企业为何应在投入开发前验证 AI 应用场景

人工智能正逐渐成为企业日常规划的一部分。企业正在探索如何自动处理重复性任务、改善客户服务、分析信息并降低运营成本。

但发现一个有趣的 AI 创意，与确定一个 AI 确实能够解决的问题，两者之间有着重要区别。

许多企业还未充分了解自己想要改善什么，就开始讨论开发。他们选定一项技术、估算预算，随后着手构建解决方案，却没有先确认这个想法是否符合商业实际。

这可能导致项目成本高昂，虽然在技术上可行，却几乎无法带来实际价值。

在投入资金开发 AI 之前，企业需要验证拟议的应用场景是否能解决实际问题、是否具备合适的数据，以及是否能够产生可衡量的结果。

花时间回答这些问题，可以避免不必要的支出，并帮助企业将精力集中在值得开发的机会上。

从了解实际业务问题入手

每个有用的 AI 项目，都应从员工或客户已经遇到的问题着手。

企业可能会说，自己想要一个 AI 聊天机器人，因为竞争对手正在使用。但这并没有说明聊天机器人需要实现什么目标。

客户是否需要等待太久才能得到答复？客服人员是否一再处理相同的问题？是否有重要请求在营业时间之外被遗漏？

每个问题都需要采取不同的解决方法。

例如，如果客户找不到基本的订单信息，改进现有的客户门户或许就能解决问题，无须开发 AI 助手。

然而，如果客服人员每天要花好几个小时，在多个系统中回答各种各样的问题，那么探索 AI 解决方案或许值得一试。

第一步是了解当前流程，找出困难出现的环节，并确定困难产生的原因。

如果缺乏这方面的了解，企业就有可能把资金投入无法解决原始问题的技术。

找出 AI 能够切实发挥作用的任务

并非每项业务活动都需要人工智能。

有些任务遵循简单的规则，可以通过传统软件自动化来处理。另一些任务则需要理解文档、识别模式，或处理大量信息。

在决定投资方向时，这一区别至关重要。

以一个每周接收数百张发票的财务部门为例。

如果员工只需在两个兼容系统之间复制信息，那么采用标准集成方案可能就足够了。

但如果发票格式各异，员工必须先阅读、分类并提取信息，然后才能将其录入会计软件，那么由 AI 驱动的文档处理或许能带来更大价值。

企业应考察这项任务发生的频率、所需时间，以及员工面临哪些困难。

重复进行人工审核、需要处理大量文档，或信息整理耗时过长的流程，往往蕴藏着不错的机会。

目标不是让 AI 无处不在，而是找到能够借助 AI 能力获得显著优势的场景。

确认问题是否重要到值得解决

一个问题可能令人烦恼，却未必会造成足够大的成本或足够重要，因而不一定值得为此开发新的 AI 解决方案。

例如，员工每周可能要花十分钟准备一份小型报告。自动化这项任务或许能节省时间，但开发和维护成本可能超过由此带来的收益。

再看一家物流公司，员工每天要花好几个小时核查运输单据。

这一流程的延误可能影响客户沟通、账单处理和交付安排。

改进这一工作流程可能更有商业价值。

企业应考虑问题发生的频率、受影响的人数，以及流程延误或出错会造成什么后果。

企业还应考察问题是否会影响收入、运营成本、客户满意度或合规情况。

有价值的 AI 应用场景应针对影响业务表现的问题，而不只是消除技术本可以解决的不便。

制定开发计划前，先评估数据是否可用

如果无法获取合适的信息，AI 解决方案就无法稳定发挥作用。

企业有时会认为，既然积累了多年的客户记录、发票或运营报告，现有数据就已满足人工智能开发的要求。

但事实并非总是如此。

信息可能分散存储在多个应用程序中，存在字段缺失的情况，或者格式不统一。

例如，一家公司计划开发人工智能销售预测系统，却可能发现客户记录不完整，而且各部门更新销售报告的方式不尽相同。

即使底层技术运行正常，这些问题也可能影响预测质量。

在批准开发之前，团队需要确认所需数据存在哪里、是否准确，以及如何访问这些数据。

他们还必须了解隐私或安全要求是否限制了数据的使用。

有时，提升数据质量才是最有价值的第一步。如果这项工作尚未完成就开始开发，可能会导致延期并增加成本。

了解人工智能如何融入现有工作流程

即使某个应用场景前景可观，如果无法融入公司的现有运营流程，实施起来仍可能困难重重。

企业依赖 ERP 平台、CRM 工具、会计系统及其他员工每天都会使用的应用程序。

引入人工智能通常意味着要连接这些系统，并改变信息在团队之间的流转方式。

设想一家公司正在开发一款用于处理采购订单的人工智能工具。

该工具或许能够成功提取订单信息，但员工仍需要能够审核异常情况、批准交易并更新 ERP 系统。

如果没有规划好这些步骤，解决方案可能会造成又一个彼此孤立的流程。

