📖 ZKIZ Archives

吳明輝：​任何涉及大數據的領域都將實現人工智能

紅杉匯 2017-04-06 13:33

本文由紅杉匯（微信ID：Sequoiacap）授權i黑馬發布，作者洪杉。

社會發展本質上就是效率不斷提升的過程，效率的不斷提升讓人類的生活越來越方便快捷，而效率提升的核心力量就是科技的進步。

在機械化時代，蒸汽機的發明極大地提高了生產效率，將人類從手工勞動中解放出來；在電氣化時代，電氣的發明提供了更高效的新能源，促使生產力迅速發展；在信息化時代，互聯網的發明將全世界的信息和人類連接在一起，加速了人類全球化進程。而在互聯網快速發展的今天，我們在座的每一個人也都能切實感受到工作和生活伴隨著科技的發展逐漸變化，效率的提高每天都在發生。

在這些科技變革當中，企業是最有力的實踐者。

比如，前段時間我去日本參觀了豐田集團的總部。豐田最開始起家並不是汽車，而是織布機。當時日本的紡織技術還相當落後，豐田佐吉發明汽動織布機的初衷，就是希望家里的女性擺脫終日在手工織布機上的機械勞動。他的這個發明很快成就了紡織廠，極大地提高了織布產業的效率。後來豐田轉型，致力於提升交通效率，關註社會效率，一步步成為了一家偉大的企業。

追求效率，無論從個人的體驗還是社會需求，都是社會發展的核心內驅力。

如今，互聯網紅利接近尾聲，不管是不是互聯網公司，大家都在討論互聯網的下半場，即當互聯網的紅利消退的時候，如何能夠繼續將企業做強做大？核心就是怎麽把效率提升上去。

在發達國家，比如美國、歐洲、日本，每個企業的頭等大事就是提高效率。因為他們比我們率先遇到了市場紅利枯竭的狀態，所以他們就要尋求自己的效率成本和創新。每一個公司，哪怕是創業公司在起步的時候，都會講求效率。

我在矽谷訪問的時候，曾和一個工程師聊天。他們公司很小，只有6個人，但CEO 已經開始使用Salesforce（客戶關系管理系統），他作為CEO的助理，需要用Salesforce進行當年一年的銷售預測，分析哪些能做哪些不能做，進而提高企業的商務效率。在中國，企業在發展的過程中，單靠市場紅利驅動就能發展得不錯，企業會首先考慮“占地盤”，而不是去關註效率的重要性。

但是走到今天，情況發生了一些變化，很多企業在經營過程中遇到了障礙。當銷售額不漲、利潤不漲的時候，就要想辦法提高效率，想辦法創新，想辦法降低成本。怎樣提高效率，已經成為擺在我們面前，不管是國家、政府部門還是企業的頭等大事。

所以近年來，我們國家政府發布的很多政策和規劃也都是和提升效率有關。無論是“互聯網+”行動計劃，促進大數據發展行動綱要，還是供給側改革，以及《中國制造2025》，全都是在經濟新常態下利用新科技、新技術去提升效率，保持穩定增長。

所以，想要實現穩定增長，如何利用新的技術，怎樣利用新技術去提高效率才是關鍵。

大數據+人工智能：勢必會推動人類效率變革

現在最核心、最熱門的技術，一定是大數據和人工智能，他們都是提高效率，推動社會進一步發展的關鍵技術。

當互聯網變成基礎設施，每一家企業都將是大數據企業。我們的客戶，不管是大型企業，還是政府，他們的每一個業務，基本上都運行在互聯網上，每一個運行的環節被記錄下來，有一定積累之後都可以是大數據。

舉例來說，在互聯網的帶動下，營銷領域中的全流程都是被數字化的，當每一個營銷行為、用戶行為被記錄下來都會形成數據的累積，當數據積累的量足夠大，其實就會形成一個營銷領域的大數據公司，再用數據驅動營銷，讓業務有更快速、高效的增長。其實很多領域的很多企業都是這樣。

在這個過程中，很多企業紛紛建立大數據平臺，想要把這些數據存下來，這樣才能理解數據，用大數據驅動決策。但是，這個過程中，很多客戶也都意識到大數據真的“很大”，做著做著，大數據平臺變成了“成本中心”。為什麽？因為數據量太大了，比如我們的客戶，一個單一的業務單元1個小時就能產生1TB的原始數據。如果我們不能好好地、高效地把數據利用起來，我們都不敢存，因為數據量太大。所以，我們不是要把數據存下來，而是要數據應用起來。

只有將行業中的數據利用人工智能的技術去學習、訓練，去做知識的積累，才能將數據智能化地應用到產業中，使大數據不是“成本中心”而是提高效率的運營中心。

實現可複制的行業應用

明略數據在實踐當中有一些心得，就是我們在對各個行業的數據進行應用和探索中，行業化的人工智能，需要和垂直行業中的領軍企業緊密結合起來才能實現。

人工智能科技企業擁有行業模型積累、大數據技術、人工智能技術和人工智能人才，而垂直行業領軍企業擁有完整的數據積累、完善的IT基礎、充足的資源、豐富的領域知識儲備和行業引領性。 

兩者深度合作，才能擁有與行業業務深度融合的行業人工智能應用，並將人工智能應用到中國的各行各業。未來，任何涉及大數據的領域都可以實現人工智能，人工智能可以用於中國各行各業。

以前，中國企業級服務廠商為什麽沒有像美國企業級服務廠商那樣形成規模性發展？因為在粗放發展的市場環境下，中國的企業沒有那麽強大。今天不一樣了，中國的政府和企業越來越強大，行業中我們的客戶擁有的數據越來越多，因為他們也在服務全世界極其強大的企業和行業。

所以，今天我們有機會在這個行業去創新，去和每個行業的領軍企業合作，共同達成基於行業的人工智能。

明略數據如何實現行業化人工智能

明略數據成立將近三年，我們在很多領域已經與行業中的領軍組織、企業一同合作，並取得了很多成果。

在公安領域，我們在和非常發達的省、市公安局一起合作，將一線的警察在大腦里情報分析的戰法轉化成機器可以理解的智慧儲存起來。

在金融領域，我們已經和和大型國有銀行、商業銀行、保險公司等企業合作，把優秀的業務員和風控人員的大腦里的知識積累起來，形成存儲於機器中的風控模型和風控經驗，並融入到行業人工智能的解決方案中。

在工業領域，我們和世界頂級的工業制造企業合作，把傳統設備的預測診斷的經驗整理起來，形成行業診斷模型，對設備故障進行預測。

明略數據有著強大的自主研發的大數據平臺，頂級的關聯關系挖掘產品，以及智能的分布式挖掘系統。憑借多年的行業經驗，明略數據希望幫助到我們的客戶，更好地運用人工智能技術，提前一步獲得未來的競爭優勢。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布