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一、宏观聚焦：智能行业发展的源动力
1、智能发展与三大宏观变动的关系
毋庸置疑,AI 技术发展水平是智能产业发展的技术基础.抛开技术不谈,智能这一新兴行业将会如何发展更需要从宏观视角去观察分析.笔者认为,从宏观经济层面来看,智能行业的发展动力与国内宏观经济层面的三个变动密切相关：
（1）国内经济结构已向服务业转型,然而我国老龄化问题逐年加重,或使传统的以人力密集型为主的服务业发展不可持续.根据国家统计局数据显示,国内工业GDP 占比持续下滑,而服务业对GDP 的贡献势头不减,目前已超过整体占比的50%,成为我国经济的重要支柱.然而,我国面临着严峻的人口老龄化问题,导致了适龄劳动力供给不足,服务业人力成本上升趋势已开启.据国家统计局数字显示,2016 年我国15-64 岁劳动适龄人口占总人口72.56%,其中65 岁人口比重达到了10.8%,人口红利的逐渐减小导致了适龄劳动力的供给不足,适龄劳动人口成本上升的趋势已显现出来.长期来看,人力密集型服务业的发展或将遇阻.
（2）我国居民可支配收入保持稳定上涨,并且该数据的同比增速一度超过了同期国内GDP 的同比涨幅,消费升级的经济基础基本确定.从恩格尔系数（食品支出总额在个人消费支出总额的占比,指数越低表明了家庭/ 国家越富裕）来看,2000 至2016 年,城镇居民家庭恩格尔系数从48.8% 下降到30.60%,农村居民家庭恩格尔系数从49.10% 下降到32.20%,同时城乡恩格尔系数差从2000 年的9.70% 下降到2.90%, 指数下滑趋势明显,表明了居民的实际生活水平有所改善,消费结构相应会有所调整,这是消费升级概念火热的经济基础.
（3）随着以人工智能技术为主的新一代信息技术快速商业化,数字经济强势崛起,国内数字经济正高歌猛进.据信通院《中国数字经济发展白皮书》数据显示,我国数字经济占GDP 比重快速提升,2006 年数字经济GDP 占比为15.2%（ 约4 万亿）,2016 年GDP 比重已提升至30.3%（约22.6万亿）；同时,同期的数字经济同比名义增长已超过了GDP 同比增长,成为了带动国内经济增长的核心动力之一.但与世界主要国家相比,我国数字经济仍存在着较大的差距,后续的成长空间及增长弹性较大.2016 年,我国数字经济增速达到16.6%,而在同期,美国同比增速为6.8%、日本为5.5%、英国为5.4%；国内数字经济的发展处于后来者居上的态势,正以西方发达国家数倍的增长速度接力而上.由此可推断,数字经济发展是大势所趋、势不可挡,企业的数字化转型不仅是企业在战略层面的主要布局,同时也将受到潜在经济利益的驱动.
2、智能行业的价值：解决三大宏观变动产生的问题
从产业发展历程来看,新兴行业若要可持续性稳定发展,其本身必须具备多重的行业价值,而这往往来自于解决宏观经济层面的发展问题.
以智能行业为例,它的价值在于它能够有效地解决了上文提及的三大宏观经济变动所带来的问题,主要体现在两大方面：（1）我国服务业劳动力供给不足,导致了劳动人力成本的上升；（2）在数字经济时代,行业间甚至跨界竞争成为常态,各行各业（特别是服务行业）由于对于竞争的本能反应,将加速应用智能在企业内部落地,可以说,智能是企业数字化转型的重要抓手.智能行业的发展是数字经济进一步发展的必然结果.
其一,就劳动力补给方面来看,智能能够将人员从标准、枯燥和低端的业务解放出来去从事为企业带来更多价值的服务.从业务层面来看,智能能够对现有业务的替代是较少的,因此,更严谨的说,智能能够补给一部分的劳动力不足的问题.就生产力而言,智能更多的价值在于它能够为企业用户提供低成本的24/7 随需服务,时间不再限定于早8 点至晚8 点,甚至于凌晨2 点,企业用户也能够通过智能得到应用的业务；再者,客户服务不再是被动式,即用户呼入咨询问题,通过智能,企业能够做到主动式的营销+ 合二为一的服务.