在决定投入开发之前，企业应明确人工智能需要访问哪些系统、必须交换哪些信息，以及哪些环节需要员工批准。

只有了解完整的工作流程，而不只是单项人工智能任务，应用场景才会更具可行性。

投入资金前评估业务价值

开发人工智能所需的投入不止是初期软件预算。

企业可能还需要支付系统集成、数据准备、测试、员工培训、安全审查和持续维护等费用。

这些支出应与切实可行的业务收益进行比较。

例如，假设一个团队每月花费 200 小时审核文件。如果人工智能解决方案能够将人工工作量减少 80 小时，公司就可以估算这部分时间的价值。

不过，节省下来的工时并不会自动转化为财务上的节省。企业必须考虑员工能否将这些时间用于其他有价值的工作，或者成本是否真的会下降。

还应将员工审核错误输出和处理异常情况所花费的时间计算在内。

正在制定更广泛应用计划的企业，可以借助聚焦应用场景和投资回报率的企业级人工智能路线图，了解业务价值、实施准备情况和风险如何为投资决策提供指引。

切实可行的商业案例有助于决策者比较不同机会，而不是凭假设批准项目。

通过小规模试点检验构想

验证人工智能应用场景最有效的方法之一，是在决定全面开发之前先进行测试。

通过试点，企业可以在数据量有限且工作流程受控的情况下，检验拟议的解决方案能否处理实际任务。

例如，计划开发人工智能文件处理系统的公司，可以先从少数供应商提供的一种发票类型入手。

团队可以衡量信息提取的准确率、处理时间，以及需要人工更正的文件数量。

这能为哪些方面行之有效、哪些方面需要改进提供实际依据。

试点还应测试较难应对的情况，例如文件不完整、格式特殊或信息缺失。

目标不是制作一场完美的演示，而是了解解决方案在正常业务条件下能否稳定运行。

如果试点暴露出严重问题，公司可以在投入更多资金之前调整方案。

自动化决策前考虑相关风险

有些人工智能应用会整理信息或提出行动建议，为员工提供支持；另一些则可能影响涉及客户、财务或敏感记录的决策。

这些应用场景所需的管控程度各不相同。

例如，使用人工智能总结内部会议记录，与使用人工智能审批金融交易，所涉及的风险并不相同。

在开始开发之前，企业应评估系统给出错误结果可能造成的后果。

这会造成经济损失吗？客户会收到误导性信息吗？机密数据会遭到泄露吗？

团队应确定哪些环节需要人工审核，以及如何纠正错误。

他们还应确认系统部署后由谁负责监控。

及早识别这些风险，有助于提前规划适当的防护措施，而不是等问题发生后再补救。

比较多个应用场景，而不是选择第一个想到的方案

企业在销售、财务、运营和客户支持等领域，往往都有多种潜在的人工智能应用机会。

选择会议上最先讨论的想法，可能会让企业忽视更简单、潜力更大的项目。

更好的做法是采用相同的标准来比较各种机会。

可以用以下五个实用问题来评估每个拟议的应用场景：

1. 业务价值：它能否改善重要流程或提升成果？
2. 数据准备情况：所需信息是否可用且可靠？
3. 技术可行性：该解决方案能否与现有系统协同运行？
4. 实施工作量：需要投入多少时间和预算，以及多少内部支持？
5. 运营风险：可能出现哪些问题？这些风险是否可控？

这样的比较有助于企业找出既能带来实际益处、又不致造成不必要复杂性的机会。

与涉及多个部门的大型计划相比，数据可靠、成果明确的小型项目或许更适合作为起点。

最理想的应用场景未必是最雄心勃勃的那个，而是组织能够切实实施、管理并持续改进的方案。

了解何时应推迟或否决人工智能方案

验证某个应用场景，并不总会让项目获得批准。

有时，正确的决定是暂缓开发，等企业拥有更好的数据、更完善的流程或更明确的目标后再推进。

在其他情况下，传统软件或许能以更低的成本解决问题。

否决一项人工智能方案，并不意味着公司落后于时代。

这意味着组织是根据业务需求做决定，而不是迫于采用新技术的压力。

有效的验证流程应允许团队继续推进、修改方案、推迟实施，或彻底停止项目。

这种灵活性既能保护资源，也能为更有前景的机会留出空间。

结论

人工智能可以帮助企业减少重复性工作、改善信息获取，并支持更明智的决策。但企业仅仅投入资金进行开发，并不能保证这些益处一定实现。

结果在很大程度上取决于是否选对了问题。

在批准人工智能项目之前，企业应了解现有工作流程，检查数据准备情况，估算潜在价值，审视实施难题，并验证重要假设。

如果并不需要人工智能，他们还应愿意考虑更简单的替代方案。

验证人工智能应用场景，并不是为了拖慢创新，而是为了确保投入时间、资金和精力的解决方案能够创造真正的业务价值。

及早做出这些决策的企业，更有准备开发实用的人工智能解决方案，让员工能够使用，并使业务能够持续受益。