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人工智能會讓誰下崗?

9月13日,美國麻省獨立研究機構Forrester發布研究報告稱,未來五年,人類有6%的工作職位將被人工智能取代,其中包括客服、租車服務行業等職位。

報告指出,在2021年,機器人將能更好地理解人類語言,改善學習能力,並能應對更複雜的情況,因此替代人類的能力大大提高。

英國雜誌《經濟學人》之前的報道也顯示,在一項覆蓋702個工種的調查中,美國有47%的工作在未來都有被自動化的可能,包括電話營銷員、會計審計、零售人員等職位很有可能由人工智能來代替。

而我想說的是,人工智能取代人工,可能用不了五年。人工智能在企業的應用,已經開始了!

案例一:智能出行——被取代員工:駕駛員、助理、內審、財務出納等

最近在一次互聯網+會議上,一家創新出行公司針對企業用車提出了一個耳目一新的方案。簡單地說,這個提案就是一款類似滴滴打車的軟件,但只針對企業員工使用。該公司號稱擁有註冊車輛及專業司機百萬,可以保證客戶呼叫後平均30秒內就有車輛應答,並在5分鐘之內供車給客戶使用。也就是說,理想的話,你的企業一輛車也不用養了。

車輛使用,在每家企業都是很大的支出,公司高層以及銷售業務員的用車每個月成本都很高。高管在公司的用車都是專車專用,但是高管們業務繁忙,頻繁出差,實際上一輛車的公務使用率很低,養車養司機,基本都是給高管太太們在接送孩子和買菜。而針對員工用車,現在企業通行的做法有兩種:要麽給銷售直接發放用車補貼,要麽是根據使用情況實報實銷,可是這兩者都有很大弊病。前者補貼金額一般都遠大於實際支出,對一線員工來說,這筆錢被當成一種福利收入;而後者的真實性一直令企業頭疼,雖然企業現在都要求員工在報銷的時候寫清楚使用目的,乃至具體路線,可是這要靠員工自覺,等同於沒有約束。一張小小的發票,根本無法反映實際車輛使用情況,員工是不是去拜訪客戶企業根本不知道,對成本也無法控制。

那麽使用這個軟件後呢?公司人員的每次用車就都有後臺的人工智能在管理了,當然,說得不好聽就是監控。比如,通過車輛定位這個功能,基本就可以杜絕公車私用的情況了。甚至,通過行車路線的數據分析,可以看出重點客戶在區域內的分布,以及員工對客戶的拜訪頻率,供業務總結和改善流程使用。

再看使用智能出行對員工崗位的影響。首先,司機不用養了,實際上現在很多企業的司機,已經去開專車了。等到自動駕駛再成熟,駕駛員就徹底成為一個字典上的名詞解釋了。

而助理們,不必再去訂車了,耗時耗力貼車費發票報銷這個環節也不存在了,因為公司對公司的結算可以按月或者按照季度來。

緊接著,查核單據、檢驗發票、報銷付款這些流程也都沒有了。

想想看,是不是公司很多人都可以走人了?

案例二:智能比價——被取代員工:采購

在企業中,采購的重要性不言而喻。大小公司,一分錢都恨不得掰開花,所以公司采購員的KPI(核心考核指標)都是看能為公司省多少錢。

有了人工智能,我們還需要采購嗎?

現在,在一些歐美公司,供應商參與競標,已經被要求使用智能比價系統。以前一輪輪比價,一封封郵件,不斷地填寫Rate Card(比價平衡記分卡),甚至雙方當面鑼對面鼓,或者在飯桌前後談價格的時代,即將過去了。

這種比價系統,可以根據每個項目的需要,要求參與競標的供應商在一定的時間內,在網絡上或者其他終端填寫服務的內容,並且給出最後報價。而比價過程,為半開放狀態。報價方雖然看不到自己的對手的價格,可是可以看到其他公司什麽時候出的價,和出價後的綜合排名。這個時候,為了拿到業務,供應商就不得不考慮在限期內,是不是要出最後的底價了。

