協(xié)同機(jī)器人（Co-Bots），不是機(jī)器人（Robots）

　　面對(duì)成本壓力，長(zhǎng)期低利率，競(jìng)爭(zhēng)的加劇，以及不斷變化的客戶和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，全球保險(xiǎn)供應(yīng)商美國(guó)國(guó)際集團(tuán)公司（AIG）發(fā)起了戰(zhàn)略重組，以簡(jiǎn)化其組織和提高運(yùn)營(yíng)效率。這個(gè)目標(biāo)涉及處理不斷加劇的技術(shù)債務(wù)問(wèn)題，以及一個(gè)對(duì)運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定性產(chǎn)生挑戰(zhàn)的分布式IT部門。

　　根據(jù)AIG全球首席技術(shù)官M(fèi)ike Brady的說(shuō)法，通過(guò)將IT重組為一個(gè)向CEO報(bào)告的單一組織，AIG為創(chuàng)建新的企業(yè)技術(shù)模式奠定了基礎(chǔ)。這一變革性計(jì)劃的第一步涉及到建立基礎(chǔ)能力，為此團(tuán)隊(duì)制定了一個(gè)三部分的方法：

　　維穩(wěn)：因?yàn)橛脩魩缀趺刻於加龅絿?yán)重的中斷，虛擬網(wǎng)絡(luò)每周就會(huì)癱瘓一次，所以整體網(wǎng)絡(luò)性能需要改進(jìn)。

　　優(yōu)化：該策略側(cè)重于自助服務(wù)配置，自動(dòng)化和成本效益。

　　加速：為了快速前進(jìn)，團(tuán)隊(duì)實(shí)施了DevOps戰(zhàn)略，以創(chuàng)建持續(xù)集成/連續(xù)部署工具鏈和流程，以實(shí)時(shí)部署軟件。

　　AIG借助了機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些指令。該公司開(kāi)發(fā)了一個(gè)先進(jìn)的協(xié)作機(jī)器人程序，這個(gè)程序可以利用內(nèi)置的算法能力，機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化。這些虛擬工作者被稱為“協(xié)同機(jī)器人” ，公司希望每個(gè)人都能將虛擬員工作為員工的延伸和助理。

　　2015年10月，AIG部署了“ARIES”，該公司的第一臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)虛擬工程師，以解決全球網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題事件。在90天的試驗(yàn)計(jì)劃期間，ARIES接受了“策展和監(jiān)督”模式的培訓(xùn)，在這種模式下，機(jī)器與人類一起操作，并從人類的行為中學(xué)習(xí)。在這種方法中，ARIES通過(guò)觀察和實(shí)驗(yàn)來(lái)了解如何評(píng)估運(yùn)行中斷的來(lái)源并確定可能的原因和應(yīng)急響應(yīng)。協(xié)同機(jī)器人在第91天時(shí)就已經(jīng)準(zhǔn)備全部的部署。這不是因?yàn)檫@些機(jī)器本身工作效率高；事實(shí)上，AIG發(fā)現(xiàn)，人類平均需要8到10分鐘解決一個(gè)典型的問(wèn)題，而協(xié)同機(jī)器人用時(shí)平均8分鐘。這也就是說(shuō)，機(jī)器人最大的好處是它的規(guī)模：機(jī)器人可以全天候工作，不間斷或睡眠，它們可以迅速解決事件，排隊(duì)和積壓從不發(fā)生。

　　在ARIES參與工作的六個(gè)月內(nèi)，這個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng)識(shí)別和解決了超過(guò)60％的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中斷。在一年內(nèi)，ARIES的機(jī)器智能，加上監(jiān)測(cè)AIG環(huán)境健康狀況的傳感器的增加，使其有可能在問(wèn)題影響業(yè)務(wù)之前，以編程方式解決各種各樣的警報(bào)。虛擬工程師可以自動(dòng)識(shí)別不健康的設(shè)備，執(zhí)行診斷測(cè)試以確定原因，并登錄以實(shí)施修復(fù)或?qū)?wèn)題上報(bào)到技術(shù)人員并提出“建議”。

　　另外，協(xié)同機(jī)器人涉及到網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，如果數(shù)據(jù)模式顯示一個(gè)設(shè)備在一個(gè)月內(nèi)造成50起事件，IT團(tuán)隊(duì)就知道此設(shè)備需要更換。這些問(wèn)題在過(guò)去一年中將嚴(yán)重性等級(jí)1和2的問(wèn)題數(shù)量減少了50％。他們還提高了技術(shù)人員的工作滿意度。技術(shù)人員現(xiàn)在可以專注于更具挑戰(zhàn)性，更有趣的任務(wù)，而不必執(zhí)行普通和重復(fù)性的任務(wù)，而且可以從協(xié)同機(jī)器人的建議展開(kāi)自己下一步的工作。

　　另外還有四個(gè)由管理人員操作的協(xié)同機(jī)器人，協(xié)助負(fù)責(zé)治理、工作、培訓(xùn)和學(xué)習(xí)，甚至績(jī)效管理，已經(jīng)成功上崗了。

