星巴克、特斯拉和约翰迪尔有什么共同之处:人工智能
汽车资讯
日期:2022-05-25 23:49

问题不再是公司是否应该采用人工智能,而是他们应该如何采用人工智能。



在竞争激烈的跨境汇款(又称汇款)业务中,人工智能正日益成为关键驱动力。然而,在市场领导者和主要挑战者着手使用人工智能的方式上,对比非常鲜明。


一方面,市场领导者开发了分析平台,可以实时分析竞争对手的汇率、费用和转账时间等数据,这些数据来自大约1300个国家,涵盖650多种货币对。该平台帮助确定公司可以在哪些方面调整费用和费率以提高竞争力;将访问数据的时间缩短了90%;并减少了70%的开支。市场领导者正在使用人工智能来提高效率、调整产品和改变定价,从而实现利润最大化。


另一方面,在线挑战者利用人工智能彻底颠覆公司的运作方式。该公司使用开发的专有算法来预测业务涉及的80多个国家对所有货币的需求。由于人工智能,它不必转移资金,而是在每个国家维持银行账户来支付交易。通过消除跨境转账的需要,这家新贵缩短了处理时间,并为客户提供比竞争对手便宜80%至90%的转账费用。这家公司成立于十年前,在2021年占英国汇款市场的37%,估值120亿美元。


要旨:挑战者由于使用人工智能而实现迅猛发展,而市场领导者尽管使用了人工智能,却仍在努力保持其市场份额。


与汇款业务一样,其他领域业务也是如此。爱彼迎(Airbnb)、亚马逊(Amazon)、谷歌(Google)、音乐服务网站(Spotify)和优步(Uber)等天生的数字挑战者创造了由人工智能驱动的全新商业模式和业务流程,而大多数老牌公司则使用人工智能技术来提高效率。结果就是,挑战者成为市场颠覆者,以新的价值主张吸引客户并挑战原有市场的领导者,而市场领导者只是逐渐变得更好。难怪首席执行官们抱怨说他们无法充分发挥人工智能投资的潜力。在2021年麻省理工学院SMR-BCG人工智能研究中,只有11%的样本说他们通过使用人工智能实现了 "可观的 "的经济效益——几乎与前一年10%的样本相同。


问题不再是公司是否应该采用人工智能,而是他们应该如何采用人工智能。我们的研究表明,当公司探索使用人工智能技术时,他们最好从头开始,重新思考他们的商业模式和业务流程,将人工智能作为其业务核心。这样做将帮助他们获得竞争优势以及免受干扰。


不仅是天生的数字公司可以从头开始;霍尼韦尔(Honeywell)、约翰迪尔(John Deere)、罗尔斯-罗伊斯(Rolls-Royce)和西门子(Siemens)等老牌公司也在学习这样做。首席执行官们可以采取三大步骤来实现这一目标:

重新设计商业模式


公司可以尝试开发新的人工智能驱动商业模式。例如,农业设备制造商约翰迪尔正在设计更好的产品并提供基于人工智能技术的服务,以提高农民的盈利能力,从而为新的商业模式奠定基础。它提供智能机器,让客户能够用更少的农药种植出更多、更好的作物。例如,约翰迪尔的视觉人工智能驱动的LettuceBot使用机器学习软件来区分莴苣和杂草。它可以在一秒钟内区分莴苣和杂草,并且只用少量除草剂杀死杂草,平均减少除草剂使用达90%。


虽然约翰迪尔的云支持JDLink系统允许其连接和管理农场中的所有机器,但它还构建了一个基于人工智能的数据平台约翰迪尔运营中心,允许客户访问农场相关数据。农民可以实时监控机器运作状况,分析机器性能,确定如何最好地利用设备,并与生态系统合作伙伴合作,对方提供有助于他们决定在什么地点和什么时间种植什么作物的见解。通过提供硬件、软件、数据和专业知识,这家行业领导者帮助客户最大限度地提高生产力和降低成本。约翰迪尔目前通过溢价出售其机器和数字服务来创收,但可以想象的是,它在未来可能会与农民签订利润分享协议——这是一种截然不同的商业模式。


重新思考目标




与其说使用人工智能只是为了让业务流程更有效地运作,不如说公司可以利用人工智能技术来实现创造更多价值的目标。例如,当星巴克意识到顾客可以在网上、应用程序中、店内订购饮料,而且订购的方式已经成倍增加时,它意识到必须颠覆其流程,利用人工智能打造温馨的顾客体验。


星巴克传统上遵循先到先得的饮料制作流程,如果顾客不在店内订购饮料就去取用的话,就有可能出现饮料温度不合适的情况。因此,星巴克决定使用人工智能:它的算法将根据顾客的预计到达时间和订单来决定店内咖啡师冲泡饮料的顺序。这将有助于优化饮料制作过程并通过确保每位顾客收到的饮料温度合适来提升顾客体验。


重新构想价值链




为了有效地使用人工智能,公司必须在组织功能、内部部门、外部合作伙伴和客户之间建立新的联系。他们必须将各组流程概念化为系统,以优化人工智能的使用。


以汽车制造商特斯拉为例,它不断地与每个客户保持联系,甚至定期更新其车辆的软件。当它的竞争对手需要几个月的时间来创作新的设计时,它则会在研究数据的过程中改进产品。特斯拉的算法实时处理来自超过200万辆汽车的数据,并将结果传递给跨职能的产品开发团队。这些数据驱动的洞察力使团队能够以前所未有的速度开发新版本,部分原因是特斯拉在组织内部促进了人工智能驱动协作。


特斯拉的人工智能驱动系统也允许持续改进其制造工艺。如果客户的车辆遇到哪怕是一个小问题,例如车窗出现振动,相关数据就会实时传送给生产线上的特斯拉机器人。他们可以在员工进行测试以检查噪音是否已消除时立即调整安装过程。从某种意义上说,特斯拉颠覆了传统的产业价值链,让消费者成为其产品研发和改进周期的起点。


许多商业领袖都在庆祝他们成功地通过人工智能为现有的业务带来渐进式改进。而其他人则踏上了释放人工智能技术全部潜力的旅程。用人工智能重塑业务不再是假设命题;在人工智能时代,这可能是各公司实现蓬勃发展的唯一途径。







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