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想象一下，一支由 40 万辆卡车组成的舰队，能够预测故障的发生。去年，Penske 的人工智能阻止了 95,000 次路边故障，并指导了 117,000 次维修，将其实车辆变成了移动的数据中心。我是 Michael Cricggsmann，这里是 CXO Talk。与我一同参加的是 Penske 数据与新兴数字解决方案副总裁 Sarvant Singh，以及 Click 的首席营销官 Chris Powell。Click 是为 Penske 分析引擎提供支持的数据平台。今天，我们将深入探讨 170 名公民开发者、财务分析师、维护专家和其他商业专业人士如何构建生产级人工智能应用程序，以及您的组织可以采取哪些实际步骤来实现类似的结果。Penske 是领先的交通解决方案提供商，专注于卡车租赁、融资、物流和供应链管理。我们拥有超过 43 万辆卡车和数千个网点，在维持北美地区的供应链运营方面发挥着重要作用。因此，作为数据与新兴数字副总裁，我专注于两件事。第一，在正确的时间向正确的人提供正确的信息。第二，通过有效利用人工智能、物联网、云计算、虚拟现实，以及现在的生成式和自主式人工智能等新兴技术，实现创新和数字化转型。>> Chris，您与 Sarvant 合作非常密切，请您介绍一下 Click。>> Click 已经存在 30 年了，所以它在数据领域并非新手，我们确实是做数据业务的。当我们与客户交流时，通常会涉及五个领域。他们必须能够整合数据，来自各种不同类型的数据，来自不同来源，流向不同目标。他们必须理解这些数据，对其进行转换，使其可用。他们必须确保数据的质量，确保他们信任这些数据。然后，当然是进行分析。而今天的分析涵盖了从传统分析到更复杂的、使用人工智能和预测性分析的各种方式。第五是采取行动，并做一些事情，无论是赋能一个人能够用它来做某事，还是完全自动化流程的下一步。Penske 最令人着迷的地方在于，当您看到他们的卡车在路上行驶时，您可能没有意识到有多少数据在驱动这一切，并为他们的客户创造了更好的体验，也为他们的整体员工队伍创造了更好的体验。在过去的 30 年里，事物的发展确实进入了一个令人着迷的领域。>> Sarvant，谈到利用数据来改善结果。您是一家交通服务公司。您提到您有超过 40 万辆卡车在路上行驶。数据和人工智能对您的运营有多重要？在我们的员工之后，我们的车辆是我们最重要的资产，但它们不在公司办公室。它们在现场运输货物。在物联网和人工智能出现之前，问题可能会毫无预兆地发生，几乎没有警告。而如今的车辆非常复杂。平均而言，它们拥有多个计算机和数百个传感器。因此，要找出卡车到底出了什么问题，对司机来说可能非常困难，而这正是 Penske 发挥作用的地方。我们正在从卡车收集实时传感器数据。我们将这些数据导入我们的数据平台，然后将其与我们的运营数据和非常丰富的维护历史相结合，以预测车辆故障。因此，我们实施了这项名为“主动诊断”的预测性人工智能解决方案，通过它我们可以预测卡车何时会发生故障。我们还一直在实施类似“引导式维修”的人工智能，这是一项规范性人工智能解决方案，它通过推荐最可能的维修方法来帮助我们的技术人员提高效率，从而解决特定问题。我们实施人工智能已经有近十年的时间了，涵盖了我们的业务运营和后台职能。但在过去的几年里，我们也开始在我们的前台职能中实施人工智能。最近，我们正在推出面向客户的数字人工智能产品。>> 您能多谈谈那些机器学习和人工智能模型吗？是的，主动诊断，我之前提到的预测性人工智能，仅去年一年就阻止了 95,000 辆卡车在路边发生故障。这就是人工智能的力量在起作用。另一个解决方案是引导式维修，我之前提到的规范性人工智能解决方案，去年我们的技术人员使用了 117,000 次来执行维修。除此之外，我们还一直在实施人工智能以减少技术人员的行政工作量。这个特定解决方案最显著的特点是它是一个自助式人工智能解决方案。我们大约三年前实施了自助式人工智能功能，这有助于我们的公民数据科学家构建人工智能模型，以改进或转型业务流程。我刚才提到的那个帮助减少维护主管行政工作的模型就是通过这个自助式人工智能流程产生的。所以我对此感到非常自豪。然后，我们最近实施了我们的生成式平台。我们已经在其之上实施了两个生成式产品。一个用于改进服务台运营，另一个用于支持 24/7 路边援助呼叫中心。所以我对这些实施感到非常非常自豪。