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    人工智能如何助力汽車行業數字化轉型

    轉載 :  zaoche168.com   2022年10月17日

    麥肯錫是一家全球管理咨詢公司,致力于幫助各類組織實現可持續且包容性增長。其將果敢的戰略與變革性技術相結合,幫助組織實現更具可持續性的創新、持久的業績改善,并打造立足當下、制勝未來的卓越員工團隊。

    麥肯錫全球董事合伙人彭波以《人工智能如何助力汽車行業數字化轉型》為主題展開演講:


    AI的五大應用方向

    在制造業和汽車行業,AI主要有包括復雜數據生成洞見、語言處理和文本分析、虛擬機器人及虛擬形象、自動化決策等五個應用方向。

    具體來看,第一,AI可以應用于復雜數據生成洞見。整車企業收集了大量用戶端的回傳數據;營銷所收集的不同經銷商的數據;售后和車聯網的大量數據。這些數據在大多數企業中并沒有發揮出價值,利用AI就可以利用現有數據進行獨立的學習和持續完善,通過算法和平臺能夠持續生成洞見,這對整個業務非常有價值。

    第二,語言處理和文本分析?;趯π袠I的觀察,我們發現這塊的應用越來越多,語言處理和文本分析意味著借助算法從人類語言中提取語義,比如語音轉文字、轉圖片,或者圖片轉文字的技術發展到現在已經相對比較成熟,應用較多,這也是要在機器學習中大量應用的。第三,圖片識別和視頻分析,已經應用在很多工業企業中的發票分析,自動駕駛的圖像分析中。

    第四,軟件智能體。在汽車行業的應用多是虛擬形象,用以可以完成和乘員的互動對話,接受命令之后對車輛的行駛狀態進行控制。第五,自動化的決策,比如說流程自動化。

    以上五個方面是人工智能推動車企數字化普遍的應用,這些應用到底帶來什么樣的價值?麥肯錫做過預測, 機器和深度學習蘊含巨大價值,預計2025年,全球車企的潛在價值機會高達2150億美元,相當于各家車企的息稅前利潤年平均增長9%。


    圖片來源:麥肯錫

    麥肯錫認為具體到汽車行業內,AI11項應用場景。比如基于AI采集產品設計建議,采購環節如何搭建比較巧妙的供應鏈,進行產品結構優化的分析和建議,在供應鏈這塊對需求形成比較準確的預測,這些都對業務規劃有一定的幫助,在營銷環節進行銷量預測,包括對用戶購買產品意向的判斷,售后環節如何預防性地防止客戶流失。


    麥肯錫AI推動數字化轉型的案例實踐

    接下來挑幾項用例做具體解釋,首先,采購環節中經常用到,通過AI對一些不同實體支出的數據進行自動地合并統一,找到降低成本的空間,這也就意味著,企業可以通過數據的自我學習,自動、自適應地對采購數據進行分類,在分類之后進一步提取和清理,這種方法不僅可以用于生產性采購,也可以用于非生產性采購。

    就麥肯錫的項目實踐而言,麥肯錫曾經通過自然語言處理和文本分析的技術,幫一個客戶找到了復雜標準件采購成本中10%-20%的降本空間,節省近乎4000萬歐元。


    圖片來源:麥肯錫

    第二個案例就是銷售預測,AI應用有助于提升銷售環節預測的準確性,對后期排產,車輛配置,庫存分配,營銷等都有一定幫助。麥肯錫主要利用AI的神經網絡系統從100個變量里面進行學習,通過這個技術提升預測準確度到80%。這項技術的原理主要是,從時間維度上,類比歷史上的相關事件,從產品,品類,門店,價格、促銷等不同維度入手進行模擬分析,對可以實現預測值的模擬進行模擬和優化。

    最后一個案例是,結合用戶的特點和所提供數據,通過建模提高向用戶推薦產品的準確性,也就是利用大數據根據用戶特點進行精準推送,這項技術的應用使預測準確度提高了17%,并且可以形成相對自動化的結果。

    值得一提的是,AI的應用還有助于在售后環節預測和預防用戶的流失。通過深度學習進行建模,按照新的細分標準對于用戶進行分類,將高風險、易流失的用戶進行劃分?;谶@些劃分,對高風險用戶進行挽留,使整體的流失率降低36%,在這個過程中,留住的客戶還會有向上銷售的幾率,可以將整體營收提高4-5個百分點。

    最后是軟件智能體,包括聊天機器人,場景應用型機器人。麥肯錫根據自然語言處理(NLP)的技術開發了聊天機器人,有助于服務流程自動化,提升客戶的體驗,使服務的準確性有明顯提高。同時,使用圖像識別技術,能夠分析客戶手機發過來的照片,達到自動抄表的效果,使客戶推薦率達到80%,服務成本降低20%-30%,明顯降低了用戶流失率。

    總的來說,基于我們在AI推進數字化轉型中的具體實踐,AI的應用可以為數字化轉型帶來量化的價值,企業推進數字化轉型可以帶來實實在在的經濟效應。

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