人工智慧卓越中心可以透過整合人才、對平臺進行標準化、在各個業務部門分享成功經驗以及發現新的創收模式，加快人工智慧的採用和整個組織的轉型。

殼牌公司在2013年首次啟動其“人工智慧卓越中心”時，該中心甚至不被稱為人工智慧中心，而是被稱為預測性分析中心，而且規模很小。

Dan Jeavons說：“當時整個中心也就我一個人。”現在他負責殼牌公司的資料科學卓越中心，該中心共有180名全職資料科學家和工程師。

他說：“公司擴大了這個中心的規模。”

最初，該卓越中心的目的是為從事與資料分析有關專案的業務部門提供支援。

他說：“我們有一大堆業務專案在各地展開。我們有一些負責人意識到，我們需要協調所做的各項工作。最初的意圖是，促進正在開展的各項工作，但是又可以讓各業務部門獨立完成工作。”

但人工智慧需要深厚的技術技能，而業務部門的通才資料科學家可能在深度學習、機器視覺或自然語言處理等細分領域沒有足夠的專業知識，因而無法充分利用人工智慧。此外，允許業務部門做自己的工作導致了大家採用不同的方法來解決同樣的問題。

Jeavons說：“非常需要制定通用標準、建立訪問資料的通用平臺以及設計質量保證流程。”

因此，殼牌公司卓越中心的作用進一步擴大，以招攬更多具備深厚專業技能的人才，並制定標準和政策。

Jeavons表示，如今，殼牌公司使用微軟Azure來開展大多數人工智慧專案，同時在亞馬遜的AWS上開展一些專案。殼牌公司還與D atabricks和C3等資料分析技術公司建立了密切的合作伙伴關係，此外眾多合作伙伴還提供更專業的技術能力。Jeavons表示，這有助於殼牌公司加快開發人工智慧解決方案的步伐。

對於想要大規模成功部署人工智慧技術的組織而言，確立這樣一種集中式方法可能是關鍵。據德勤公司在2020年7月份釋出的最新《企業人工智慧狀況》報告顯示，熟練採用人工智慧的組織在人工智慧技術和供應商選擇方面採取集中式方法的可能性要大得多。

德勤諮詢公司的負責人Dave Kuder說：“要是沒有卓越中心，企業需要在8~10個業務領域進行定製的投資，所有人從不同的方面煩擾IT人員，而且投資效率較低。”他補充道，人工智慧卓越中心可幫助企業從簡單的專案原型和概念驗證進入到大規模部署人工智慧。

他說：“過去幾年開展的各項工作現在需要加以行業化、強化和實施。人工智慧卓越中心發揮著重要作用，它是協調其中一些工作的很好的跳板。”

殼牌的經驗表明，開發內部專業知識以及制定通用平臺和標準是確立人工智慧卓越中心生命週期的第一個階段。下面不妨看一看人工智慧卓越中心如今在如何影響公司企業。

大規模部署人工智慧

兩年前，QTS資料中心成立了QTS創新實驗室，以幫助加快這家資料中心提供商的人工智慧程序。

QTS在全球各地運營26個數據中心，負責產品的首席技術官Brent Bensten說：“我們的業務不斷髮展，但我們在模擬流程方面存在一些低效問題。”

Bensten表示，比如說，工程師過去常巡視QTS的設施，包括面積達數百萬平方英尺的資料中心，當面檢視所有裝置。“舉例說，工程師會檢視我們的空調面板，記下讀數，手寫在寫字板上，然後回去打勾表明‘一切正常’。企業沒有基礎的資料點，只表明‘一切正常’。”

於是，該實驗室的第一個目標是使該流程數字化以提高業務效率。如今，所有那些測量值被自動且詳細地收集起來，為公司提供了運營情況的完整數字化資訊。這些資料現在可用於預測電力需求、最佳化維護工作以及縮小公司的碳足跡。

他說：“如今所有這些工作都是一種完全數字化的體驗，由人工智慧來管理和操控。”該實驗室將約90%的時間花在了人工智慧專案上，還對系統進行配置，以便與ServiceNow和Salesforce之類的第三方平臺整合起來。“我們進行了集中化治理，這讓我們得以面對更廣泛的QTS產品組合推廣數字化體驗。”

