MBA精英们，人工智能即将取代你们的工作：专家自动化和增强软件（EAAS）正在到来
原文来自CB Insights
本文译者：刘斌 赵云德
白领精英岗位- 包括律师，咨询顾问，财务顾问，记者，交易员等 - 都将面临人工智能的影响。
当人工智能（AI）及其对就业和经济的影响出现时，讨论的中心就是蓝领工作。根据 “自动化状况报告”中的数据，由于人工智能的影响，美国有460万个此类工作面临风险。
但是，人工智能将大大影响MBA及其白领朋友们的工作。
越来越多的人工智能辅助的专家自动化和增强软件（EAAS）平台将迎来人工智能辅助或人工智能增强生产力的新时代。
正如最近的头条新闻所证明的那样，人工智能带来的生产力提高正在威胁到白领群体中比较低端的工作岗位。
但首先，专家自动化和增强软件将更加专注于增强，即帮助人类完成无数复杂的任务，这些任务超出人类认知和/或人们完成这类工作效率低下（阅读数千页专利并理解关键主题）。
将这些人工智能增强型助手视为初级分析师（律师，记者等），他们从不厌倦，而且能处理超出人的能力的信息，但仍然需要管理者的稳定眼光做出主观判断。
但与科技领域中的许多事情一样，变化逐渐地发生然后是发生突然变化。因此，虽然EAAS平台的应用程序今天可能处于低端，但随着时间的推移，它们将变得更加复杂。
以下是专家自动化和增强软件平台正在改变的众多行业和工作的详细分类，范围从财务，记者到人力资源经理。随着一系列行业的白领工作面临风险，我们希望了解机器智能如何用于增强这些专业人员的能力，将相关工作自动化，从而了解更广泛的EAAS整体发展情况。
但首先，什么是专家自动化和增强（EAAS）软件？
什么是EAAS？
EAAS是一种使用机器智能来复制和增强人类认知的软件。
下面的EAAS市场地图突出了40多家革命性的创业型技术领导者中的一些企业，他们在众多行业打造了专家自动化和增强软件，从律师到记者，财富管理人员，交易员到咨询等。
我们按行业详细介绍了EAAS的一些参与企业，方法，结果和理念。单击下面的任何一个直接进入这些区域。
投资/财富管理
交易员
人力资源/招聘
记者/记者/编辑
律师
营销
软件开发人员
老师
会计师和审计师
合规官
研究人员
业务开发/销售
投资/财富管理
在金融领域，CB Insights最近的一项调查显示，交易员和财富管理机构因人工智能而面临最大的自动化风险。押注其他人遭到颠覆的投资资本家和投资银行家表现得更好。
根据上述民意调查结果，投资管理/财富管理预计是EAAS平台影响最严重的领域，而且很快。
这一点始于广泛称为智能投顾的领域。瞄准投资和财富管理的EAAS企业包括Wealthfront，Fount，AIM，和Sentient，等等。
Wealthfront公司CEO安迪·拉彻莱夫最近的一篇博文中“软件做得比人类更好”中明确公司在该领域的地位，并且Wealthfront也坚定地希望将专家岗位实现自动化。。
他接着写道，人工智能赋能的软件不仅可以提供更好的服务，还可以为以前无法获得此类服务的个人（以前只为富人提供服务）开辟投资管理市场。
他写道：
“软件比传统的理财顾问做得更好，因为它为无数的客户提供以前只有非常富有的人才能获得的重要服务。它提供的服务甚至比人工提供的服务更好。“
除了Wealthfront之外，该领域的其他创业公司还包括Fount，AIM和Sentient。
交易员
上述调查显示人工智能影响金融的另一个领域是交易。在交易中，还有另一组EAAS公司试图用量化交易技术复制和改善人类认知。
在金融科技未来大会上， Quantopian的Jonathan Larkin，Domeyard的Christina Qi和Union SquareVentures的Andy Weissman讨论了算法培训和对冲基金的未来，并公开讨论了对MBA缺乏需求。
这些算法交易员和对冲基金正在使用以前无法实现的人工智能量化交易策略，并有潜力提供高于市场的回报并利用人工智能管理风险。
