IBM 再次获评Gartner® "企业级对话式 AI 平台魔力象限"领导者

北京2023年3月31日 /美通社/ -- 人工智能又一次在科技界掀起波澜。 爆火的ChatGPT让人们看到，当理解语言的新方法（基础模型和生成式 AI 革命）与强大的基于 GPU 的计算相组合时，我们在处理、理解和融入自然语言的能力提升，令人震撼而期待。

同时，企业客户尤其关心，无论是利用这些强大的技术来处理和理解非结构化文档，还是构建对话式 AI 平台来执行事务，今天的企业都必须制定策略，将强大的 AI 应用于提高企业业务理解能力和满足大规模需求的能力，推进企业数字化转型。

强大的自然语言 AI ，为何对企业转型至关重要？

根据 IBM 商业价值研究院的"2022年 AI 采用指数"研究指示，"全球 AI 采用率稳步增长，现在为35%，比前一年提高4个点。"虽然采用率不断提高，但将项目投入生产并在企业级场景应用 AI 仍是大多数组织面临的挑战。 企业在组织中实施 AI 时通常提出以下几个关键问题：

技术能使用业务语言表达吗？

它能轻松地跨系统集成吗？

是否具备在组织范围内提供可信任和可扩展的能力？

而强大的自然语言处理 (NLP) 人工智能，让企业场景中的 AI 能力得到充分发挥。迄今为止，企业已经开始在典型的 NLP 用例中利用基础模型（Foundation Models）：

1.  优化客户互动体验：如今，客户期望轻松且个性化的体验。 无论是通过聊天机器人还是语音支持的虚拟助手，自然语言 AI 都能使企业以更人性化的方式与客户沟通，提高客户满意度和忠诚度。

2.  提高员工生产力：自然语言 AI 可以帮助自动执行人工重复任务，从而提高效率并释放时间和资源，使员工能够专注于更高价值的任务。

3.  工作流程优化和决策支持：自然语言 AI 可以通过提供快速且准确的洞察、建议和预测来帮助简化工作流程。 这有助于支持决策、减少错误并提高整体生产力。

利用 IBM Watson 释放自然语言 AI 的强大功能

IBM 连续两年在Gartner®"企业级对话式 AI 平台魔力象限中被评为领导者。

IBM Watson Assistant 是2023年 Gartner®"企业级对话式 AI 平台魔力象限"（Magic QuadrantTM for Enterprise Conversational AI Platforms，CAIP）中评估的产品之一。Gartner 将该市场定义为"用于构建、编排和维护多种用途的软件平台的企业级对话式 AI 平台市场"。

IBM 为何获此殊荣？

Watson Assistant 是 IBM 众多人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)解决方案之一，与其它 IBM Watson 人工智能解决方案享誉盛名，例如用于实时语音转文本或文本转语音的 Watson Speech to Text/Text to Speech，屡获殊荣的、全渠道企业智能搜索和文本分析平台 Watson Discovery (Insight Engine)、语言即时翻译平台 Watson Language Translator 和用于连接程序、实现业务自动化的 IBM App Connect。 根据自然语言处理和人工智能的专利和学术贡献，IBM 是本次 Gartner®"企业级对话式 AI 平台魔力象限"中提供最稳固和最多产的研发组织和供应商之一，主要体现在以下三方面优势：

创新：IBM 研究院拥有涉及语音、自然语言处理和对话式 AI 的2,700多项专利，其中大约400项是在2022年获得的。 IBM 研究院不仅与内部 IBM Software、IBM Consulting 和 IBM Hybrid Cloud 等业务部门紧密合作，也积极与外部组织、研究人员和合作伙伴携手共创，例如与麻省理工学院 MIT 及其在马萨诸塞州坎布里奇的研究实验室进行协作。 IBM 还专门制定计划，将此研究转换为 自然语言处理工具包（NLT）以及与对话相关的产品和服务。

地理战略：在服务区域和合作伙伴方面，IBM 提供完善而广泛的地理覆盖范围。凭借覆盖全球的销售和服务合作伙伴网络，IBM 在各大洲都有业务开展。

产品功能：Watson Assistant 提供全面的 AI 和人工客服协同工作的功能，包括一组非常明确的预创建的集成和流程，以及具有竞争力的对话分析套件和非常灵活的部署选项。

在产品特性和客户反馈中，今年 IBM 展示了"低代码"对话式 AI 构建功能，该功能被称为"操作"。"操作"可使技术和非技术用户非常轻松地创建对话式流程，而不必担心对话中的编排和意想不到的转折。 新一代 IBM Watson Assistant 还提供企业可以使用的行业模板，来加快开发速度。同时，它还包含了新集成的能力，可以在多个"操作"之间共享。

