數(shù)據(jù)科學(xué)與自動(dòng)化的探索

伊燁然

如果一個(gè)組織想要通過(guò)數(shù)據(jù)和技術(shù)推動(dòng)自身轉(zhuǎn)型，那么單靠技術(shù)專家并不足以達(dá)成目標(biāo)。其他“業(yè)余選手”或者說(shuō)非專業(yè)人員，也必須參與到應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)解析和自動(dòng)化工作流程當(dāng)中。不少企業(yè)都在這種探索中做出了自己的嘗試，而AT&T顯然更擅長(zhǎng)發(fā)掘全員能力，借集體之力應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)與自動(dòng)化議題。

這樣的思路來(lái)自一個(gè)殘酷的事實(shí)———任何組織都不具備充足的專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和自動(dòng)化專家，也就無(wú)法成功完成轉(zhuǎn)型所需要的一切分析與AI工作。AT&T公司首席數(shù)據(jù)官Andy Markus表示，這家電信巨頭正努力將AI與自動(dòng)化嵌入其業(yè)務(wù)核心。在2022年初剝離了WarnerMedia之后，AT&T不再擁有娛樂(lè)業(yè)務(wù)屬性、成為純電信企業(yè)，并掌握著豐富的數(shù)據(jù)和有能力提取信息進(jìn)行分析的人才。也許集體探索并不適合每一家公司，但無(wú)疑非常適合AT&T。除了幾百名專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和自動(dòng)化專家之外，AT&T麾下還擁有更多普通開(kāi)發(fā)人員。

數(shù)據(jù)科學(xué)的大眾化普及

AT&T向來(lái)有著以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)文化，公司一直努力促進(jìn)員工使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)展數(shù)據(jù)分析。AT&T的數(shù)據(jù)科學(xué)、AI與自動(dòng)化主管Mark Austin表示，公司目標(biāo)是支持機(jī)器學(xué)習(xí)管線中的各個(gè)方面，包括尋找合適數(shù)據(jù)、獲取數(shù)據(jù)和對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)展工程設(shè)計(jì)，以建立所需功能、創(chuàng)建模型、將模型部署至生產(chǎn)環(huán)境、隨時(shí)間推移監(jiān)控模型性能并有效實(shí)施模型管理。與大多數(shù)企業(yè)一樣，前3項(xiàng)內(nèi)容基本就要占去開(kāi)發(fā)人員80 %的工作時(shí)間，而AT&T正努力降低這一百分比。

為此，AT&T與AI云平臺(tái)服務(wù)商H2O.ai合作，為常用源數(shù)據(jù)與派生數(shù)據(jù)建立起特征“商店”，借此減少極為耗時(shí)的數(shù)據(jù)整理需求。數(shù)據(jù)科學(xué)專家和“業(yè)余選手”們都對(duì)它的效果贊不絕口。特征商店上線不到一年，已經(jīng)向?qū)I(yè)和業(yè)余數(shù)據(jù)用戶們開(kāi)放了超26 000種特征。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)模型往往還匹配Pinnacle項(xiàng)目，即一種類似于Kaggle的內(nèi)部競(jìng)賽眾包方案。Austin解釋稱：“這種競(jìng)賽機(jī)制往往能讓模型性能平均提升近30 %。該流程不僅涉及一系列眾包autoML解決方案，同時(shí)也結(jié)合了AT&T數(shù)百名數(shù)據(jù)科學(xué)家與工程師的創(chuàng)新算法與集成?！?h3>自動(dòng)化的大眾化普及

AT&T早在2015年起，就開(kāi)始通過(guò)機(jī)器人流程自動(dòng)化技術(shù)推動(dòng)業(yè)務(wù)自動(dòng)化。從那時(shí)起，公司已經(jīng)將3 000多個(gè)機(jī)器人投入生產(chǎn)環(huán)境。經(jīng)過(guò)首年實(shí)驗(yàn)，AT&T建立起首個(gè)自動(dòng)化卓越中心（ACoE），目前在該中心內(nèi)部署了20名全職員工和多位承包商。但如果沒(méi)有普通員工的積極參與，該公司的自動(dòng)化探索絕不可能迅速擴(kuò)大規(guī)模。Austin悉心跟進(jìn)每個(gè)項(xiàng)目，并驚喜地發(fā)現(xiàn)高達(dá)92 %的機(jī)器人流程自動(dòng)化實(shí)施出現(xiàn)在卓越中心以外。