一些EAAS公司正利用人工智能来改变交易包括 Numerai，Alpaca和SigOpt。
有趣的是，人工智能在交易和投资管理中的影响在对冲基金领域最为明显。Institutional Investor的Alpha杂志评选出25家收入最高的对冲基金经理，前10名中有8家是算法基金（不是主动管理的基金）。
量化对冲基金Two Sigma Investments的联合创始人大卫西格尔最近表示“没有人类投资经理能够击败计算机。”从“卫报”的这篇文章中，我们看到赚钱的基金是那些抛弃基本面分析而转向算法投资和交易策略的基金。
彭博社关于华尔街自动化的文章强调了他们的共同心声即人工智能将把员工从日常工作中解放出来。虽然没有明说，但将人们从日常工作中解脱出来也会导致公司减少相应的日常工作岗位。
CB Insights对招聘职位的挖掘显示，高盛正在招聘更多技术而非传统金融岗位。
人力资源/招聘
在金融之外，人力资源（HR）技术是另一个拥有大量数据来训练AI算法的领域。最近，谷歌发布了基于机器学习的Cloud Job Discovery平台的测试版。它使用神经网络和语言处理将招聘岗位要求匹配到具有正确技能的候选人 – 这在传统上由招聘人员完成。
初创公司正在使用人工智能将招聘和入职流程的各个步骤自动化，包括简历解析，面试中的情绪分析以及使用聊天机器人监控合规性。
其中一家公司是位于加州的创业公司Mya。AI机器人使用语言处理在预筛选对话中考察申请者。根据回答给每位候选人一个分数，Mya自动安排合格申请人和招聘人员之间的面试。
“招聘人员花费60％的时间阅读简历......如果一台机器可以筛选前10名，为什么还要阅读300份简历？” - 华尔街日报，SAP首席创新官Juergen Mueller 。
另一家公司是Restless Bandit。该创业公司由史蒂夫古德曼共同创立，史蒂夫古德曼曾创办职业搜索平台Bright.com（2014年被Linkedin收购）。
据报道，该初创公司的AI算法使用超过3000万的工作申请和1亿份的工作描述进行训练。它有一个1亿申请人的简历池，来自自己的数据库以及其工作网站（不包括Linkedin）。除了从自己的数据库中找到合格的候选人之外，Restless Bandit还会扫描雇主以前申请人的数据库，以“重新发现”人才，以便在公司担任现职。
作为一个受欢迎的招聘机器人，Talla最近筹集了一笔价值830万美元的A轮融资.Talla将很多环节自动化，比如入职培训，员工培训，安排重要任务，以及回答员工本来会直接向人力资源部门工作人员提出的基本重复性问题。塔拉（Talla）在Slack上运营，拥有2000多家公司客户。
新闻记者，编辑
另一个看到越来越多的EAAS平台的领域是一直在努力将记者和编辑的工作自动化。
EAAS领域的最知名企业之一是中国的头条，正式名称为今日头条（母公司字节跳动）。它在2017年4月完成了10亿美元投资，来自红杉资本中国基金和建银国际估值高达110亿美元，2017年8月完成了20亿美元的后续融资，估值飙升至200亿美元，使其成为世界上估值最高的独角兽企业之一。
头条使用人工智能分析内容功能和用户与内容的互动，以编程方式策划并为每个读者创建量身定制的新闻源。他们还开发了所谓“机器人记者”，华尔街日报对此有详细介绍，以制作关于里约奥运会的400个新闻简报。
新闻业的其他EAAS平台包括AutomatedInsights，它的机器人报告被AP用来做收益摘要，允许AP 通过自动化大大增加其对财报电话会议的覆盖范围。此前使用人类记者和编辑来完成这些工作，这限制了AP能够提供的覆盖范围。
该领域的另一家EAAS技术公司是NarrativeScience。该公司拥有多项使用数据和角度生成叙事故事的专利，可以使用我们的专利搜索引擎在CB Insights平台上找到。
NarrativeScience最初对其技术给予了极大的关注，并承诺其EAAS平台可以比记者更好地撰写新闻。