人工智能可能有很多缺點,但是勝於人類的一點,就是它沒有情感,因為畢竟是機器。

出於對供應商公平起見,系統設定不給任何人第二次機會,限時比價,計算機不會給誰多一個小時,也不會像人一樣加班等報價。任何人給出了底價,過了期限,就沒有再次更改的空間。

盡管很多供應商有底氣說,我們從不用低價格作為項目投標策略(實際上公司大多時候也不願意用價格最低的供應商),可是當看到自己的位置在綜合排名靠後的時候,一不耐心就對人工智能妥協了,給出最低底價。這種競標過程,就不是供應商對客戶熟悉不熟悉,或者對采購負責人熟悉不熟悉能左右的了。

一邊,是公司的使用部門填寫采購需求,另一邊,是供應商報價。遊戲的規則是人定的,但是裁判是人工智能,省時省力。中間的公司采購員,就可以卷鋪蓋回家了。

案例三:智能項目管理——被取代員工:項目經理、數據分析員

今年9月9日,《經濟參考報》報道,國家食品藥品監督局啟動藥物臨床試驗數據自查一年來,發現超八成新藥臨床數據涉假。報道說:“監管環節層層失守,藥企、醫生等相關主體違規問題突出。”

藥物臨床數據造假,直接後果就是可能無效藥物甚至假藥獲批。

應對這種情況,國際公司是怎麽做的呢?答案還是人工智能!

早在2013年,一家跨國制藥公司研究團隊就發現,部分參與臨床的中國患者提供的數據有問題。該試驗使用數據卡,讓患者自己填寫記錄每天的服藥後數據。正常來說,同一監測指標每天數據應有波動,甚至早晚也應有變化。但是,在部分患者提交的記錄中,超過五天都是同樣的數值。

雖然這些受到質疑的數據只占所有記錄的很小一部分,並不會影響到整體的數據質量。但後來,該公司還是決定將數據記錄升級為電子系統,全程智能監控數據,取代以往的紙質記錄方式。

使用電子數據系統取代患者手填數值,首先,數據精確度將得到提升;再者,研究團隊可以實時獲取數據,根據數據質量情況立即生成報告並采取相應的行動,這樣就會基本杜絕患者在一段時間後憑記憶補填數據的違規現象。總而言之,采用智能電子系統能顯著提升數據質量和準確性。

當然,這麽做無疑成本大大提高了。可是,中間很多項目管理人員,數據錄入分析員,他們的工作就不需要了,養一個人也不便宜,這麽算,成本也沒高多少。

更為重要的是,這種涉及藥品的管理項目,成本往往不是衡量項目成功與否的唯一標準。用高成本的人工智能確保了數據的真實和藥物的可靠,確保了每個數據可追溯,大大避免了人工管理失誤而造成貽誤病情、乃至危害生命,這無疑是值得的,因此這種智能管理模式在行業內在近年得到了很大推廣。

當然,上面三個例子只是眾多人工智能取代人力的一部分案例,人工智能替代人的例子也不是在每個行業、每個公司都會實現。飛機自動駕駛早就有了,但是應對複雜天氣、地形、起降過程控制還是需要飛行員的經驗。根據醫學檢測化驗結果可以給出診斷的機器醫生Watson,IBM早就開發了,但離達到“常常去幫助,總是去安慰”的醫學倫理還有很大距離。足球場上雖然錯誤判罰很多,可是人還是裁判,因為大多數人覺得錯判本來就是足球的一部分。

但毫無疑問,智能代替人工的時代,已經開啟了。這不是狼來了,這是比Alpha狗戰勝世界圍棋冠軍還需要讓我們認真對待的事情。

作為企業,我們要擁抱未來,抱著開放的心態看人工智能並且考慮如何加以利用,分析未來的崗位需求,更合理設置分工。而員工自己,要不斷學習,從事更有戰略性以及創造性地工作,否則哪天我們就真被替代了。

(作者為五百強公司管理人士,文章不代表本報觀點,歡迎來信[email protected]與作者交流)

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