隨著時(shí)間推移，流程自動(dòng)化為AT&T創(chuàng)造了巨大價(jià)值。Austin表示，機(jī)器人實(shí)施方案間的靈活組合每年可以省下約1 700 000 000 min的手動(dòng)操作，產(chǎn)生了數(shù)億美元的年均收益，實(shí)現(xiàn)了高達(dá)20倍的投入回報(bào)比。

分析與AI也是Austin的分管項(xiàng)目，他也熱切期待將機(jī)器學(xué)習(xí)與AI功能整合到機(jī)器人流程自動(dòng)化中的機(jī)會(huì)。他的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立起多個(gè)機(jī)器人流程自動(dòng)化實(shí)踐，涵蓋自然語(yǔ)言處理、光學(xué)字符識(shí)別（OCR）和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的決策制定等。喜歡把“智能自動(dòng)化”掛在嘴邊的企業(yè)不少，但AT&T是少數(shù)能真正實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的公司之一。

培養(yǎng)員工技術(shù)能力

AT&T已經(jīng)意識(shí)到，數(shù)據(jù)科學(xué)與自動(dòng)化開(kāi)發(fā)的集體探索離不開(kāi)必要的技術(shù)能力與資源支持。在數(shù)據(jù)科學(xué)方面，該公司開(kāi)發(fā)出廣泛的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，幫助專業(yè)和業(yè)余參與者們加入自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的研究隊(duì)伍。其中包含以下功能：

同時(shí)使用多達(dá)7種不同autoML工具，并在各工具間開(kāi)展競(jìng)賽以觀察哪個(gè)選項(xiàng)能創(chuàng)建出質(zhì)量最高的模型；

部分autoML工具能夠直接參與入選模型的生產(chǎn)部署；

可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)各類可復(fù)用數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析；

提供一款直觀的語(yǔ)義搜索工具，例如返回所有“與流失相關(guān)的特征”；

提供機(jī)器學(xué)習(xí)與運(yùn)營(yíng)工具Watchtower for MLOps+（傳統(tǒng)上被稱為MLOps），其不僅能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和AI，同時(shí)也能跟蹤整個(gè)業(yè)務(wù)管線中的全部活動(dòng)集合（應(yīng)用程序、API調(diào)用等）。

在技術(shù)自動(dòng)化方面，AT&T采用的是微軟Power Automate作為工具基準(zhǔn)，大大降低了全民參與的門檻。這款工具可以同Microsoft Office工具、PowerBI甚至是Azure機(jī)器學(xué)習(xí)模型相集成。AT&T還維護(hù)有Bot Marketplace機(jī)器人市場(chǎng)，普通員工可以從中選擇已開(kāi)發(fā)完成的自動(dòng)化解決方案，必要時(shí)還能從自動(dòng)化卓越中心處獲取配置指導(dǎo)。每個(gè)月，市場(chǎng)上都會(huì)新增約75種可復(fù)用的自動(dòng)化組件。

培養(yǎng)人的能力

AT&T也在積極推動(dòng)社區(qū)建設(shè)，關(guān)注數(shù)據(jù)科學(xué)與自動(dòng)化集體探索的人力基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)科學(xué)方面，公司建立起“AI大眾化論壇”，每周組織一次線上演示，并就特定問(wèn)題分享解決思路、向與會(huì)者公布已經(jīng)開(kāi)發(fā)的功能。這項(xiàng)活動(dòng)每周吸引到約200名員工，其中大部分并非專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，很多人甚至根本不懂編碼。AT&T還整理出一套涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)各個(gè)方面的線上培訓(xùn)材料，共有575門課程可供選擇，同時(shí)面向各種供應(yīng)商工具提供官方認(rèn)證。

自動(dòng)化社區(qū)的建設(shè)工作，主要是為想要參與的員工們提供40 h的培訓(xùn)課程。此外，自動(dòng)化卓越中心每年舉辦一次“自動(dòng)化峰會(huì)”，供公司內(nèi)部團(tuán)隊(duì)展示和分享自己的自動(dòng)化項(xiàng)目。

目前，部分企業(yè)和專業(yè)AI開(kāi)發(fā)者仍對(duì)普通參與者在模型構(gòu)建和自動(dòng)化解決方案中的作用持懷疑態(tài)度。但AT&T用實(shí)際行動(dòng)證明，只要為普通員工提供正確的工具和資源，就一定能建立起可行性、創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值。面對(duì)供不應(yīng)求的數(shù)據(jù)科學(xué)與自動(dòng)化勞動(dòng)力市場(chǎng)，AT&T證明精心規(guī)劃的引導(dǎo)策略完全可以培養(yǎng)替代人才來(lái)彌補(bǔ)這一缺口。