德勤咨询：2018企业中的人工智能调查报告（199it）

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2% 的调查对象表示，他们已经从人工智能投资中获得了经济回报。对于所有行业的公司来说，认知技术的投资回报率中值是 17%。而实际上，有些人更善于将投资转化为经济利益。

为了了解企业如何采用认知技术/人工智能技术、并从中获益的情况，德勤于 2018 年第三季度调查了美国公司的 1100 名 IT 和业务线主管。

所有调查对象都必须了解他们公司使用认知技术/人工智能的情况，90％的人直接参与了公司有关人工智能的战略、支出、实施和/或决策。调查对象来自 10 个行业，其中 17% 来自科技行业。54% 的人是业务线主管，其余是 IT 主管。64% 是 C 级别的高管，包括首席执行官、总裁和企业主（30%），首席信息官和首席技术官（27%），36% 的人低于 C 级别。

以下是报告的中文译文：

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

我们发现，这些先行者仍然看好认知技术的价值。与去年的调查一样，他们对人工智能仍有很高的支持度。我们的分析有三个主要发现：

1.先行者正在加大人工智能领域的投资，推出更多计划，并获得积极的回报。基于云的认知服务，正通过减少投资和启动所需的专业知识来提高利用率。

2.企业应该改善风险和变革管理。这包括减少网络安全漏洞——这可能会减缓甚至阻碍人工智能的发展——以及管理道德风险。项目选择和管理投资回报也至关重要。

3.先行者需要合适的人才组合——而不仅仅是技术技能——来加速他们的进步。他们缺乏人工智能研究人员和程序员，也需要能够选择最佳应用案例的商业领袖。为了获得这些人才，他们正在培养他们现有的员工，但许多人认为有必要用新员工取代现有员工。先行者也可能需要一种战略性的方法来对待人才，这种方法可以使机器在自动化方面做到最好，同时仍然利用人类的判断力和创造力。

这些研究结果表明，认知技术具有诱人的前景，其中一些正在实现中。当公司在激发潜力和执行能力之间取得平衡时，人工智能技术可能会带来最好的回报。

一、互动、投资和好结果

一年过去了，这种令人兴奋的状况仍然持续着。在德勤 2017 年的认知技术调查中，我们被先行者们对技术的热情所打动。这种兴奋在很大程度上归功于他们所说的认知技术带来的回报：83% 的人说他们要么看到了「适度的」好处，要么看到了「可观的」好处。调查对象还表示，他们预计认知技术将迅速改变他们的公司和行业。在 2018 年，调查对象对认知技术带来的价值保持了高涨的热情。他们的公司正对基础认知能力进行投资，并且用更多的技巧使用这些它们。

（一）更高的采用率，多元化的选择

与有代表性的同行相比，接受我们调查的先行者在关键认知技术方面的渗透率很高，而且，渗透率还在不断增长之中：

机器学习是统计模型在不需要遵循明确程序指令的情况下，会随着时间的流逝自我进化和改善自身性能的能力。大多数认知技术都是以机器学习及其更复杂的后代——深度学习为基础的，包括计算机视觉和自然语言处理。2017 年，机器学习的采用率已经高达 58%，2018 年增长了 5%。

深度学习是一种涉及神经网络的复杂的机器学习形式，具有多层抽象变量。深度学习模型在图像识别和语音识别的任务中具有很好的性能，但是它对于人类来说往往是很难或者不可解释的。新技术使得企业更容易启动深度学习项目，采用率也在增加。在我们的调查对象中，有 50% 的人表示他们使用了深度学习技术，比 2017 年增长了 16%，这是所有认知技术中最大的一次飞跃。

自然语言处理是一种从可读的、风格自然的、语法正确的文本中提取或生成意义和意图的能力。NLP 为虚拟助理和聊天机器人提供基于语音的界面，这种技术也越来越多地被用来查询数据集。62% 的调查对象采用了 NLP 技术，高于去年的 53%。

计算机视觉是一种从视觉元素中提取意义和意图的能力，无论是对字符（在数字化文档的情况下）进行分类，还是对图像内容（如人脸、物体、场景和活动）的分类。人脸识别背后的技术（计算机视觉技术）是消费者日常生活的一部分。例如，一些手机允许用户只通过人脸识别来登录，计算机视觉技术也被用于「驾驶」无人驾驶汽车，和无人售货商店 Amazon Go。计算机视觉在我们调查对象中也成为主流，57% 的人说他们的公司正在使用这项技术。