

Watson Assistant 是IBM 众多人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)解决方案之一，与其它 IBM Watson 人工智能解决方案享誉盛名，例如用于实时语音转文本或文本转语音的 Watson Speech to Text/Text to Speech，屡获殊荣的、全渠道企业智能搜索和文本分析平台 Watson Discovery (Insight Engine)、语言即时翻译平台 Watson Language Translator 和用于连接程序、实现业务自动化的 IBM App Connect。根据自然语言处理和人工智能的专利和学术贡献，IBM 是本次Gartner®"企业级对话式 AI 平台魔力象限"中提供最稳固和最多产的研发组织和供应商之一，主要体现在以下三方面优势：

创新：IBM 研究院拥有涉及语音、自然语言处理和对话式 AI 的 2,700 多项专利，其中大约 400 项是在 2022 年获得的。 IBM 研究院不仅与内部 IBM Software、IBM Consulting 和 IBM Hybrid Cloud 等业务部门紧密合作，也积极与外部组织、研究人员和合作伙伴携手共创，例如与麻省理工学院MIT及其在马萨诸塞州坎布里奇的研究实验室进行协作。 IBM 还专门制定计划，将此研究转换为 自然语言处理工具包（NLT）以及与对话相关的产品和服务。

地理战略：在服务区域和合作伙伴方面，IBM 提供完善而广泛的地理覆盖范围。凭借覆盖全球的销售和服务合作伙伴网络，IBM 在各大洲都有业务开展。

产品功能：Watson Assistant 提供全面的 AI 和人工客服协同工作的功能，包括一组非常明确的预创建的集成和流程，以及具有竞争力的对话分析套件和非常灵活的部署选项。

在产品特性和客户反馈中，今年IBM 展示了"低代码"对话式AI 构建功能，该功能被称为"操作"。"操作"可使技术和非技术用户非常轻松地创建对话式流程，而不必担心对话中的编排和意想不到的转折。 新一代IBM Watson Assistant 还提供企业可以使用的行业模板，来加快开发速度。同时，它还包含了新集成的能力，可以在多个"操作"之间共享。

这并不是IBM 最近在Gartner 的自然语言AI 领域中的唯一收获。2022 年12 月，Gartner® 还在Gartner"洞察引擎魔力象限"(Magic QuadrantTMfor Insight Engines)中将IBM评为领导者。洞察引擎应用相关性方法来发现、分析、描述和组织内容和数据。能够根据不同的业务场景，以交互的方式主动向人们交付或合成信息，并将数据传递给机器。IBM Watson Discovery 具备提取和丰富非结构化文档数据的功能，可以满足特定业务领域的需求，这是一个关键的竞争优势。

感谢我们的合作伙伴和客户，他们激励IBM 团队持续交付 AI 赋能的解决方案，从而助力企业实现其业务目标。

IBM 大中华区科技事业部、客户成功管理部中国区负责人翟峰表示："2021年，IBM 成立客户成功事业部，这是一支由各行各业的解决方案架构师组成的专家团队，其目的就是通过与客户及合作伙伴的合作、创新，加速企业的AI之旅和数字化转型，让AI解决方案尽快落地并发挥作用。"

近些年，越来越多的中国企业已经开始使用 IBMWatson技术推进 AI 在不同业务场景中的落地。下面分享几个客户成功团队近期与客户共创的落地案例：

案例1：延锋汽车作为一家在全球20多个国家拥有9家研发基地、240多个工厂的全球汽车零部件供应商，每天收到整车厂和下游厂商的订单量是巨大的，此前手动分类带来的人工成本和高错误率，仅国内的20多个工厂，每天每个工厂要安排2个人、花150分钟来处理。基于IBM Watson Discovery构建的AI决策大脑，从1.8亿条历史数据中，学习了外部订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，实现了全自动执行流程，且订单分类正确率从85%提升到97%。

案例2：通过使用 IBM Watson Discovery和Cloud Pak for Data所提供的智能文本搜索、数据科学和机器学习预测技术，上海水利科技取代了原来传统的资料室，为工程人员提供了统一平台，在一个整体视图中搜索与访问所需文档信息，帮助工程人员高效获取知识，辅助水利工程建设智慧决策。同时，上海水利科技运用数据科学和机器学习算法，在传统土木工程模型的基础上构建水利枢纽工程安全模型，实现数据模型优化和在线推演预测，实现结构变形预测及异常监测预警等实时应用，从而实现工程安全分析预警、综合决策等上层业务。

案例3:某国内大型制造企业此前一直使用传统的呼叫中心来支持客户服务，但随着业务的不断扩展和复杂，传统呼叫中心已经不能满足客户需求而且成本也过高，客户需要在降低成本的同时提升客户服务质量。该企业利用 Watson Assistant 和 Watson Discovery 构建了企业内的智能客服，使用人工智能的方式以最快的速度解决客户询问的问题，将对话式 AI 与 Watson Discovery 提供的 AI 驱动的搜索相结合，找到最匹配的答案。这套方案的落地，使得客户服务做到 7x365 的全天候自动覆盖，以及更加快速且精准的解决客户热点问题，客户满意度大幅提升。

通过这几个案例，我们看到AI的落地为企业解放新的生产力提供了有效支撑。IBM认为，将数字化转型和智能化能力注入业务转型，这是当今企业应对挑战、达成业务目标、实现企业可持续发展的不二选择。我们希望数据能够推动企业的数字化转型，人工智能的能力解锁数据的价值，然后通过混合云架构实现企业内外更广泛的数据共享。

了解IBM Watson Assistant和IBM Watson Discovery如何助您优化客户体验、提高员工生产力。

IBM Watson Assistant:https://www.ibm.com/cn-zh/products/watson-assistant?lnk=flatitem

IBM Watson Discovery:https://www.ibm.com/cn-zh/cloud/watson-discovery?lnk=flatitem

Gartner"企业级对话式 AI 平台魔力象限"(Magic Quadrant for Enterprise Conversational AI Platforms)，Bern Elliot，Gabriele Rigon，2023 年 3 月 6 日https://www.gartner.com/reprints/?id=1-2CS0JHFG&ct=230306&st=sb

Gartner"洞察引擎魔力象限"(Magic Quadrant for Insight Engines)，Stephen Emmott，Anthony Mullen，David Pidsley，Tim Nelms，2022 年 12 月 12 日https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2BZFRDHS&ct=221212&st=sb

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