日本一家快递公司的“数字员工”帮助该公司财务人员在结算高峰期分担50%的工作量，且将准确率提升到99.7%，“人机搭配”为公司节省了约300万人民币；梅赛德斯-奔驰公司第一位数字销售代表已上岗；苏格兰皇家银行也请来了第一位数字银行家……越来越多的企业意识到了数字员工的好处，高效、低错误率、没有偏见、不需要休息。不久的将来，你身边可能会有越来越多的人工智能同事。
那么企业应该如何面对这些数字员工？人们又如何才能与AI更好地协同工作？IBM公司全球副总裁周忆在最近的演讲中就对上述问题进行了解答。她认为未来我们会迎来“人机搭配，干活不累”的新模式，未来的职场，人不仅要和自己的“同类”打交道，也要掌握和数字员工协作的技能。以下是部分要点摘录：
▨ 人类将迎来一个完全“失控”的世界，但如果做好了，将会是一种良性的失控。
▨ 引入“数字员工”的前提是首先要实现企业的智能自动化。
▨ 不分青红皂白狂热追求“数字员工”，并期盼有他带来成长的奇迹，这是非理性的，也是不足取的。
▨ “新领”是为这个时代孕育而生的。他最基本的技能是与机器融合的能力。他能够与数字员工协同工作，创造更大价值。
▨ 倘若作为人类的我们，如果不去快速提升自己、改变自己，为企业的智能化谋篇布局，我们很可能会被改变掉。
数字人看起来很神奇，其实是将人工智能加上了人类的面容，所以既有“智慧的大脑”，又有“姣好的面容”， 所谓秀外慧中。
之所以有智慧的大脑，是因为背后有IBM Watson的知识系统，她能够自主学习，还能用自然语言跟人交流和互动，对语义的理解准确度高达95%。
而漂亮的脸蛋，是来自灵魂机器公司，她的虚拟神经系统是由独一无二的数字DNA构成，它可以与各种年龄、种族、性别、肤色、声线、语言和体格搭配。
新物种“数字员工”已来
这是已经在上班的三位数字人。
正在和客户对话的是Sarah，梅赛德斯-奔驰公司的第一个销售代表。如果你想买一辆最新的奔驰汽车，她会为你计算性价比，挑选最满足你需求的选装套件；她还可以根据你的财务状况，帮助你计划是买还是租下这辆车，并量身打造租赁方案。
正在录像的是新西兰一个著名女演员，以她为基础做出来的数字人，叫Ava，现在已经成为Autodesk——一家总部在美国旧金山非常大的软件公司的首名客服，她还打算拓展自己的专长到更多岗位，比如软件工程师。未来，这位女演员的数字人可能会比她赚到的钱更多。
Cora，苏格兰皇家银行第一位数字银行家。如果你去找她办理金融业务，她会识别出你的脸，叫得出你的名字，知道你的个性和喜好，能记住你上次和她说的话，比一个真人客户代表还让你感到亲切而熟悉，成为让你全心信赖的银行顾问。
Sarah、Ava、Cora这些数字员工不再是一个聊天机器，而是有血有肉、有着灵敏的情感反应的虚拟的“数字员工”，能与人类交流，也可辅助人类决策。
说到这里，你会不会既兴奋又有点儿害怕？
未来学家凯文・凯利在《失控》中提到，纵观人类历史，人类对自己的认知发生过四次唤醒。
第一次，哥白尼认知唤醒，把人类从宇宙中心神坛的位置上拽了下来。我们发现，人类不是宇宙的中心。
第二次，达尔文认知唤醒，让我们进一步认识到了人类也不是地球的主宰，人类其实是由其他生物进化而来的。
第三次，弗洛伊德认知唤醒，我们发现，人类连自己的意识都不能完全主宰。我们每天的很多行为，其实意识都控制不了。
第四次，机器智能认知唤醒，也就是我们正在迎来的生物与机器联姻的时代。无论生物，还是机器，其实都是进化体。
由此，人类将迎来一个完全“失控”的世界，但如果做好了，将会是一种良性的失控。
▲ 周忆｜IBM公司全球副总裁
数字员工为何受欢迎？
那么，企业主们为什么要雇佣这些“数字员工”？答案很简单：因为他们是大数据时代人类的最佳助手。
让我们来看看这些数字人体内流淌的数字血液吧。自适应机器人技术、机器学习系统、自然语言处理技术、情绪识别、预测性分析和增强智能等。一个尖端科技的无敌组合！
所以，他们才能够有海量精准记忆，能够高效率、低失误率地处理海量数据和复杂的问题。
在与人的沟通中，一名优秀的人类客服员工会有20%左右的语义内容丢失，但数字员工的语义捕捉率可高达95%。在商业决策中，数字员工具有更宽广的视野、更深厚的知识储备，一切基于数据，没有偏见，也不会犯下我们人常犯的“一孔之见”的毛病。
除了特别能干，数字员工还特别勤劳，不会休假，任劳任怨，典型的劳模。这样的员工，企业主能不动心吗？
企业高管看好这些新生力量
事实上，他们确实很看好这些新生力量。 2017年，IBM和牛津经济研究院合作开展的调研，采访了550位技术和运营高管，75%的受访者表示人工智能将在未来三年对他们的业绩产生意义深远的影响；70%的高管预计，人工智能可以让员工专注于从事更高价值的工作。
调查发现，汽车、银行、保险、零售、物流等行业的高管对智能机器人、数字员工的认可走在了前面，他们更加能看到数字员工在效率、创新和洞察方面带来的积极价值。
有些企业已经在这些领域实现了价值。