而好處不僅限於公司內部。同樣的預測工具還可惠及公司的客戶。

Bensten說：“利用人工智慧、機器學習和神經概念，我們就可以預測即將出現的問題、系統停運、故障和耗電量等狀況，”還包括能夠預測客戶長達60天的用電情況。他表示，因此，QTS的客戶就可以更好地熟悉環境、降低電力成本並做到防患未然。

他補充道：“客戶還可以降低可持續發展方面的碳足跡。由於我們提供了所需的資料，客戶就可以申請獲得可持續發展方面的積分。”

安永會計師事務所人工智慧卓越中心的機器學習副主管Jonathan DeGange表示，對於安永而言，2016年啟動人工智慧卓越中心有助於加快大規模採用人工智慧。

他說：“我們當時覺得有點問題，存在孤島效應，即不同的小組彼此之間互不交流。”此外，安永希望開展需要跨業務部門、跨地區進行協調的大型專案，比如制止洗錢。

安永會計師事務所金融服務辦公室負責人Carl Case說：“將特定領域的專業知識結合起來會產生倍增效應。”他想借助人工智慧卓越中心來幫助開展人工智慧專案。“我們還在考慮處理一些非常棘手的重大問題――全球金融犯罪、複雜的稅收法律法規，以應對未來工作和數字化轉型的影響。”

他表示，成立全球人工智慧卓越中心之前，他的團隊正與一個規模較小的美國人工智慧團隊進行交流。不過一旦全球人工智慧中心成立，Case的團隊就可以高瞻遠矚。DeGrange說：“我們發現了販毒團伙和人口販運團伙，並阻止了他們的活動。”

比如說，使用基於圖形的網路方法和異常檢測，人工智慧系統就可以識別可疑的行為模式，而不僅僅是單筆交易。

他說：“現在，你可以看到網路整體的執行情況。新的關係是否以異常的方式建立起來？比如說，犯罪團伙開立賬戶和進行交易的方式與人們開辦正規新公司的方式大不一樣。人工智慧可以檢測到模式方面的顯著差異。”

學習遷移

一旦人工智慧卓越中心建立起了內部專業知識和通用平臺，下一階段就是在整個企業內分享最佳實踐。

殼牌公司的Jeavons說：“人工智慧並不遵守組織邊界。”比如說，預測性維護適用於殼牌公司的幾乎所有業務，設立了人工智慧卓越中心後，在一個領域開發的技術就可以部署到許多不同的地方。

Jeavons說：“另一個例子是機器視覺。我們一直在開發針對零售業的使用場景，但那些使用場景背後的支援性功能適用於我們在生產現場的檢查以及檢視腐蝕問題。”

通用電氣公司也設立了人工智慧卓越中心，以幫助在不同的業務部門之間充分利用人工智慧。眾所周知，通用電氣擅長利用六西格瑪和精益方法來提高生產效率，如今它在利用人工智慧將同樣型別的流程改進措施引入到其他業務領域。通用電氣數字集團（GE Digital）的高階副總裁兼首席技術官Colin Parris表示，通用電氣之前就在專注於為自家制造的裝置建立數字化孿生的全球研發中心下面設有人工智慧卓越中心，如今在通用電氣數字集團下面又設立了新的卓越中心，專注於利用人工智慧推動整個公司的數字化轉型。

Parris表示，由於業務部門通常專注於眼前的需求，因此它們通常沒有重大轉型專案所需要的那種紮實的人工智慧專業知識。

他說：“我們基於假設進行研究，以確保切實可行，將頂尖人才聚集在一起，然後將切實可行的成果運用到通用電氣的多個業務部門。”

眼下，該卓越中心在研究導致保修成本上升的原因。

他說：“保修成本上升是由於某些零部件損壞了，而我們更換又不夠及時。如果我們能早一點發現零部件出現了損壞，這些零部件仍屬於第三類情況時進行更換，所花的成本可能只需5000美元，只需花一週的時間。但如果我們等到零部件變為第五類情況，我們的成本可能高達50萬美元，需要花1個月的時間。”

基於人工智慧的影象識別技術可幫助人類專家關注最容易出問題的方面，比如葉片損壞，用於加快檢查速度。人工智慧還被用於安排維修計劃，確保最合理地調配人員，同時又可以在成本較低的情況下更早地進行維護。