这并不是 IBM 最近在 Gartner 的自然语言 AI 领域中的唯一收获。 2022年12月，Gartner® 还在 Gartner"洞察引擎魔力象限"(Magic QuadrantTM for Insight Engines) 中将 IBM 评为领导者。 洞察引擎应用相关性方法来发现、分析、描述和组织内容和数据。 能够根据不同的业务场景，以交互的方式主动向人们交付或合成信息，并将数据传递给机器。  IBM Watson Discovery 具备提取和丰富非结构化文档数据的功能，可以满足特定业务领域的需求，这是一个关键的竞争优势。

感谢我们的合作伙伴和客户，他们激励 IBM 团队持续交付 AI 赋能的解决方案，从而助力企业实现其业务目标。

IBM 大中华区科技事业部、客户成功管理部中国区负责人翟峰表示："2021年，IBM 成立客户成功事业部，这是一支由各行各业的解决方案架构师组成的专家团队，其目的就是通过与客户及合作伙伴的合作、创新，加速企业的 AI 之旅和数字化转型，让 AI 解决方案尽快落地并发挥作用。"

近些年，越来越多的中国企业已经开始使用 IBM Watson 技术推进 AI 在不同业务场景中的落地。下面分享几个客户成功团队近期与客户共创的落地案例：

案例1：延锋汽车作为一家在全球20多个国家拥有9家研发基地、240多个工厂的全球汽车零部件供应商，每天收到整车厂和下游厂商的订单量是巨大的，此前手动分类带来的人工成本和高错误率，仅国内的20多个工厂，每天每个工厂要安排2个人、花150分钟来处理。基于 IBM Watson Discovery 构建的 AI 决策大脑，从1.8亿条历史数据中，学习了外部订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，实现了全自动执行流程，且订单分类正确率从85% 提升到97%。

案例2：通过使用 IBM Watson Discovery 和 Cloud Pak for Data所提供的智能文本搜索、数据科学和机器学习预测技术，上海水利科技取代了原来传统的资料室，为工程人员提供了统一平台，在一个整体视图中搜索与访问所需文档信息，帮助工程人员高效获取知识，辅助水利工程建设智慧决策。同时，上海水利科技运用数据科学和机器学习算法，在传统土木工程模型的基础上构建水利枢纽工程安全模型，实现数据模型优化和在线推演预测，实现结构变形预测及异常监测预警等实时应用，从而实现工程安全分析预警、综合决策等上层业务。

案例3: 某国内大型制造企业此前一直使用传统的呼叫中心来支持客户服务，但随着业务的不断扩展和复杂，传统呼叫中心已经不能满足客户需求而且成本也过高，客户需要在降低成本的同时提升客户服务质量。 该企业利用 Watson Assistant 和 Watson Discovery 构建了企业内的智能客服，使用人工智能的方式以最快的速度解决客户询问的问题，将对话式 AI 与 Watson Discovery 提供的 AI 驱动的搜索相结合，找到最匹配的答案。这套方案的落地，使得客户服务做到7x365的全天候自动覆盖，以及更加快速且精准的解决客户热点问题， 客户满意度大幅提升。

通过这几个案例，我们看到 AI 的落地为企业解放新的生产力提供了有效支撑。IBM 认为，将数字化转型和智能化能力注入业务转型，这是当今企业应对挑战、达成业务目标、实现企业可持续发展的不二选择。我们希望数据能够推动企业的数字化转型，人工智能的能力解锁数据的价值，然后通过混合云架构实现企业内外更广泛的数据共享。

了解 IBM Watson Assistant 和 IBM Watson Discovery 如何助您优化客户体验、提高员工生产力。

IBM Watson Assistant: https://www.ibm.com/cn-zh/products/watson-assistant?lnk=flatitem

IBM Watson Discovery: https://www.ibm.com/cn-zh/cloud/watson-discovery?lnk=flatitem

Gartner"企业级对话式 AI 平台魔力象限"(Magic Quadrant for Enterprise Conversational AI Platforms)，Bern Elliot，Gabriele Rigon，2023年3月6日

https://www.gartner.com/reprints/?id=1-2CS0JHFG&ct=230306&st=sb

Gartner"洞察引擎魔力象限"(Magic Quadrant for Insight Engines)，Stephen Emmott，Anthony Mullen，David Pidsley，Tim Nelms，2022年12月12日

https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2BZFRDHS&ct=221212&st=sb

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