87%新加坡IT高层相信利用机器学习将提高决策效率同时促进自动化的发展。虽然新加坡有52%的机构认为机器学习对自身的业务发展大有助益，但却仅有32%的机构搭载了机器学习。背后的原因是什么呢?
87%新加坡IT高层相信利用机器学习将提高决策效率同时促进自动化的发展。虽然新加坡有52%的机构认为机器学习对自身的业务发展大有助益，但却仅有32%的机构搭载了机器学习。
ServiceNow公司有一个更深入的相关调查，样本是共计来自全球11个国家的500名CIO，这里面有91位来自亚太市场:新加坡，澳大利亚和新西兰。其中，新加坡样本人数共50人。
ServiceNow公司将机器学习视为一种软件，一种可以相对独立分析信息并自我完善提高的软件。它不需要人类的直接操控，可以自己通过学习并能够处理复杂情况以及做出最终决策。
新加坡的公司对于机器学习的32%的使用率低于同类国家，这一数字在澳大利亚高达59%，而新西兰也有49%的机构将机器学习利用到了商业上。
新加坡为何对机器学习使用率不高呢，是什么阻碍了机器学习在新加坡的发展?70%的观点是流程过时，65%的观点是缺乏优质数据，61%的观点是没有充足的资金获取***技术，35%的观点是缺乏能够运行维护机器学习系统的人才。而且，40%的人强调对机器学习新版技术的获取缺乏资金支持。
但这些CIO同样意识到了机器学习会极大促进商业自动化的发展，而且新加坡有87%的人认为这也会成为未来三年为公司创造收益的关键。另有41%的人表示，机器学习带来的决策自动化同样会促进新产品和新服务的发展。
ServiceNow公司的市场副总裁Ducan Egan补充，63%的新加坡CIO都相信机器学习是未来三年公司发展的重中之重。
分别有87%和30%的人认为安全流程和流程管理是机器学习的两大重要发展领域。此外，52%的新加坡公司已经着手于进行诸如重新定义岗位描述的流程改进，为公司搭载机器学习做准备，而这一数字在澳大利亚为43%，在新西兰则仅为27%。在这方面，新加坡做得比较好。
新加坡CIO普遍认为决策自动化会提高41%的产品生产率，会节约35%的人力资源成本。
Ducan Egan还指出，自动化对任何有固定模式，有操作流程并有预见性的工作都大有帮助，比如说，机器聊天机器人，它就是可以帮助零售业进行客户咨询服务的自动化范例。
自动化还作用在安全操作流程上，比如说，自动化可以自主触发类似于重置密码这样的基础功能，还可以根据前置条件自动触发更为高级的功能，甚至处理突发事件。机器学习还能分析历史记录并找出潜在安全隐患，还能基于历史记录来触发一系列流程并解决该隐患。
“机器学习让企业***的数字化，但这仍需要全盘仔细部署。”Ducan Egan说，“又快又准的决策制定依赖于完整的客户体验，即要重视为客户从头至尾的服务，不能落下任何一个环节。”