>> 我们在过去几周刚刚举办了 Click Connect 会议，其中反复出现的一个问题是，有多少组织有战略但无法真正执行。许多组织都有想法，但分析师们一直在告诉我们，有多少想法最终失败了。嗯，秘诀是什么？>> 这是一个很好的问题，Chris，我经常被问到这个问题。我们首先关注客户。什么才是正确的事情？什么能提供出色的客户体验？所以，我们确实从那里开始，然后我们从小处着手，快速失败，一旦成功，我们就希望快速扩展。这就是为什么建立强大的数据基础和合作伙伴生态系统如此重要，因为您无法独自完成所有这些。您确实需要一个拥有不同能力的合作伙伴生态系统，而 Penske 则将所有这些整合在一起，为我们的客户解决复杂的问题，我认为这就是这一切的意义所在。我们真正的差异化因素是我们的文化。我们有一种文化，不同的利益相关者、不同的团队聚集在一起，然后我们共同努力，首先定义问题，然后找出解决问题的最佳方法。特别是在人工智能实施方面，能够将我们的人才能力与我们的数据能力以及新兴技术相结合，这才是真正的差异化因素。正是因为这种结合，我们才能够交付所有这些解决方案，并在过程中实现竞争性差异化。Chris，您与 Click 的许多客户交流过，他们来自各行各业。您看到了哪些更广泛的人工智能和数据采用趋势？>> 最重要的一点是从战略转向执行。其中大部分正如 Sarvant 所说。公司做得非常好。他们明白有很多实验，但您需要快速失败，正如 Sarvant 所说，然后继续前进，扩展那些有效的东西，抛弃那些无效的东西。人工智能尤其应该带来很多效率提升，但他们并没有看到这些效率提升。因此，他们需要找到真正实现效率提升的方法。而这一切中，最让我们听到人们经常失眠的事情是，他们就是不信任他们创建的环境。所以，如果您不信任它，它花费多少钱都无关紧要，如果您获得了效率，那么您就不想使用它。公司越来越接近于理解他们应该如何实施它，在哪里实施它。现在他们进入了“他们能否实施？”的模式。他们能否因为成本而实施？他们能否因为没有合适的人员或足够的人员而实施？他们能否实施，因为他们必须确保它值得信赖？成本、效率和信任这三件事是我们看到组织试图克服的主要趋势。在信任数据方面，我们需要确保我们正在构建正确的数据管理能力。我们正在确保数据管理正在进行，以便我们能够建立强大的数据基础，然后支持人工智能，但就信任人工智能而言，这是一个不同的游戏，因为其中涉及人为因素。所以，Penske 所做的是，每当我们实施人工智能解决方案时，我们都会确保引入我们的主题专家，他们成为我们的第一道防线，他们成为真正测试和验证人工智能的人。因此，我们定位人工智能的方式不仅仅是人工智能，而是增强智能，这才是关键。因此，它实际上是将人工智能与人类智能相结合，我认为正是这种结合可以帮助提供业务流程所需的信任，或者产生所需的信任。Penske 的独特之处在于，它能够实现这种人工智能和相关的业务成熟度，而许多组织尚未实现？>> 正如 Sarvant 所说，他们已经领先了很长一段时间，了解数据对他们业务的影响。人们不认为 Penske 是一家数据公司，但当我描述 Click 时，我说我们是一家数据公司。我想 Sarvant，在很多方面，你可以说你是一家数据公司，对吧？Penske 组织几乎就像一家数据公司，只是伪装在另一个行业中。他们多年来建立的基础，确立了他们组织内部对需要整合哪些数据以及其重要性的理解，这可能贯穿于他们的整个领导团队。Sarvant，我很好奇，您是否发现这不仅仅是 IT 或商业智能团队在思考这个问题。不仅仅是技术人员，而是业务部门开始思考数据将如何改变我们的业务，这需要业务部门的合作。如果只有技术人员、只有数据人员在思考这个问题，那么他们就没有他们需要的合作关系。>> 我们能够取得如此成功的原因之一是我们多年前推出的自助式分析计划。其理念是提供数据工具、能力，并使其易于业务社区访问。所以我们有一个非常分散的执行机制。我认为这是我们的超能力，我们的业务分析师、数据分析师和公民数据科学家都在业务部门，他们非常接近主题专业知识，我们已经培训他们成为 Click 的开发者，成为公民数据科学家，当他们构建这些数字产品时，质量从第一天起就得到了保证，因为他们拥有必要的主题专业知识来确保它能够正常工作并以正确的方式工作，并且可以作为我们业务流程的一部分。所以，举一些数字来说明，我们大约有 170 名 Click 开发者和 50 到 60 名公民数据科学家，我非常自豪地说，这些 Click 开发者和公民数据科学家是我不必雇佣的。Sarvant，说您目前在数据和人工智能方面的成功依赖于 Penske 多年前建立了数据文化，这是否准确？