當今，開發用于B2B 的AI應用軟件的競爭異常激烈。開發團隊正努力讓 AI 進入到越來越多的領域，但其中有一個大問題一直存在——信任。
依靠人工智能是對系統的一種信任行為。人工智能發揮作用，并提出決策和建議，這意味著取消了過去許多人積極參與的過程。舉個簡單的例子：根據系統可以“知道”什么時候自動對股票進行重新排序，而之前用戶是將這個過程作為實踐日常活動的一部分進行管理的。
人們根本不了解這些決定是如何得到的，該如何說服人們相信人工智能？在日常的對話和媒體渠道中經常聽到“我不信任他”或“他們不可信”，這是在談論人。而人工智能會成為理解的另一個障礙，導致信任更困難。
建立對AI的信任
基于AI技術的B2B軟件的用戶在哪里呢？算法可以被信任嗎？產出結果可行嗎？甚至評估這些工具的IT部門都可信嗎？
在評估供應商的能力時，以下三個要素是AI用戶必須要考慮的：
• 企業是否能夠基于分析不斷演進？大數據、科學和分析的基礎是否牢固？
• 該技術能否將企業引導到最適合的發展方向？在企業所面對的市場的生態系統背景下，它是否具有更廣泛的意義？
• 是否能通過正確的認知技能和批判性思維能力，來管理用戶的看法和正確地評估產出？
在人工智能的日常管理中，對算法的討論是比較少的。最重要的是產出。與具有前瞻性思維的管理團隊合作，讓內部團隊參與進來，基于堅實的基礎數據科學和分析管理，AI解決方案的用戶必須根據技術的有效性（為企業帶來正確的發展方向）對該技術進行評估。
文化和技術
Infor的客戶經常向Infor詢問有關信任的問題。Infor非常認真地對待這個問題，并且在美國馬薩諸塞州劍橋的麻省理工學院校園附近創立了一個獨特的數據科學實驗室，將大數據、分析和科學引入到Infor所有軟件中。此外，Infor的Hook＆Loop數字團隊也在致力于優化數字化轉型。這兩個團隊與客戶緊密合作，從而了解如何最好地實現客戶所尋求的結果。
建立對人工智能信任度的一個重要方面，是讓與系統交互的人感覺到，系統能夠快速響應并且非常透明。因此，Infor努力尋找在認知科學領域的人才，如人類學，并不斷補充到團隊當中，來幫助理解認知并改進技術，從而建立用戶對產出的信任。批判性思維 - 對假設提出質疑或洞悉全局的能力 - 同樣是發展信任關系的關鍵。
2017年7月，Infor發布企業級行業專用人工智能（AI）平臺——Coleman。作為為應用程序提供支持的普適性平臺，Coleman對數據進行挖掘，并利用強大的機器學習技術優化庫存管理、運輸路線和預測性維護等流程；Coleman還提供AI驅動的建議，幫助用戶更迅速地做出更明智的業務決策。
此外，Coleman可作為智能AI合作伙伴，進一步完善用戶的工作。Coleman使用自然語言處理和圖像識別技術來聊天、聽、說，并能夠識別圖像，幫助人們更有效地使用技術。
Infor 公司CEO Charles Phillips表示：“Infor花了很多年的時間讓流程遵循明確的規則實現自動化，例如會計和制造流程。我們現在利用機器學習技術，訪問大量的數據，幫助用戶處理好復雜決策、對話和預測等非結構化的流程。”
這些投資反映了Infor的信念，即理解和分析文化與技術之間的關系將有助于在企業以及市場內建立買賣雙方之間的信任關系。這才是企業向前發展的正確道路。
(新聞稿 2018-01-25)