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商业场景数据化,AI能做什么?
[ 导读 ] 不知道什么时候开始,我们在这个社会生存的足迹被逐步量化,商业场景数据化是各行各业的转型主调,AI在这当中帮助机器读懂、看懂这个世界的同时,协同互联网等技术群落挖掘信息背后的巨大价值。

图片来自“视觉中国”

数据化是各行各业转型的重要方向,这个时代的创新重要的一步就是考究如何将一个个商业场景给数据化,而在这当中AI究竟能做什么?

面对90%的非结构化信息这座大山,AI操起铁锹挖山脚;

人类历史依据信息化技术的进化而被划分成了农耕时代、工业时代和信息时代,尤其是工业革命诞生的蒸汽和电力,给整个人类社会带来了爆炸量的信息。依据信息是否直接数字化为区分标准,可以数字化的数据信息被称之为结构化信息,无法完全数字化的信息被称为非结构化信息(诸如文档文件、图片、音频和视频等)。公开数据显示,现下有90%的信息都处在结构化的世界之外,信息时代还存在着一个非结构化的世界。非结构信息9倍之于结构化信息,并且这个倍数关系还会随着时间越扩越大,所以对非结构化信息进行数据化的解读变得尤为重要,其背后蕴藏着难以估量的巨大价值。

若将信息时代的功能划分为“数据化”和“在线化”的话:

1、互联网20多年的发展将原有的企业内部的信息数据利用软件和SaaS给在线化,针对企业外部有O2O将线下信息数据给搬到了线上,有IOT物联网的传感器和芯片记录更多人、环境等的信息数据汇集到线上流转……互联网的在线化功能让这些四分五裂的信息数据得以在同一、统一的虚拟空间上融合,并碰撞出更多有价值的信息数据。但这处理的仅是10%的结构化信息。

2、每一次重大技术的变革,都让过去不可能的事情变为了可能,从而带来了新的经济范式转移。2016年上半年AlphaGo的胜利让AI这个信息化技术走进了大众的眼球,其旗下的语音技术和自然语言处理能让机器听得懂人类的声音,计算机视觉能让机器看得懂世界,面对90%的非结构化信息这座大山,有了AI人类开始可以操起铁锹挖山脚了。

数据从量变到质变,需要了解特定商业场景的算法加持;

谷歌的广告竞价模型益于自己也益于中小商家,IBM Watson背后不断累加的知识库也唯有遇到一套理解和分析的算法系统才能发挥效用,Uber打车受市场青睐也是因为算法模型会将最顺路的乘客分配给司机,减少资源闲置时间,提升资源利用率……可见数据量变之后要寻得质变还需要一套算法模型。算法主要解决两大问题——“怎么写”和“写什么”,目前来看,诸如谷歌等科技巨头逐渐将人工智能算法开源,供全球人工智能研究者共同借鉴和使用,所以“怎么写”不是最大的障碍,真正的挑战是AI团队能不能依据产品逻辑和市场机制撰写能落到特定商业场景的算法。

AI助力C2B模式,让供给侧听到需求侧的声音;

数据和算法最后都要落实到产品上去接受市场的考验。AI时代和过去相比,最重要的一点便是数据能够被实时记录下来,在企业实现所有业务部分数据化、在线化后,才能低成本积累活数据,和消费者实时互动,得到用户反馈的同时也是促进打造用户体验,本身数据到算法再到产品,是一个正向促进的驱动。工业时代的商业模式是B2C,在这种模式下产业链条上的角色赚取的只是传统的批零差价,供给侧和需求侧对不上号导致库存积压造成损失。AI时代云和端的实时反馈和互动,构造的C2B商业模式,让供给侧听从需求侧生产的效率提高。

最后,

不知道什么时候开始,我们在这个社会生存的足迹被逐步量化,谷歌将我们在互联网上的足迹数据化后记录下来,并以此来决定向你推送什么样的广告。Facebook实现人际关系数据化后,通过分析选举前用户的行为数据来计算选民的投票倾向,作出了有史以来最准确的选前民调。信息背后的巨大价值有待挖掘,AI帮助机器读懂、看懂这个世界的同时,协同互联网等技术群落一起走向属于AI的时代。

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