哈佛商業評論推薦必讀AI商業趨勢(下)

哈佛商業評論推薦必讀AI商業趨勢
第八章 定價演算法趕走我的客人？請小心，別讓品牌受傷害

【指定定價演算法的負責人】

➤演算法失控時，很容易怪罪演算法本身，但問題根源通常在其他領域，

像是組織不夠關心顧客心理，或是沒能掌握顧客心態。

➤當企業興高彩烈地把定價的繁重工作交給自動化時，切割出去給演算法不僅是數學計算的控制權，

也包括傳達訊息的工作。

➤定價演算法本身有兩個弱點。

1. 它缺乏必要的同理心，而需要這種同理心，才能預測和解決價格變化對顧客行為和心理造成的影響。
2. 它缺乏長期觀點，而需要這種長期觀點，才能確保公司策略或總體經濟目的。

【設置和監控定價範圍】

➤若要從演算法中收集見解，有三個主要領域需要進行更密切的職能協作：

▷實驗：受到控制的定期價格測試，能協助企業衡量顧客對產品、服務或任何功能的重視程度，

並了解在哪些情況條件下，可以再何時、如何取得那項價值。

▷因為顧客是對實際產品做出反映，以及進行真正的交易。

他們對價格變動的反應，有助於企業找出什麼是有效的做法，

什麼是無效的的做法，以及買家在什麼時候首次做出購買決定。

▷監控：企業可制定新的關鍵績效指標，或是比較現有指標，

以確保價格變化的頻率和幅度，不會削弱顧客成程度或品牌聲譽。

✩第九章 掌握兼顧彈性的自動化策略

✩企業在衡量專案的成效時，不該再比機器人與人類員工的成本與產出；

這種作法忽略了自動化其實可以從許多層面改善流程。

相反地，企業應該專注探討幾個問題：

目前執行某些任務的團隊，在自動化之後改去從事新工作，是否會更具生產力？

相較於沒有運用自動化科技的團隊，有運用這種科技的團隊能否提出更多創新構想，

或者從事更多樣化的工作？

【推動正和自動化】

若要做到正和自動化，企業必須設計出兼顧生產力與彈性的系統，彈性進行自動化的三個關鍵如下：

1. 設計容易理解的工具，並投資進行教育訓練

➤許多機器人和自動化系統是由第三方技術顧問設計與設定設定，讓自動化系統的運作死板且容易出錯。生產環境或流程即使只出現小小的變化，也有可能讓整個系統停擺。

➤為了避免發生這類問題，公司應該確保自動化系統裡包含容易理解的技術，

例如低程式碼(lower-code)的程式化界面，讓技術技能不高於第一線員工也能及時修復或調整系統。

2.尋求第一線員工的回饋意見

3.選擇是選擇顧客的顧客績效標

➤自動化計畫是否成功，不可能藉由單一方程式來衡量。

企業應該要設計幾項關鍵績效指標(KPI)，考量每一項要進行自動化的流程、

每一個涉入的團隊、每一位本身工作可能會因此而改變的員工。

這些KPI也應該考量無形的效益，包含產品創新、員工滿意度與安全性提升，以及重新設想流程。

➤出於細微動機去推行自動化的業者會面臨一項挑戰：評估成效的方式也必須採取精細的作法。

在某些情況下，拿人工系統與自動化系統來做同類比較並沒有道理：自動化系統需要業者重新設計流程，也就是剔除效率低落的步驟，公司應該設計一系列的指標，包含三個層次：機次、系統、團隊。

1. 機器層次：成效指標應該關注實際運作的彈性。相較於人類員工，自動化系統會學習一項新工作需要多少時間？
2. 系統層次：指標應該關注轉換成本。機器人或者自動化軟體需要多少時間來順利運作一項新流程？
3. 團隊成效的指標最重要：自動化系統是否提升團隊的工作績效？團隊成員的表現是否優於過去？團隊是否能以更有創意的方式運用本身的技能？擁有自動化科技是否讓團隊做到以前做不到的事？

【自動化反而需要人類】
➤通用汽車「未來工廠」的願景，是要在不必開燈讓員工工作的情況下表有生產力與彈性。
但我們從率先推行自動化的公司那裡發現，就算公司能夠做到「關燈」自動化，多半仍不會這麼做。

他們知道，若想結合生產力與彈性，人類必須參與其中，去了解自動化科技在哪些層面能有效運作，以及在哪些層面可以改善。

➤對公司最有利的是「正和自動化」，這種自動化會運用智慧型機器、主管、工程師與第一線員工的各種長處。自動化的願景不該是排除人類，而應該是讓人類在工作上更能展現能力、更不可或缺。

第十一章 機器人的成功關鍵在於「人」

➤人類雖然天生擁有智慧，卻發現很多事情不可能、或者很難做好，而AI能夠做到這些事情，

例如：辨識大量數據當中的型態；擊敗首屈一指的西洋棋冠軍；運作複雜的製造流程；

同時接聽和回答打進顧客服務中心的許多通電話；分析天氣、土壤狀況、衛星圖像，

以協助農夫將作物的收成提升到最多；掃描數百萬張網際網路圖像，以防制剝削兒童的惡行；

偵測財務詐欺；預測消費者偏好；個人化廣告；另外還有很多工作。

最重要的是，AI使人類和機器能高效率地一起工作，這種協作正在創造許多新的高價值工作。

第十二章 掌握關鍵十招，全面啟動AI變革

➤第一資本(capital One)幾十年來一直被公認為分析領域的翹楚，

運用分析法來了解消費者的支出型態、降低信用風險，並改善顧客服務。

由第一資本的IT組織為所有這些數據建構和管理基礎設施的解決方案已不在有意義。

相反地，IT組織開始專注於培養軟體和業務能力。今天，第一資本即時分析來自網路和行動交易、

自動櫃員機和信用卡交易源源不絕的數據流。