有一家日本的快递公司最近有了一位“数字员工”，他已经成为了他们财务结算高峰期的大英雄，每年可以节省300万元。
众所周知，物流行业的财务部门面对的是庞大的交易量、琐碎的流程，日均处理票据高达5000件,在每个月末骤增4倍业务量的结算高峰，就更是个disaster。这个时候公司需要在原有300名业务员的基础上加雇200名，才能勉强应付。人力成本居高不下。
自从来了数字员工后，他帮助财务人员在月底、季末、年末结算高峰时段自动处理掉了工作量的50%，准确率提升到99.7%，完成审核、校对、合并款项等重复性工作，使得财务人员腾出空来对下一个高峰期进行财务预判及合理规。仅一年内，这样的人机搭配就为公司节省了约300万人民币。
你准备好雇佣数字员工了吗？
IBM调研表明，众多高管已经开始改变企业战略，接受这种全新的工作方式。可是，数字员工并非“即插即用”，聘用一个数字员工，打开机器开关，让数字人开始工作，无需人工干预，这是不可能的。
引入“数字员工”的前提是首先要实现企业的智能自动化。我们现在处在一个海量数据，信息爆炸的时代，随着人工智能技术的出现，我们要处理很多更复杂的任务。于是智能自动化就应运而生了。它的内涵就是让自动化不仅可以服务于业务流程，也可以服务IT的整个从开发到运维的流程。
当然，每个企业的智能自动化程度不同，面对的阻碍也各不相同。我们可以针对领航者、颠覆者和渴望者三种类型的企业和大家探讨一下。
但他们在引入“数字员工”之前需要补补课：首先，他们要好好挖掘出企业内部那80%的“黑匣子”数据，离开数据，AI没法思考。
其次，要完善其技术架构、流程、数据采集和分析的系统。最后，还要与客户、合作伙伴建立开放共赢的业务平台，通过数据互动去最大限度实现价值创新。
但是在可预期的未来，这类企业如果做对了，很可能会实现跨越式发展、弯道超车。
在这个飞速变化的时代，各行各业都存在巨大的利用技术实现跨越式发展的机会，但只有智能自动化程度较高的企业，才有条件也有必要考虑雇佣“数字员工”。 这是一个理性的决定。不分青红皂白狂热追求“数字员工”，并期盼有他带来成长的奇迹，这是非理性的，也是不足取的。
未来属于“新领”
前面提到人机搭配，干活不累。未来的职场，人不仅要和自己的“同类”打交道，也要掌握和“异类”——数字员工协作的技能。
现在我们管职场人士叫蓝领，白领和金领，以区分不同阶层，不同的收入。未来，可能第四种领子会加入进来。 在IBM，我们叫他们“新领”—new collar。
“新领”是为这个时代孕育而生的。他最基本的技能，就是具备与机器融合的能力。他能够与数字员工协同工作，创造更大价值。
这就给我们的教育提出一个问题——人工智能时代的教育到底应该怎么做？
00后、10后这一代人，生于数字时代，长于人工智能时代，他们从小玩游戏，学编程，对于机器人，人工智能，他们趋之若鹜。他们是与新科技发展一路同行的一代。
面对这一代新人，学校是否应该更注重培养学生的智能技术运用能力 和“人机交融”的心理建设，并且设置“人机哲学”这样的课程。
实际上，IBM已经看到企业对“新领”的需求，率先在全球开创了一种全新的教育模式“P-TECH”，这是政府、学校和企业三方，共同设计“科学、技术、工程和数学”（STEM）课程、培养面向企业的新领。
它结合高中和大学课程，并且为学生提供职场导师和带薪实习。学生毕业后优先获得工作机会，也可以继续在大学深造。《财富》杂志将其称为“改写美国教育历史的一所学校”。
第一所P-TECH学校是在美国纽约布鲁克林，纽约市教育局、纽约城市大学联合IBM创办。2017年9月，第一批P-TECH学生毕业，一些优秀的毕业生，已经进入IBM，担任数字营销、数据分析、工程师、视觉设计、财务分析等岗位，表现非常好。
这种模式适应了人工智能时代对新领的要求，因此迅速在全球推广。目前，美国、澳大利亚和摩洛哥等地开办了70所P-TECH学校，400多家企业在科学、技术、工程和数学（STEM）领域和学校开展合作。
今年，P-TECH首入亚洲，中国台湾有三所P-TECH学校正在招生，9月正式开学。这种全新的教育模式，相信会提供更多新领人才。
面对异类，去改变还是被改变？
前几天有一篇博文在社交媒体上被刷屏，标题很爆：“Google 造人‘征服人类’，席卷全球的失业潮来了！”作者列举了大量令人肝颤的实例，比如：
2000年的高盛在其纽约的股票交易柜台还雇用了600名交易员；今天，只剩下两名交易员留守空房；
德勤最新开发的财务机器人，一个人可以顶替15个人类财务的工作；
而马斯克放出豪言，特斯拉两年后实现完全无人驾驶。
看起来，人工智能不再是科幻小说，在很多领域，它在快速超越人类。这也就意味着，倘若作为人类的我们，如果不去快速提升自己、改变自己，为企业的智能化谋篇布局，我们很可能会被改变掉。
去改变，还是被改变，这还是个问题吗？
R eading
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