　　隨著IT中的協(xié)同軟件程序的成功，AIG正在探索在業(yè)務(wù)操作中使用機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。 　　“我們希望企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，而不是占用更多的資源，”布雷迪說(shuō)。 “我們需要利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)作為新的資源，而不是將其視為新的成本?！眱?nèi)部試驗(yàn)正在開(kāi)發(fā)，以確定協(xié)同機(jī)器人是否可以審查損害索賠，并立即授權(quán)付款檢查，以便客戶不需要延遲治療。其他機(jī)會(huì)有可能出現(xiàn)在增強(qiáng)型認(rèn)知的自助服務(wù)，增強(qiáng)代理輔助渠道，甚至可能使用認(rèn)知代理作為他們自己的面向客戶的窗口。

　　“協(xié)同機(jī)器人的方法需要磨合，”布雷迪補(bǔ)充說(shuō)， “如果一個(gè)問(wèn)題真的很復(fù)雜，你不希望團(tuán)隊(duì)內(nèi)部打架。這就是設(shè)計(jì)思維的有用之處。自從我們?cè)谝荒昵伴_(kāi)始啟用機(jī)器人系統(tǒng)，我們已經(jīng)解決了145,000次事故，令人難以置信的好。將其轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)流程，最終達(dá)到認(rèn)知客戶交互是一條必經(jīng)之路。

服務(wù)患者

　　隨著醫(yī)療保健轉(zhuǎn)向基于結(jié)果的模式，患者正在尋求健康保險(xiǎn)公司提供與許多零售商和銀行相同水平的高度個(gè)性化的客戶服務(wù)。為了滿足這一期望，作為美國(guó)最大的健康福利公司之一，Anthem正在探索如何利用認(rèn)知計(jì)算的力量來(lái)簡(jiǎn)化和增強(qiáng)與客戶的聯(lián)系，并使客戶服務(wù)更有效，更靈敏，更直觀。 Anthem的最終目標(biāo)是改變公司與保險(xiǎn)用戶在整個(gè)受保周期內(nèi)的交流方式，而不僅僅是在被保人申請(qǐng)索賠時(shí)。

　　Anthem的戰(zhàn)略涉及機(jī)器智能的三個(gè)維度：洞察，自動(dòng)化和參與。在第一階段，公司正在對(duì)索賠裁定流程應(yīng)用認(rèn)知洞察，以便為索賠審查人員更好地了解每個(gè)案例。Anthem的臨床分析及人口健康管理副總裁Ashok Chennuru表示，“我們正在整合內(nèi)部付款人數(shù)據(jù)索賠，成員資格，提供者人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)，包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)，臨床/ EMR，生活方式和其他數(shù)據(jù)，以建立健康計(jì)劃成員的縱向視圖?！?/P>

　　目前，審查者從文檔審查、患者歷史發(fā)現(xiàn)和取證收集開(kāi)始，來(lái)確定下一步驟。但是通過(guò)認(rèn)知洞察，新系統(tǒng)正在不斷地審查背景中的可用記錄，從一開(kāi)始就提供全面的圖像，包括補(bǔ)充信息，例如患者的重復(fù)住院以通知可能的護(hù)理計(jì)劃或有針對(duì)性的干預(yù)，以及應(yīng)用智能來(lái)解決索賠的任何潛在問(wèn)題。在索賠代表收到案件時(shí)，他有評(píng)估所需的全面信息.

　　在下一階段，Anthem將開(kāi)始為索賠處理增加認(rèn)知自動(dòng)化，從而騰出時(shí)間讓審核員去幫助需要更復(fù)雜幫助的患者。 “通過(guò)部署預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，我們將能夠以更具成本效益的方式處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，”Chennuru說(shuō)。首先，系統(tǒng)將識(shí)別需要解決的任何潛在問(wèn)題，并推薦具體的行動(dòng)方案。隨著系統(tǒng)的成熟，如果它的分析基于所有信號(hào)和輸入達(dá)到一定的確定性值，它可以自己開(kāi)始解決某些問(wèn)題。如果確定性水平低于該值，則審核員仍將手動(dòng)審核和解決索賠。由于系統(tǒng)的持續(xù)學(xué)習(xí)能力監(jiān)控審核員如何成功地解決問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)將特定問(wèn)題與適當(dāng)?shù)男袆?dòng)方案相關(guān)聯(lián)，以不斷提高其自動(dòng)化分辨率的準(zhǔn)確性和效率。

　　在第三階段，隨著Anthem更深入認(rèn)知參與，公司將更廣泛地利用其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，與醫(yī)療保健提供者一對(duì)一地參與，為患者推薦個(gè)性化護(hù)理計(jì)劃。在從簡(jiǎn)單的反應(yīng)到索賠轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)參與客戶的護(hù)理，Anthem將能夠?qū)彶椴∪说牟∈?，并?lián)系醫(yī)療機(jī)構(gòu)，提供護(hù)理計(jì)劃的建議。

