评估人工智能风险和收益的简单问题

围绕人工智能(AI)营销应用的炒作和承诺迅速增长，营销人员在导航时陷入了困境。过于激进，你可能会释放出不可预测的力量和不可靠的结果。如果过于保守，你就有可能在这场可能改变竞争格局的快速发展的革命中落伍。

“营销人员需要指导方针来加快决策和管理风险，同时不扼杀创新，”他说安德鲁·弗兰克他是Gartner for marketing的副总裁兼杰出分析师。

三个关键问题可以帮助营销人员评估与拟议的基于人工智能的自动化系统相关的风险。

根据高级分析和不可预测的客户交互所带来的风险大小，对有关提供和体验的自动化决策进行分类。首先问一问:“系统是否根据个人不同意为此目的分享的信息来决定他们获得哪些优惠或体验?”

当今流行的三种人工智能营销应用程序具有不同的风险/价值概况。

Marketer-facing分析:它们经常重复数据科学家提供的一些解释性服务，因此，它们的采用比其他应用程序的变革性要小。它们的风险相对较低，很容易被控制。
非目标会话代理:这些代理通过提供一种与品牌交互的新方式，对客户体验产生了重大影响，因为它们旨在为消费者或商业客户提供自然语言对话。
实时个性化:旨在自动决定哪些内容或提供给客户基于个人，独特的配置文件。隔离这类AI系统进行进一步评估，因为使用个人数据驱动算法决策涉及潜在风险。

确定所做的决定是否可以解释。问一问“系统在解释决策的能力上是透明的还是不透明的?”在可能的情况下，作为人工智能部署的条件，应根据需要向员工和客户提供分析决策的解释。为消费者提供选择，无论他们接触到基于个人资料的个性化设置，都可以删除和更正个人数据。

评估与人类实时监控人工智能决策的可能性和成本，以解决完全自动化的风险。问一问“将系统的决定交给人工审查来批准或推翻，并在需要时提供解释，这有意义吗?”如果你正在考虑一个对客户体验做出实质性决定的不透明算法，你的最后一个问题必须是你是否可以通过人工审查来经济有效地验证它。

弗兰克说:“认为一项人工智能提案有潜在风险并不一定是拒绝它的理由。”“相反，它表明有必要建立信心，相信金融体系将在可接受的风险范围内运行。”