其二,智能是企业数字化转型的重要抓手,从行业的角度来看,智能行业的发展是数字经济进一步发展的必然结果.在数字经济时代,企业间竞争的范围与强度均在不断的扩大,主要表现为：产品、技术的生命周期在不断缩短；原有价值链在破裂,随着行业间的融合与重组,新的商业生态系统在不断的涌现；竞争不仅仅存在于行业之内,跨界竞争也成为了常态.透过现象看本质,技术或产品的红利期是缩短的,因此,降低技术商业转化的失败率以及提升企业的市场洞察能力是创新成功的关键所在.企业若要达到该目的,必须丰富创新的源头,然而,创新非“无源之水、无本之木”,紧跟市场需求才是提升创新成功率的必要条件,才是王道！可叹的是,目前大部分企业还是以内部“闭门造车”（内部创新流程即：技术、市场调研、产品研发）为主,该模式的劣势在于研发人员、市场人员、以及后端人员的相互脱节,或加大了企业对市场发展趋势的失察,显然该模式在数字经济时代将会是“水土不服”的.
借助智能,企业增加了创新的有效来源（注：有效性体现在创新的成功率上）,将会直接影响企业经济效益,并且由于潜在经济效益的驱动,智能在各行各业的落地或将加速,企业前端业务的数字化变革大概率会发生.有研究显示,在企业的创新构思以及市场试销阶段,用户的参与将会大大提升创新的成功率.其缘由在于市场需求来源于用户,紧扣用户痛点,并且得到用户认可的产品必然是具备显著市场价值的,并且创新的成功率较高.具体来讲,借助智能,企业与客户的交互数据得以有效储存、快速深度分析,这些信息将加深服务人员对于自身业务以及产品或服务的了解,根据客户需求进行微创新、甚至是突破性创新,均将有可能实现,相比“闭门造车”而言,创新的成功率不言而喻.可以说,受到企业的潜在利益驱动,智能在各行各业的普及或将加速.甚至,笔者大胆预测,依托AI、云计算以及大数据等技术,服务中心的业务能力发生了改变,业务的职能也将随着能力的改变而产生变化.
在未来,智能将会促进企业前端业务结构的调整,随着智能在各行各业的逐步落地,企业的电销与客户服务部门将会高度融合,这也是企业数字化转型的必经之路.同时,笔者坚信在数字经济时代唯有业务的融合而非业务的隔离,组织的扁平化而非垂直层次化是实现企业数字化转型的关键点,在一定程度上,智能是企业不可或缺的,促使企业从业务、从组织架构设计等方面数字化变革的必要工具.可以说,由于微观层面企业间竞争博弈的结果,成为了智能行业可持续性发展的源动力之一,借助智能,企业创新业务将不断涌现,超出客户预期并得到市场的认可.笔者认为,智能行业的发展即将步入行业的快速发展阶段.
二、微观聚焦：智能业务的价值分析
当前,智能业务仍未定型,业界对“智能”的定义也是众说纷纭,莫衷一是.当一个新兴事物在快速迭代演化时,追逐其精准定义也许意义不大.关注点应停留在智能的存在价值以及对其的评判标准上,在此基础之上,也许我们对“智能”的认识会更加明晰.
从业内的观察来看,智能对企业创造的价值主要体现在三个方面：
其一,智能在处理简单、重复或枯燥的业务上具备很强的效率和成本优势；以会议通知为例,若采用千次并发,在同样呼叫量的情况下,机器人的呼叫效率肯定更快,服务质量更加的稳定,并且机器人的成本结构单一,相对人力而言,机器人所产生的边际管理费用或运营费用等均很低,成本优势凸显.
其二,智能解决了传统无法实现的业务问题,相对于人而言,机器没有由于生理局限性或经验局限性所导致的运营层面的问题.例如：在实际应用中,经常面临的大并发时刻,或是需要削峰填谷的处理,以及随时随需、个性化等方面的服务,在此类服务方面,机器人具备不可比拟的优势.
