科技巨头正在人工智能基础设施上花费数万亿美元。这一切到底要如何支付？
答案取决于用户，尤其是企业客户是否从人工智能工具和服务中获得价值。而且，如果发生这种情况，他们是否会支付足够的费用来支付这一疯狂支出并留下一些剩余作为利润？
这是目前笼罩整个市场和经济的大问题。令人不安的是，人们想知道这项新技术是否能带来真正的投资回报。
我没有答案。然而，我最近遇到了一位这样做的高管。
Thomas Bodenski 担任 TS Imagine 的首席运营官，该公司销售帮助投资公司、银行和经纪人进行交易、管理投资组合和监控风险的软件。自 2023 年以来，他一直在企业人工智能领域工作，利用这项新兴技术使 TS Imagine 更加高效、快速发展，并最终获得更多利润。
到目前为止，博登斯基的结论是：人工智能的疯狂投资是非常值得的，他所看到的投资回报率证明了这一点。
“这非常有益，”他在本周的采访中告诉我。 “现在已经不可能回去了，太成功了。”
沃顿商学院最近的一项研究证实了这一点，该研究发现 74% 的企业已经从人工智能项目中产生了积极的投资回报率。
沃顿商学院管理学副教授 Ethan Mollick 研究人工智能对工作、创业和教育的影响，他写道：“这是一件相当大的事情，实现正投资回报率的速度比我预期的要快。”
进入TAIA
TS Imagine 使用 Snowflake Intelligence 等数据处理人工智能技术的经验表明，坚持不懈的努力如何能够产生真正的投资回报率。
Bodenski 的主要证据是 TAIA，这是一个 AI 代理，负责处理 TS Imagine 的客户服务和数据分析的各个方面。
他分享了三个具体的 TAIA 例子，他说这些例子已经减少了相当于 8.5 名全职员工。 Bodenski 表示，TS Imagine 在其数据和全球客户服务部门雇用了大约 34 名数据分析师，因此这是“人员力量”的显着提升。
客户服务
客户服务 已经是生成式人工智能在工作场所产生影响的一个主要领域，也是 TS Imagine 最早实现效益的地方之一。
该公司不断受到来自对冲基金、银行家和交易员等要求严格、快节奏的客户的问题、要求和咆哮的轰炸。传统上，它雇用员工手动阅读、分类和分配这些客户服务票证——这是一项压力很大的任务。
现在，TAIA 会自动执行此操作，选择最适合处理每个客户请求的专业人员，同时添加相关材料以帮助解决问题。
这种新的人工智能流程每张票大约需要一分钟，而旧的手动方法大约需要 10 分钟。博登斯基说，就时间、精力和其他所需资源而言，这相当于消除了三名全职员工。
100,000 封电子邮件
TS Imagine 收到来自众多供应商的大量电子邮件，他们定期提供和更新财务数据。它每年收到大约 100,000 条此类消息。有些非常重要，而另一些则无关紧要。
该公司此前曾在香港、伦敦、纽约和蒙特利尔聘请了精通财务的员工来审查每封电子邮件，然后将其丢弃或分配给相关同事。
现在，TAIA 会读取所有这些电子邮件并自动对其进行分类和分配。 Bodenski 表示，TS Imagine 从这种新的人工智能流程中获得了相同或更好的结果，而成本仅为之前手动方法的 3%。他补充说，其中部分节省来自于减少 2.5 名全职员工，节省了时间和精力。
企业行动
TS Imagine 帮助投资者和交易者跟踪和了解公司行为，包括股票分割、股息以及并购。
该公司经常从通过 PDF 发送信息的交易所获取公司行动的最新信息。 TS Imagine 员工传统上会审查这些非结构化数据，并将其与客户组合仔细集成。
这项紧张而细致的工作必须在第二天交易开始前完成。如果员工在股票分割问题上计算错误，对冲基金的投资可能会大幅波动且不准确。
Bodenski 表示，现在，TAIA 会自动将这些 PDF 转换为结构化数据，可用于更快、更准确地更新客户投资组合和头寸。
“手动错误已经消失，”他补充道。
这种人工智能自动化节省了相当于三名全职员工的时间。 TS Imagine 仍然有另外三名人类员工从事这项任务，因为它非常重要且复杂，尽管 Bodenski 在这里追求更多的人工智能自动化。
所有的努力值得吗？
通过这三个特定的 AI 部署，TS Imagine 节省了相当于 8.5 名全职员工的精力、时间和其他所需资源。
Bodenski 表示，TS Imagine 没有裁员，而是将员工重新分配给更有价值的任务，例如数据质量、测试以及客户和供应商关系。
该公司投入了数千个小时来开发这项人工智能技术。那么，就投资回报率而言，值得吗？
“100%，”博登斯基告诉我。 “这些大型语言模型确实是革命性的。它们本身并不能解决问题——你必须正确地实施和操作该技术，让它为你服务。但我不会回去。这是不可能的。”
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