他說：“我們現在將其作為一項試驗部署在南美地區的生產一線。今年年底我們就會看到結果。如果保修成本下降，該試驗大有意義，我們會將它部署到其他地區。”

整個公司的轉型

透過設立人工智慧卓越中心，並將最佳實踐引入到整個公司中，組織將更有能力從人工智慧試驗和顯著改變公司運營方式的專案中獲得新的洞察力。

在殼牌公司，這一切始於感測器。

Jeavons說：“我們以物聯網感測器這種形式來提供監測服務，我們能夠實時監測發生的情況，為客戶提供額外服務。”

舉例說，殼牌公司比客戶更早知道水在進入發動機。正是由於具備這樣的洞察力，殼牌不僅僅成為客戶的供應商，還成為了合作伙伴——這一轉變正在創造由基於人工智慧的轉型所推動的商業模式，包括管理數字充電器之類的新能源業務。

Jeavons表示，實際上，整個殼牌公司正在成為一家人工智慧驅動的公司。“我們有一個專案叫‘殼牌走向人工智慧’（Shell to AI），這個綜合性的變革專案旨在將人工智慧融入到我們公司業務的方方面面。”

這不僅僅涉及製造、維護或研發等方面。他說：“我打心眼裡覺得，雲計算和人工智慧驅動的軟體開發方式將在未來幾年徹底改變我們公司業務的方方面面。就像網際網路一樣，這項技術會變得無處不在，我們需要為此做好準備。”

作為這個過程的一部分，卓越中心有助於協調公司中對人工智慧有興趣的人員開展的基層專案，這些人員已從2013年的30人增加到了今天的4000人。

Jeavons說：“我們正在分享殼牌公司在人工智慧及如何運用人工智慧方面的經驗。我們還與Udacity合作，為平民資料科學家提供培訓，幫助他們提高技能，並致力於打造通用平臺，以幫助人們大規模部署系統。”

並非只有殼牌這一家公司看到人工智慧具有變革性潛力。據麻省理工學院斯隆管理學院和波士頓諮詢集團在去年年底進行的一項調查顯示，90%的公司認為人工智慧為本公司帶來了商機。

不過據調查顯示，大多數公司仍處於早期階段，在過去3年從人工智慧技術獲得了業務收益的公司不到40%。該報告顯示，那些成功的公司能夠將其人工智慧專案與更龐大的業務轉型專案結合起來。

讓這一幕成為現實，1個途徑就是公司有這樣的人工智慧專案：可以獲得洞察力，從而帶來新的產品線，甚至有助於全面思考公司的經營模式。Ken Seier是總部位於坦佩市的技術諮詢公司Insight的資料和人工智慧首席架構師，他表示，這項工作可以較早開展起來。

設立人工智慧卓越中心有助於確保將學習成果傳達給公司的其他部門以及公司高管，從而加大推動真正變革的可能性。

Seier表示，比如說，他接觸過的一家大型航空公司就利用人工智慧來改善維護。其商業模式是銷售裝置和維護合同，但由於對裝置的執行狀況有更好的瞭解，他們可以改而採用類似訂購的服務。

他說：“現在他們在確保客戶成功方面起到更重要的作用，因為他們比客戶更瞭解客戶的業務。客戶滿意度隨之提高，創收模式變得更穩定更可靠，總體成本隨之下降。”

然而，大變革伴隨著大風險就人工智慧而言，這不僅僅意味著普通的商業風險。

他說：“如果我們顯著改變自己的經營方式，就需要確保是在對我們的員工、客戶、利益相關者和普通大眾負責的前提下顯著改變經營方式。”

YL Ventures公司的常駐首席資訊保安官Sounil Yu以前是美國銀行的首席安全科學家，他說：“人工智慧的潛在破壞性不亞於核能。”

他表示，整個組織必須瞭解人工智慧的負面影響，人工智慧卓越中心在這方面也可以發揮作用。孤立地評估人工智慧的風險時，就有可能遺漏掉關鍵的利益相關者。

他說：“我們還面臨利用人工智慧從事它並不適合的工作所帶來的危險。這會造成潛在的責任。”