您说得完全正确。这是成功的关键要素。正如我提到的，我们有一个分析师团队。我们称他们为 Penske 分析网络，其中有 300 多名成员，其中 170 名是 Click 开发者，然后我们还有这个公民数据科学社区。我们所做的是为他们提供了正确的数据、正确的工具和知识，这一直是主要的驱动力，也是我们在分析和人工智能领域看到的广泛增长。所以，Sarvant，您关于数据基础和数据文化的观点，我认为这正是我们在表现最佳的组织中看到的。这种自助式性质以及您提到的许多人是开发者和公民数据科学家，这是一个令人着迷的数字。>> 当然，Chris，总的来说，这些公民开发者已经构建了 700 多个应用程序，仅去年一年我们就看到了近 400 万次登录，这是一个非常令人印象深刻的数字。当您说公民开发者时，您能为我们描述一下这个人吗？>> 他们可能在财务部门，可能在营销部门，可能在维护部门。所以他们的日常工作实际上是支持他们自己部门的需求。但在这个过程中，我们已经增强了他们在特定职能中的技能，并赋予了他们技术技能。可能是 ClickSense 的技能。可能是使用 Click 分析数据湖中的数据，或者可能是使用这些自动化分析平台构建人工智能模型的技能。所以，这是两者的结合。数据叙事是我们作为一个组织一直关注的重点。我们也一直关注数据素养和人工智能素养等问题。我认为正是这些东西的结合，使我们能够影响我们的文化，并真正帮助它转变为一个数据驱动的文化。>> 所以这些人是在各种职能部门工作，比如财务部门或其他部门，他们是该职能部门的主题专家。他们不是技术专家，对吗？>> 这是绝对正确的。>> 是的。而这正是我们到处都能看到的。那些能够真正消除传统上由集中的商业智能小组造成的瓶颈的组织。如果您有问题，您会去找那个小组。如果您需要更改现有应用程序，您必须去找那个小组。这使得在存在这种瓶颈的情况下很难成为一个数据驱动的组织，对吧？所以，需要在您的整体环境中拥有能力，使这些团队能够自主运作，但要在受信任的环境中进行。您不希望出现“狂野西部”的情况。您需要有控制措施。您需要确保您仍然合规。您需要确保合适的人员能够访问，而其他人无法访问。所以，拥有所有这些要素——现在经常使用的术语是“将数据视为产品”。因此，数据产品能够以安全的方式提供这些数据元素，并以您作为负责数据的人感到仍然能够控制的方式提供。这不仅仅是营销部门或其他部门现在可以根据您认为不一定可信的数据采取行动，这可能会产生一些相当重要的后果，而您正在努力管理和避免，并帮助那些人。对吧？赋能人们，同时确保您拥有正确的控制措施，使其不会失控。>> 我们确实有关于自助式商业智能和自助式人工智能的治理。我们有一个数据和分析治理委员会，我们目前也正在制定强大的人工智能治理流程。我们去年就开始了这个流程。我们正在取得良好进展。但正如 Chris 所说，确保我们的公民开发者有自由进行概念验证，用数据进行实验。所以我们提供了所有这些灵活性，同时确保它在一个安全和受保护的环境中。我们有正确的护栏和控制措施。当我们将解决方案投入生产时，这一点变得非常重要。因此，能够将这些数字产品实施考虑为两个阶段。一个是概念验证阶段，在那里我们拥有我们想要的所有自由，但然后我们有运营阶段，在那里我们确保我们实施了正确的控制措施，流程得到了真正的加强，并且在某些东西投入生产之前，它确实是企业级的。Chris，Click 的技术如何支持这些类型的举措并支持对 Penske 如此重要的数据文化？>> 我们非常自豪能够成为领导者，并且是唯一一个横跨数据集成、数据分析和数据质量的领导者。我们正努力尽可能多地实现这些目标，以确保他们能够信任数据环境，将其整合起来，为他们的组织服务，从而获得价值。与你们两位交谈让我印象深刻的是，这不仅仅是技术，而是当技术遇到能够实现业务成果的接受群体时所发生的事情。归根结底，即使是人工智能，就像其他一切一样，也是一个人的业务，我们必须把它做好。我确实想强调拥有合适人才的重要性。这就是为什么我对我的团队所做的工作以及我们的公民开发者、公民数据科学家每天所做的工作感到非常自豪。>> 多年前，我在拉斯维加斯的一个会议上，我们围坐在一起聊天，我正在和一位首席信息官聊天，她给了我两条建议。一是你总是高估我的团队能做什么。二是就像和朋友一样和我说话。我们是数据狂人，伙计。我们热爱数据。我们每天早上醒来都在想数据。我们的首席执行官 Mike Capone 经常谈论我们如何相信数据可以从根本上改变不仅仅是企业如何运营，组织如何运营，而是真正让世界变得更美好。