Yapay zeka ve makine öğrenimi ile KPI'lar çok önemlidir

Yapay zeka konusunda bilgili bir kuruluş oluşturma

DBS Bank, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamak için agresif bir plan içeren muazzam bir dijital dönüşüm çabasının ortasında. Yakın vadeli çabaların bir kısmı, kurumsal bir yapay zeka uzmanlığı oluşturun.

DBS Bank'ta grup CIO'su ve grup teknolojisi ve operasyon başkanı David Gledhill, "Firmanın en iyi 250 yöneticisini yapay zeka konusunda uzman olacak şekilde eğitmek istiyoruz" dedi. "200 kişiyi yapay zeka çevirmenleri olarak adlandırdığımız kişiler olarak eğitmek istiyoruz."

Gledhill, tanıdık olarak, yöneticilerin makine öğrenimi tekniklerini üst düzeyde anlamalarının yanı sıra "bir modelin ne olduğunu ve ne yapabileceğini akıllıca sorgulamak" için yeterince bilgi sahibi olmaları anlamına geliyor.

David Gledhill

Paylaştığı rakamlar bir istekten öte, yılın temel performans göstergelerive çalışanlara onları vizyon meselesine boğmadan gerçekçi bir hedef verecek kadar somutturlar. Gledhill, "Çok erken, çok ileri gitmek istemiyoruz çünkü bunun insanları tamamen yabancılaştıracağını düşünüyoruz" dedi.

Ve nihayetinde, bu yönetici kadro, şirketi büyütmeye ve önde gelen bir dijital banka olarak itibarı güçlendirmeye yönelik daha büyük bir stratejinin önemli bir parçasıdır. Gledhill, eğitim çabalarını çok aşamalı bir planın “birinci aşaması” olarak nitelendirdi. İkinci aşama metrikleri şu anda özetleniyor, ancak "sürecin geniş ölçekte nasıl çözüleceğine" odaklanacak. Bu, aşağıdakileri ölçen KPI'ları içerebilir: süreç otomasyonu yanı sıra şirket büyümesi için hedefler.

Üçüncü aşama hala devam eden bir çalışmadır ancak muhtemelen gözlem ve tahmine odaklanacaktır. Gledhill, "Ekiplerimizden birinin zaten belirlediği bir hedef, milyonlarca sorunu oluşmadan önce nasıl tespit edeceğimdir" dedi.

Müşteri önce gelir

Gledhill, yapay zeka ve makine öğrenimini "araç kutusundaki başka bir araç" olarak gördüğünü ve teknolojilerin uygulanmasını bir araç olarak gördüğünü söyledi. veri kültürünün genişletilmesi Zaten yerinde.

Eksik olan, çalışan eğitimi ve destekleyici bir iş akışı tasarımıdır. Gledhill ve ekibi bunun ne anlama geldiğini sormaya başladığında AI için tasarım, "veri yakalama, veri yönetişimi, enstrümantasyon ve ayrıca bir süreci tasarlama şekliniz ve AI için neyin geçerli olduğu" üzerine odaklanmak için konuşmayı yönlendirmeye yardımcı oldular. “İnsanları bunun gerçekte ne anlama geldiğini anlamaları için eğitmek, bir tür zorluk ve fırsattır.”

Kayak'ta yapay zeka ve makine öğrenimi de araç kutusundaki araçlar olarak görülüyor, ancak kullanımlarını ölçen KPI'lar mevcut değil. Uçak, otel ve araç kiralama fiyatlarını toplayan şirket, perde arkasında yapay zeka ve makine öğrenimini yıllardır kullanıyor.

Yorgos Zacharia

"Günün sonunda, kullanıcı deneyimini ölçmekle ilgili" dedi. Giorgos Zacharia, Kayak CTO'su ve MIT'den dört matematik ve bilgisayar bilimi derecesine sahip baş bilim adamı. “Makine öğrenimi doğru araçsa, onu kullanırsınız. İyileştirme sağlıyorsa kullanırsınız.”

Paylaşmak için basıldığında UX KPI'ları Zacharia, geliştiricilerin geleneksel kodlama teknikleri yerine yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarını seçmesini etkileyebileceğini, şirketin bu şekilde düşünmediğini vurguladı. "Temelde bir KPI'mız var: Kullanıcıların aradıkları uçuşu, oteli veya arabayı bulmalarına yardımcı olduk mu?" dedi. "Altında hangi araçları kullanırsanız kullanın, bunun için bir iyileştirmeye yönelmeleri gerekir."

Aslında, müşteri deneyimi Kayak'taki hemen hemen her kararı etkiliyor gibi görünüyor. Güvenlik önlemleri, gecikme ve dolandırıcılık tespiti hakkında konuşurken bile Zacharia, kullanıcı deneyimine geri döndü. "Kendi bilgi tedarikçilerimiz - havayolları, çevrimiçi seyahat acenteleri vb. - verilerimizi seviyor" dedi. “Bazıları rakiplerinin fiyatlarını öğrenmek için aslında bot kazıyıcıları işe alıyor. Bu nedenle, web sitesini kötü niyetli ve kötü niyetli olmayan botlardan korumak, kullanıcı deneyimini etkilediği için çok önemlidir.”

Paylaşılan bir hedef

Gledhill'in ayrıntılı, çok yıllı planı ile Zacharia'nın müşteri deneyimine lazer benzeri odaklanması arasındaki ayrım, MIT araştırmacısı ve panel moderatörü Michael Schrage'i ikisini karşı karşıya getirmeye itti. "[Gledhill]'e ne tavsiye edersin?" Zacharia'ya sordu. “Bu konuda fazla süreç odaklı olduğunu mu düşünüyorsun?”

"Belki. Ama bu bir banka," dedi Zacharia, seyircilerden içten bir kahkaha kopartarak.

Gledhill, finansal kurumun milyonlarca sorunu gerçekleşmeden önce çözme hedefinin doğrudan müşteri deneyimine bağlı olduğunu öne sürerek yorumun kaymasına izin vermedi. DBS Bank'ı, müşteri deneyimini pasif bir çabadan daha az ve daha çok tahmine dayalı bir deneyim haline getirmek için “bu yolculukta” olarak tanımladı.

"Ürün setimizi geliştirirken," dedi, "müşteri geri bildirimlerinden, pek de işe yaramayan tasarım düşüncesine ve şu anda keşfetmekte olduğumuz şeye kadar bu müşteri deneyimi yolculuğuna çıktık. Bütün bunlar müşteri biliminin alanıdır” dedi. anlaşılmasının önemli olduğunu söyledi. müşteri davranışı bilimi, müşterilerin zorlandığı alanları bulmak ve harika hizmetin nasıl göründüğünü belirlemek için.

Savaştayız ve patronumun bana sürekli hatırlattığı gibi, dijital ve teknoloji, kazanacağımız veya kaybedeceğimiz yol.

DBS Bank'ın geliştiricileri, yapay zeka için tasarlamak yerine, sonunda Gledhill'in "müşteri operasyonları" dediği şey için tasarlayacak. Bu, müşterilerin karşılaşabileceği sorunlu noktaları bulmayı, bir müşterinin bir sonraki işleme geçmeden önce bir yanıt için ne kadar bekleyeceğini bulmayı, müşterilerden bir adım önde olmak için KPI'ları müşteri operasyonları panosuyla uyumlu hale getirmeyi ve Bunu gerçekleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi gibi en son teknolojileri kullanmak.

Gledhill, "Savaştayız ve patronumun bana sürekli hatırlattığı gibi, dijital ve teknoloji, kazanacağımız veya kaybedeceğimiz yol" dedi.