　　Anthem的半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)能力教會(huì)幾桶如何分解問(wèn)題，組織它們，并確定最佳響應(yīng)。在測(cè)試期間，觀察者將比較系統(tǒng)行為和性能與傳統(tǒng)的人為驅(qū)動(dòng)方法來(lái)衡量系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性。

　　該公司目前正在收集和處理數(shù)據(jù)，培訓(xùn)系統(tǒng)，并簡(jiǎn)化其解決方案架構(gòu)和技術(shù)，并且由于理賠管理認(rèn)知洞察而獲得了全面的積極成果。自動(dòng)化裁決系統(tǒng)的原型計(jì)劃于2017年推出，然后會(huì)在幾個(gè)月后啟動(dòng)一個(gè)最低可行產(chǎn)品版本（MVP）。

　　Anthem已經(jīng)建立了廣泛的認(rèn)知能力，有多個(gè)團(tuán)隊(duì)通過(guò)案例學(xué)習(xí)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)結(jié)果，評(píng)估有價(jià)值的證明，并優(yōu)化團(tuán)隊(duì)如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，調(diào)整算法和提供程序可用性。 “最終，”Chennuru說(shuō)，“我們將能夠在諸如價(jià)值分析，人口健康管理，質(zhì)量管理等許多領(lǐng)域中利用該平臺(tái)，并洞察醫(yī)療服務(wù)和醫(yī)療成本之間的差距。”Anthem希望使盡可能多的企業(yè)認(rèn)知服務(wù)，能夠訓(xùn)練其模型，優(yōu)化其計(jì)劃，并發(fā)展其認(rèn)知智能，以幫助公司更好地為會(huì)員服務(wù)。

如何在企業(yè)中運(yùn)用機(jī)器智能（MI）？

　　很少有機(jī)構(gòu)能夠宣布在數(shù)據(jù)上和數(shù)據(jù)相關(guān)方面取得了勝利。即使數(shù)據(jù)是大部分是結(jié)構(gòu)化的，并被限制在公司限制在內(nèi)部信息中，管理和分析也是極具挑戰(zhàn)性的。今天，復(fù)雜的算法和分析技術(shù)使我們能夠解決復(fù)雜的情況，我們可以從被動(dòng)描述發(fā)生了什么過(guò)渡到主動(dòng)自動(dòng)化業(yè)務(wù)響應(yīng)。然而，即使具有快速發(fā)展的能力，一些組織仍然在數(shù)據(jù)上苦苦掙扎。

　　好消息是，機(jī)器智能提供了新的方法和技術(shù)，可以幫助我們最終克服一些長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)難題：

　　策略數(shù)據(jù)：MI技術(shù)可以以很大程度上自動(dòng)化的方式應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類和本體以定義，合理化和維護(hù)主數(shù)據(jù)。MI可以分析每一塊數(shù)據(jù)，其中關(guān)系，并創(chuàng)建與數(shù)據(jù)的質(zhì)量相近的派生導(dǎo)出。同樣，它可以潛在地提供用于補(bǔ)救出現(xiàn)的內(nèi)容或上下文問(wèn)題的手段。

　　有限和有目的：專注于獲得商業(yè)問(wèn)題的洞察，如果解決，就能提供更加有意義的價(jià)值。讓問(wèn)題陳述的范圍決定所需的數(shù)據(jù)輸入、適當(dāng)?shù)腗I技術(shù)以及周圍的架構(gòu)和數(shù)據(jù)管理需求。通過(guò)解決這些問(wèn)題中的一些，您可以獲得更大的認(rèn)可，以將MI應(yīng)用于更復(fù)雜的問(wèn)題。

　　夏爾巴人的歡迎（Sherpas welcome）：MI正在享受自己的啟蒙時(shí)代，學(xué)術(shù)界，初創(chuàng)企業(yè)和成熟的供應(yīng)商都在爭(zhēng)相提高能力和添加新技術(shù)?？紤]與供應(yīng)商的合作，將是對(duì)你的努力的聯(lián)合投資、與能夠提供無(wú)限訪問(wèn)寶貴專業(yè)知識(shí)的學(xué)者和思想領(lǐng)袖合作也是如此。

　　產(chǎn)業(yè)化分析：數(shù)據(jù)已成為關(guān)鍵的戰(zhàn)略性企業(yè)資產(chǎn)。但是，進(jìn)行有目的的投入的、全面承諾培養(yǎng)、策劃、并在整個(gè)企業(yè)中利用此資產(chǎn)的企業(yè)數(shù)量還是很少。工業(yè)化分析指的是，為所有維度的數(shù)據(jù)企業(yè)包括機(jī)器智能，推動(dòng)方法、平臺(tái)、工具和人才的一致性和可重復(fù)性的。在策略上，這可能會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)攝取，集成，歸檔，訪問(wèn)，授權(quán)，加密和管理的服務(wù)。