该公司推动了过去的新闻业发展演变，专注于可能更有利可图的垂直行业，如金融服务，政府和CPG零售，但它是最早的，也是最知名的将记者工作自动化的EAAS平台之一。
律师
2017年6月，包括Greylock Partners，General Catalyst，NEA和First Round Capital在内的风险投资公司参与了一家名为Atrium的律所1050万美元的A轮融资。据华盛顿邮报报道，这可能是唯一一家注册为律师事务所的SV创业公司。WP文章提供了该技术的内部情况：
人工智能在缩短法律工作时间和提高效率方面具有巨大潜力。
在诉讼方面，自然语言处理（文本分析）可以在几分钟内总结数千页法律文件 - 这项任务如果人工完成可能需要几天时间才能完成- 同时降低错误概率。随着人工智能平台变得更加高效和商业化，这将影响按小时收费的律师事务所的费用结构，但也可以节省成本，因为他们可以雇用更少的初级律师。
大型跨国律师事务所已经在准备应对人工智能带来的变化，并从中获益。例如，总部位于欧洲的Pinsent Masons声称它已经开发了自己的人工智能技术，名为Term Frame，据报道在争议解决和合同审查等7,000个问题上为公司提供了帮助。
其他律所则通过加速器计划了解科技的最新发展。例如，NextLaw Labs是跨国律师事务所Dentons的全资子公司，投资于IBM Watson支持的AI法律科技创业公司ROSSIntelligence。
法律科技人工智能创业公司在EAAS领域一直是一个特别热门的领域。著名公司包括位于Palo Alto的Casetext，该公司正在开发一个基于AI的法律研究助理CARA。该公司最近的1200万美元B轮融资由8VC，Canvas Ventures，Red Sea Ventures和Union Square Ventures提供支持。
另一家初创公司，总部位于以色列的LawGeex于2017年3月完成了700万美元的A 轮融资，用于自动审查商业合同。
下图中的绿线表示对这里的一些早期创业公司的投资。
营销
根据Forrester的一项新研究，大多数接受调查的营销主管都认为人工智能必须整合到他们的营销技术中才能理解数据。
大约“ 63％的受访者认为要为其营销活动提供可行的分析洞察，需要处理的数据太多了”，并且 “ 78％的受访营销领导者计划在明年采用或扩展他们的AI营销平台计划。”
这是EAAS解决方案可以解决的一个反复出现的问题。
我们有大量有价值的信息，但超出了人类的认知。
人工智能正在自动化不同的品牌和营销工作，并创建个性化的活动，有针对性的消息传递，个性化的网站体验和社交媒体情绪分析。
总部位于纽约的Persado正在开发一种多渠道个性化消息解决方案。它使用“情绪之轮”来识别最能引起顾客情绪反应的文字和图像。Persado的客户包括旅游和零售巨头，如NorwegianCruiseLine，Hotels.com，Burlington和Sears。2016年第二季度，它从包括American ExpressVentures，Citi Ventures和Goldman Sachs在内的投资者筹集了3000万美元的C轮资金。
另一家创业公司是BloomReach，它正在逐渐摆脱一刀切的做法。BloomReach得到了Battery Ventures，Lightspeed，NEA和Salesforce等投资者的支持。软银集团最近支持Appier，后者正在使用人工智能来了解不同设备上的消费者行为。
上述公司已经申请了用于消息优化，跨平台用户加入的专利，以及用于基于用户语言特征识别要发送给用户的消息内容的计算机程序。
软件开发者
“我们今天在谷歌上写的大部分（软件）软件都是人工编码系统，工程师正在考虑逻辑是什么。随着时间的推移，这些可能是独立的系统，自动自己写入。“ - 谷歌首席执行官Sundar Pichai