这就是我们所做的一切。我们痴迷于数据，并试图利用它来获得更好的结果。>> 我完全同意。我的意思是，如果没有正确的数据基础，我们就无法充分实现人工智能的承诺。Sarvant，您对人工智能和数据的变革力量有着清晰的愿景。这在物流领域将走向何方？车辆的复杂性将继续增加。这可能是由于电气化或更高级别的自动化。边缘计算将越来越多。特别是对于像我们这样拥有物理分布式运营的企业。因此，我设想这一切将变得越来越复杂，我们的目标是继续利用人工智能和生成式人工智能等颠覆性技术、新兴技术来提供出色的客户和员工体验。卡车是移动的数据中心。这就是我们一直在说的。那里有如此多的计算和处理。这是难以置信的。我们拥有超过两 PB 的数据，并且我们积累数据的速度正在加快。我们每月收集数十亿个数据点。在任何一天，我们都在处理超过 3 亿条物联网消息。>> 这太不可思议了。是的。>> Chris，我们了解到 Penske 在数据和人工智能方面非常成熟。您交流过的其他公司正在通过数据和人工智能转型他们的业务。正如您所能想象的，有如此多的组织，每个人都在试图弄清楚如何通过它进行转型，无论是医疗保健、银行、制造业，而且我们也为与世界各地的许多非营利组织、慈善机构、非政府组织合作感到自豪。所以，每个人都在努力看看如何更好地通过数据来实现他们的使命。当然。在大型企业方面，我们将以本田为例，该公司已将其整体制造规划流程从 30 天缩短到 1 天。这在整体供应链管理和了解他们需要定期做什么方面带来了巨大的好处。然后我们与许多小型组织合作。Appalachian Healthcare 是我喜欢举的一个例子，这是一家小型医疗保健中心，我想他们在该地区，在美国东部地区大约有 15 个不同的医疗保健中心，他们遇到了一个普遍的问题，比如病人前来就诊，我们每天都会遇到这个问题。但是，通过使用人工智能和预测性分析，真正了解谁最有可能不来就诊，并试图引导他们走向不同的结果。在两年内，他们为他们带来了 600 万美元的收入增长。对于这样的组织来说，这是一个巨大的变化。然后从非政府组织的立场来看，在 Click Connect 上，我们刚刚邀请了 Medair 的一位女士加入我们。Heidi 来自 Medair，她谈到了他们正在做的事情。他们是一个慈善组织，在世界上一些最困难的环境中工作，以便为有需要的组织或个人提供药品、食品和各种用品。我们谈到了 Sarvant 和 Penske 所做的实时性。如果您将其带入生死攸关的境地，那么我们经常谈论的事情似乎有些夸张，但他们实际上是将食品供应运往真正生死攸关的地区，将医疗用品运往真正生死攸关的地区。他们能够利用现在的速度来收集数据，而过去每两周才报告一次，以便他们能够调动这些供应品，而现在每两小时就可以完成一次。所以，他们正在真正拯救生命，利用数据，并真正以不同的方式思考数据如何改变他们组织的成果。>> Sarvant，公司可以做些什么来鼓励采用数据驱动的工具和人工智能，就像您的组织一样？第一是建立一个强大的数据基础，因为没有好的数据就没有好的人工智能。第二，使工具易于访问。自助服务是关键，我们必须按下这些东西的“简易按钮”。所以，我们的业务社区、我们的分析师、我们的公民开发者，他们应该能够轻松地访问数据和工具。这是第二点。第三，建立一个合作伙伴生态系统。我认为我可能之前提到过，但我无法强调这一点的重要性。最后但同样重要的是，人才至关重要。归根结底，人工智能，就像其他一切一样，是一个人的业务。Chris，在我们结束之前，您会对其他希望效仿 Penske 转型的公司提供什么建议？第一是您有许多不同的需求。理解所有这些东西如何相互补充，并与一套合作伙伴合作，这个生态系统正如 Servant 所说，是完全正确的。第二是，我们努力确保我们提供组织所需的灵活性，毫无疑问，随着不同技术部件的变化，组织需要保持这种灵活性，无论是由于合并收购，还是战略方向的改变，他们在环境中都需要灵活性，以便能够构建这些工具并在他们正在做的事情中构建这种能力。第三，我们已经谈到了指导部分。您需要有工具来帮助您的组织前进，因为工具本身就为他们提供了指导，而且他们正在合作的生态系统，他们正在合作的人也能够提供他们所需的支持结构。人与技术的结合。>> 是的。>> 当然。>> Sarvant Singh，Penske 数据与新兴数字解决方案副总裁，以及 Chris Powell，Click 首席营销官。非常感谢您抽出时间与我们交谈。我非常感激。>> 谢谢。很高兴来到这里。>> 谢谢。[音乐]