本章要点

• 为什么我们的业务系统如此糟糕
• 什么是机器学习
• 机器学习是生产率的关键
• 机器学习和业务自动化相结合
• 在公司内部使用机器学习

数十年来，技术专家一直预测，公司正处于生产率大幅跃升的风口浪尖，但到目前为止，这一切并没有发生。大多数公司在应付账款、账单、工资单、理赔管理、客户支持、设施管理等方面，仍然使用人力来执行重复性任务。例如，以下所有小决策都会造成延误，使你（和你的同事）响应速度不及预期，效率低于公司的要求。

• 为了提交请假申请，你必须单击十几个步骤，每个步骤都需要你输入系统本应知道的信息，或者做出系统本应能从你的目的推断出的决策。
• 为了确定你的预算为什么会在本月受到影响，你必须从财务系统中手动提取电子报表并浏览100行。你的系统本应该能够判断出哪行记录出现了异常并将其呈现给你。
• 在提交新椅子的采购订单时，你知道采购员Bob必须人为地做出一些小决策来处理表单，例如是将你的订单发送给人力资源部获得书面批准，还是直接发送给财务审批人。

我们相信，你很快就会有远胜于此的系统投入使用——机器学习应用程序将使当前阻碍流程的所有小决策自动化。这是一个重要的主题，因为在未来十年，那些能够变得更加自动化和更高效的公司将取代那些无法做到这一点的公司。机器学习将成为实现这一转变的关键驱动力之一。

本书向你展示如何通过在公司的决策系统中实现机器学习来加速业务流程。“但是我该怎么做呢？”你会说，“我有技术头脑，而且非常善于使用Excel，但从来没有做过编程工作。”幸运的是，我们正处于这样一个时刻：任何有技术头脑的人都可以学习如何帮助公司大幅提高生产率。本书将带你踏上这段旅程。在这段旅程中，你将学到以下内容。 DygKsi694O6UC3bbkOvggD1C1ddriG8nnBRVv7E8By4qa132xefQzdtA5FNGGYvx

• 如何确定机器学习将在哪些领域为你的公司创造巨大的价值，例如：
  • 后台财务（应付账款和账单）；
  • 客户支持和留存；
  • 销售和市场营销；
  • 工资和人力资源。
• 如何构建能在公司内实现的机器学习应用程序。