虽然人工智能软件开发是当今最令人垂涎的工作之一，但人工智能软件正在将入门级软件开发人员置于被替代的风险之中。
是的 - 人工智能软件开发人员正在开发人工智能，可以自动化AI软件开发人员的工作。
早期的交易正出现在专注于基于AI的软件测试，调试和基本前端开发的初创公司。
去年融资最多的企业之一是英国的DiffBlue，它正在开发人工智能，以自动执行传统的编码任务，如错误修复，自定义代码开发，以及将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言。这是一家牛津大学的衍生企业，它从高盛（Goldman Sachs），牛津投资咨询公司（Oxford Investment Consultants）和牛津科学创新（Oxford Sciences Innovation）筹集了2200万美元的A轮融资。
使用AI进行软件测试的创业公司最近的融资之一是 Applitool，该公司在2017年第三季度通过VC Bessemer Venture Partners等公司筹集了800万美元的B轮融资。
下图显示了最近在CB Insights平台上用于软件开发和调试的人工智能企业融资情况。
教师/教育
由于需要较高水平情商，医疗保健和教育被认为是自动化风险威胁最低的行业之一。但人工智能创业公司开始提供辅助服务，如评卷和写作反馈。
随着美国教师短缺的情况越来也普遍，人工智能教育可以有几种可能的应用来缓解这种情况，包括使用自然语言处理来整合研究信息，虚拟导师，人工智能辅助评卷和个性化教育计划。
2016年第一季度，投资机构包括Bloomberg Beta和Reach Capital（早期技术投资者）投资了种子轮的人工智能辅助评卷创业公司Gradescope。在2017年第一季度，Reach Capital还参加了WriteLab公司A-II轮融资，该公司使用自然语言处理和机器学习来提供写作反馈。
最近一笔1亿美元的 巨额融资投给了中国的流利说，该公司正在开发一名人工智能英语导师。据报道，该应用程序拥有超过4500万注册用户。
会计师和审计师
人工智能在会计和审计方面的影响力，与法律部门类似，传统上被认为是高度依靠人工和数字化缓慢的。当世界上“四大”会计师事务所之一安永（EY）在“ 今日会计”（Accounting Today）上撰写一篇关于AI如何帮助审计师的文章时，这一点得到了强调：
审计过程遵循一种本质上重复的系统方法，数据采集是审计的核心。审计人员获得了大量的原始数据集，如金融交易，并检查准确性，异常情况和一致性，已经非常成熟足以利用人工智能实现自动化。根据 世界经济论坛发表的一项研究，在接受调查的300名企业高管中，有75％预计到2025年人工智能将执行30％的企业审计工作。
在会计和审计方面的早期人工智能企业融资交易正开始涌现。据报道，金士顿史密斯，英格兰银行和BDO USA正在测试由加拿大创业公司Mindbridge.ai开发的人工智能审计工具。它于2017年6月筹集了325万美元，并于2017年10月进入英格兰银行加速器。
另一家初创公司是Bloomberg Beta支持的AppZen，它专注于自动化费用报告审计。其客户包括National Instruments，Hitachi和Comcast。AppZen与Oracle和Concur的现有工具集成。
合规官员
监管合规的成本目前估计在全球约为800亿美元。与审计类似，合规性遵循有条不紊的重复过程，监管机构本身也是最早采用人工智能以帮助实施符合他们要求的监管要求。英国金融行为监管局（FCA）一直是采用监管技术或监管科技的领导者，为企业推出监管沙箱，以便在不受监管的环境中利用解密数据孵化和开发技术。
“我们正在研究我们可以在多大程度上使我们的手册部分最初是机器可读的，然后是完全机器可执行的......有效地将可能最初的监管报告规则转换为机器可以直接解释和实施的真正明确的规则，” -Nick Cook，FCA数据和信息运营主管
