第1章 引言 1

案例研究#1：發那科公司 2

案例研究#2：布洛克稅務公司 4

案例研究#3：貝萊德公司 4

如何開始 5

前方之路 9

注釋 10

第2章 構思 11

人工智能入門 11

成為注重創新的組織 20

想法庫 22

繪制業務流程圖 23

流程圖、標準操作程序和你 24

信息流 25

提出想法 26

價值分析 27

整理和篩選 29

排序和分類 30

審核想法庫 32

 
頭腦風暴和偶然相遇33
人工智能的局限性35
隱患38
行動清單39
注釋40

第3章定義項目41

項目計劃的內容、原因和方式42
項目計劃的組成部分43
分解項目的方法46
項目可衡量性54
平衡計分卡55
構建人工智能項目計劃56
隱患58
行動清單60

第4章數據管護與治理61

數據收集63
利用現有繫統的力量69
數據科學家的角色70
反饋環路71
數據可訪問化72
數據治理73
你做好數據準備了嗎？77
隱患78
行動清單81
注釋81

 
目錄

IX

第5章 原型制作 83

是否有現成的解決方案？ 83

雇傭人纔還是簽約人纔 85

Scrum概述 87

用戶故事的優先次序 89

開發反饋環路 90

設計原型 91

技術選擇 92

雲應用程序編程接口和微服務 95

內部應用程序編程接口 96

隱患 97

行動清單 98

注釋 99

第6章 生產 101

原型再利用還是從零開始 101

持續集成 102

自動化測試 107

確保人工智能繫統的穩健 111

人工智能繫統中的人工介入 112

確保原型技術具有可擴展性 114

雲部署範式 116

雲應用程序編程接口的服務級別協議 117

繼續反饋環路 118

隱患 118

行動清單 119

注釋 120

 
第7章隨著人工智能生命周期實現蓬勃發展121

納入用戶反饋122
人工智能繫統學習124
新技術125
量化模型性能127
更新並審核想法庫129
知識庫130
建立模型庫131
共促源代碼開放136
數據改進138
能力越強，責任越大139
隱患140
行動清單142
注釋142

第8章結論143

智能商業模型144
簡要回顧144
還在等什麼呢？147

附錄A人工智能專家149

人工智能專家149
克裡斯·安克森（Chris Ackerson）149
傑夫·布拉德福特（Jeff Bradford）152
納森·S.羅賓遜（Nathan S. Robinson）154
伊芙琳·杜斯特瓦爾德（Evelyn Duesterwald）156
吉爾·奈修（Jill Nephew）158

 
目錄

拉胡爾·阿科爾卡（Rahul Akolkar） 162

史蒂夫·弗洛裡斯（Steven Flores） 165

附錄B 路線圖行動清單 169

第1步：構思 169

第2步：定義項目 169

第3步：數據管護與治理 170

第4步：原型制作 170

第5步：生產 171

隨著人工智能生命周期實現蓬勃發展 171

附錄C 要避開的隱患 173

第1步：構思 173

第2步：定義項目 174

第3步：數據管護與治理 177

第4步：原型制作 180

第5步：生產 182

隨著人工智能生命周期實現蓬勃發展 183

人工智能（artificial intelligence，AI）已經全面深入我們的日常
生活，大多數人每天都不自覺地應用這一技術。無論是與蘋果手機助手
Siri那樣的人工“實體”互動，還是瀏覽網飛的節目推薦，我們正在越
來越多地應用機器學習的各種功能。然而，人工智能的間接應用更為廣
泛，每一次我們在刷信用卡購物的時候，人工智能欺詐檢測繫統都會進
行審核，以更好地保護客戶的財產。每一天，高級物流調度軟件將上億
的包裹運送到世界各地，幾乎沒有中斷。據稱僅電商巨頭亞馬遜一家，
在Prime的幫助下，其2017年運送的包裹數量高達50億件（參見
businesswire.com/news/home/20180102005390/en/）。過去的
幾十年間，我們親眼見證了人工智能繫統和機器學習技術的發展，沒有它
們的進步，上述的各種商業活動也就無法達到如此宏大的規模。

歷史上，這些人工智能繫統一般是由雇主花大價錢聘請技術嫻熟的程
序員夜以繼日地開發出來，供公司內部所用。如今，情況已大不相同。諸
如IBM、谷歌、微軟等公司現在提供“即付即用（pay-as-you-go）”
的人工智能服務，極大地降低了人工智能的使用門檻。例如，上述各家公
司均提供“語音轉文字”和“文字轉語音”的服務，每次使用時僅需支付
很低的費用，就能輕松建立起語音界面。這為小型公司提供了機遇，讓它
們能夠花費較少的資金引入人工智能方案，進而為其公司帶來更豐碩的成
果。正如上文提到的，消費者每天都在與人工智能進行互動，因此當品牌
采用並引入更多的人工智能技術時，消費者也將感覺更舒適、更易於接受。
對於所有開始踏上人工智能應用之旅的現代公司而言，應用這些組件也是
明智的選擇。

 
人工智能：商業應用路線圖

IV

那麼這些公司該如何起步呢？我們在與客戶在人工智能領域合作的
過程中，發現他們普遍面臨這一問題。這些組織的意見領袖們對應用人
工智能充滿干勁，但是缺乏“如何做”的方法和整體的方向。在與IBM 
Watson客戶參與中心以及全球各地的客戶打交道的日常工作中，我們
反復看到上述情形。客戶們躍躍欲試，希望將人工智能繫統融入自己的商
業模型中，也明白這將讓他們收益良多。他們所需要的僅僅是一種進入該
領域的方法。在參加各種科技大會和會面的過程中，我們也有相同的經歷。
供應商現在提供的基於雲端的人工智能技術很容易獲得，技術上的阻礙也
大大減少了，但進行整體規劃所帶來的挑戰仍然限制了很多公司對人工智
能的采用。隻有擁有一份好的路線圖，纔可以從容地開啟這一旅程。正因
如此，我們編寫了本書，希望能夠提供相關知識，幫助你在自己的組織中
成功地應用人工智能技術。翻開本書，你就已經踏出了步。

本書不僅會幫助你應用和理解新興的人工智能技術，還將提供應用人
工智能技術所需的工具，這將為你的業務帶來深遠的影響。也許你會發現
一些新的潛在的節約成本的機會，也許人工智能技術將使你的業務與眾不
同，從而進入新的市場開展競爭。盡管近些年來，人工智能的應用更為廣
泛，地位更高，但在我們看來，每個領域仍有巨大的空間有待開拓。這正
是其偉大之處—借助跨學科的方式，人工智能技術的應用可以遍及各個
領域。它發展得越快，所能做到的事情也就越多。所以，親愛的讀者朋友，
我們的請求，就是在起步之時保持開放的心態。如果沒有路線圖，我
們在此為你提供。祝願你在路線圖的指引下，成功地將人工智能技術用於
組織，收獲更多的價值。