其三,智能不受管理人员经验的束缚,企业与客户交互行为全面数据化可驱动服务方式的持续改进或优化.传统的人工无法全面记录客户行为的反馈,但机器人能够保留这些信息,那么基于数据驱动的优化流程成为可能,企业能够做到对流程进行随时随地随需的调整或优化.而人工是依据经验进行管理,由于经验的局限性（例如：特定场景的经验积累是无法快速并且大面积在企业内部快速复制的）,然而,基于数据的优化更为科学,具备可持续的优化能力.
综上所述,智能的价值不言而喻,特别在成本、效率以及灵活管理方面的优势是不可比拟的,若企业能够将智能的优势有效地融入至现有业务中,实现业务的智能升级,企业的竞争优势有望快速提升.
三、智能的价值抓手：智能业务的关键能力
语音识别、语音合成、自然语言理解、声纹识别等基础AI 能力引擎,构建了智能的多轮次复杂人机对话能力,但是在场景,仅仅具备交互能力还不够,要实现智能的商业价值,还需要智能具备以下五大能力基础.
1、具备先验领域知识的交互能力；智能仅仅具备流畅的人机交互能力还不够,还需要具备落地场景所需的基础先验知识,帮助语音对话机器人达到落地要求.对于企业来说,在业务场景选用对话机器人的关键在于冷启动时机器人落地应用的前期成本投入是否足够低,包括前期知识库构建、机器人开发周期等.可视化对话交互流程设计工具,是对话机器人系统必备的核心功能,通过简单拖拽的方式完成对话流程设计,根据业务调整变化随需调整话术流程.
2、机器人对话在线学习知识库；人工智能技术核心的评价能力就是是否具备学习能力,随着对话机器人落地服务逐渐积累客户反馈数据,针对实际交互过程中遇到的各类语音场景、新概念等进行标注训练,系统要能够持续在线学习,完善知识库,促进智能机器人不断优化、完善交互能力,持续积累业务知识库.
3、用户情绪的感知与分析；人类情绪的表达是多层次的,包括声音信号层面的语速、语调变化等信息,更包括言语行为方式以及语义等方面.智能产品,要能够根据用户在通话中传递出来的多层次信息进行情绪侦测,不仅可以将情绪激动的客户提升至监控级别,及时转接到人工,进行后期处理,更可以依据用户的情绪反馈,及时分析智能行为,优化流程及方式,提升水平.
4、声纹验证；声纹是人的生物特征之一,在电话场景,声纹是唯一适用的生物特质标识.使用基于用户声纹生物特征的客户身份验证,人工座席或机器人座席根据验证置信度实现分级流程,高置信度客户可以省去复杂的IVR输入及流程,低置信度用户则进入更加严格验证身份环节,避免企业潜在损失或用户敏感信息泄露.
5、对话数据的积累与分析；Signal 和Econsultancy 合作发布的调查探讨了具有较高投资回报率的营销人员是如何提升营销效果的.从调查中发现81% 的受访者充分利用自己的第一手数据.企业对于客户服务数据的积累是预判用户潜在需求的基础,便于企业方在对话中占据主动的地位.随着企业跟用户连接点越来越多,采集到的数据维度与广度越全面,那么对于客户需求的理解也将越精准.借助数据,企业能够及时地提供给客户潜在需要的产品或服务.从客户角度来看,解决其所需,超越客户对企业的预期就是好的服务,数据的积累与分析是十分必要的.
四、小结
综上所述,在宏观层面上,智能行业的发展受到宏观层面经济性质以及结构调整的影响,它解决了国内适龄人口成本上升与服务行业发展提速的困境；微观层面上,智能是企业数字化转型,提升企业全面竞争力（特别是创新业务发展能力）的重要工具.从行业发展的角度来看,企业前端业务数字化变革以及创新业务加速形成将会使得智能业务在各行各业（特别是服务业）逐步落地,由于企业对于竞争的本能反应,智能业务落地速度或提速成为了智能行业发展的源动力,促进了该行业的快速发展.
结论，本文是一篇大学硕士与智能本科智能毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写未来和智能*和智能方面论文范文.
参考文献：
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