去年早些时候，蒂姆·库克指出，FCA在监管沙箱中的一个目标是将规则转换为明确的文本，这些文本可以被机器普遍解释。
IBM正积极为Watson开发合规应用场景，并收购了监管咨询公司PromontoryFinconsultancy，以培训Watson如何制定监管规则。然而，相对于炒作而言，Watson的进展一直没有给人留下深刻印象，这表明合规专业人员在短期内可能不会被人工智能完全取代。
其中一家创业公司Neurensic专注于合规和交易监控。它是伊利诺伊州的交易软件开发商Trading Technologies于2004年第4季度成立的。
研究人员和顾问
2016年，美国的咨询支出高达580亿美元。而这种被称为“定制化”的咨询建议需要大量的工作，机器实际上更适合完成。
当然，与EAAS正在掌握的许多其他领域一样，软件也不会取代主观指导和建议。但是机器将进行数据收集，清理和处理以及分析，基础解释甚至演示工作。
处理基本解释的EAAS平台对于顾问来说可能会耿耿于怀，但是一些趋势和力量使得它成为可能和必要。
1、 大量的结构化和非结构化信息
2、 机器学习模型和硬件处理能力，允许使用和解释这些数据
3、 一个越来越理性，实证的世界
4、 业务和竞争边界的重新划定正在加速
有关这些趋势的更多信息，请参见本报告第7-32页。
举一个例子，让我们假设我们给一个由5名顾问组成的团队分配了解Google的策略，并希望在一周内完成并告诉他们我们会给他们以下信息：
1、 41个季度的收入情况
2、 谷歌提交了20,100多项专利
3、 谷歌已完成900多项投资或并购交易
4、 10,000多篇新闻文章
5、 1000多个公开招聘职位
这是数万页非结构化文本，加上结构化或半结构化数据的电子表格，5名顾问根本无法处理。因此，这个由5人组成的团队可以查看最新信息，或阅读股权研究分析师或其他顾问的摘要/评估，从而在其他非常不完美的判断之上作出判断，从而使问题更加复杂。
简而言之，机器就是为了这个挑战而制造的。
一个致力于改变研究和咨询的EAAS平台是CB Insights。
免责声明：是的，那就是我们。这是我们第一次将自己置于自己的市场研究分析中。为了不谈论我们自己，我们将简单地从一篇 题为“商业咨询行业蓬勃发展，即将被颠覆” 的文章中，其中讨论了CB Insights。
业务拓展/销售
Salesforce在其网站上宣布爱因斯坦的“春季发布将成为销售领导者和销售代表的重大突破。”它正在使用NLP优先列示高优先级电子邮件，并为销售提供高级预测。
Smart money中风险投资公司以及公司风投机构正在支持人工智能和客户关系管理交叉领域的新创企业。仅举几例，Khosla Ventures参与了客户支持平台 Eloquent Labs的150万美元种子轮融资，Floodgate参与了 Myra Labs的种子轮融资。
中国的ZhuiyiTechnology在2017年第四季度募集了近2,100万美元用于开发深度学习客户服务聊天机器人。
我们最近发布的人工智能100（AI 100）也突出了几个致力于销售解决方案的EAAS企业，包括 Conversica。
结论
EAAS领域内出现了大量创新，因此我们将继续对其进行跟踪研究。如果说销售专业人员，律师，交易员，顾问和财富管理人员的工作很快就会消失，那将是危言耸听。
但是，随着这些EAAS平台不断获得新技能并且更加精通即使仅仅5年前机器可能无法处理的工作和任务，白领专业人员也会看到他们的工作职责发生巨大变化。对于那些能够成功使用EAAS来增强其团队工作的个人和组织而言，以更好的产品和服务以及更低的成本形式将会带来巨大的竞争优势。
本文译者：中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 刘斌 微信号 shpdlb
合作译者：赵云德
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