数据化智能决策 人工智能商业化的新出口

2017-10-18 11:27 稿源:用户投稿  0条评论

眼下,人工智能在科技、制造领域的火热已不必多说,产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期,机器学习、计算机视觉、自然语言处理、虚拟个人助理、语音识别、智能机器人、搜索引擎、手势控制、情景感知计算、语音翻译及视频内容识别等等技术不断出现在各类商业应用中。

但在人工智能火热发展的当下,其商业化应用还有哪些新的可能?人工智能在商业化运用中对智能决策意味着什么?目前企业为什么要基于人工智能和大数据来进行智能决策?为此,在近日由钛媒体和杉数科技联合举办的深度AI系列论坛“AI大师圆桌系列”上,来自斯坦福大学的李国鼎工程讲座教授、杉数科技首席科学顾问叶荫宇,杉数科技CTO、明尼苏达大学助理教授王子卓,清华大学交叉信息研究院助理教授李建,纽约大学助理教授陈溪以及佐治亚理工学院终身教授蓝光辉等人,从人工智能的商业应用展开,详细剖析了机器学习、深度学习以及运筹学在商业智能中的应用。

叶荫宇

AI在商业决策上的运用让数据更有价值

不仅微软、谷歌、Facebook、百度、阿里、腾讯等国内外巨头企业纷纷布局人工智能,国内相关人工智能创业公司也如雨后春笋般出现。据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,中国人工智能产业规模 2016 年已突破 100 亿,以43.3%的增长率达到了100. 60 亿元,预计 2017 年增长率将提高至51.2%,产业规模达到152. 10 亿元,并于 2019 年增长至344. 30 亿元。

在快速扩大的产业规模中,人工智能的商业化应用也不断得到人们的关注。在此次论坛上,与会专家就自己的研究心得和创业经历,结合已经或正在落地的案例,纷纷指出人工智能得到突破性发展,在银行、保险、营销、通讯、医疗等等领域得到了广泛应用,但在商业智能决策、深度学习、统筹优化上依然有很大的提升空间。

“任何企业都需要把自己的产品或服务销售出去,获得更大的收益,而这个过程中就会涉及到定价策略。在人工智能时代,企业利用数据驱动来进行智能定价无疑是重要的策略。”王子卓认为,智能定价的目标场景通常包括电商、零售等标准定价,包括物流运输、B2B订单的非标准定价,在线或线下销售的组合定价,旅游、交通等动态定价以及差异化定价六类。而在人工智能时代,他所在的杉数科技希望能够用大数据机器学习方法,基于数据帮助企业制定一套完整的价格方案,制定一个完整的好的价格策略,帮助企业获得成功。

叶荫宇则认为,目前国内在人工智能的商业应用中过于重视机器人本身的能力,而在通盘调配和统筹如何优化上依然是弱项。就人工智能的商业应用,他也谈到了智能化决策问题,他指出,数据化智能决策主要有数据收集与管理、规律性分析、决策建模与求解三个关键杠杆,大数据要产生实质价值,必须真正提升决策质量,从海量的数据分析中发掘出规律,并通过极强的建模及求解能力做出决策。“目前,国内公司对人工智能相关的产业趋势跟随十分紧密,在一些问题上也能够进行独到的研究与开发。然而,国内人工智能在算法优化方面仍然处于弱势。”叶荫宇表示。

另外,陈溪表示,目前人工智能对于决策或逻辑上的推导相对薄弱,而实际的商业问题却是大量聚焦在决策上。因此,传统的机器学习还远远不够,要把机器学习和运筹学、统计学结合起来,才能够使机器学习在商业当中得到广泛应用,让用户产生的数据变得更有价值。

AI在商业决策运用是如何发展的?

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,越来越多的企业也以开放的心态来迎合人工智能相关技术,那么中国企业在眼下是如何利用人工智能技术进行商业决策的?基于人工智能的商业化决策在中国的商业运用中处于什么程度?

王子卓表示,随着科学技术的发展,人工智能更多的不是简单的线性前进,而是充满了爆发性的、突然性的发展。比如说,AI已经解决了图像识别等问题,但AI之间互相交流、跟人更深入的交流等问题还没有很好的方法处理;另外企业提高效率的需要也长久存在,而提高效率的方法就依赖于AI技术的发展,杉数科技就是用现在现有的方式帮助企业提升,决策效率。

王子卓

在与不少企业的接触过程中,王子卓认为,眼下一些企业将AI运用到商业决策时有一定的盲目性。运输、物流、交通领域更多的是通盘的优化和规划,与杉数科技进行的基于运筹学的智能决策有接近之处,但有的企业并不知道二者之间的技术区别,认为普通决策也能解决所有问题,但不管是互联网企业还是传统企业,若要通过智能决策提升效率,那么可能就需要更多地了解运筹学,用杉数科技的产品或服务做问题的解答,让杉数科技结合运筹学为企业打造真正可以落地的这些解决方案。

“国内对算法的研究,特别在理论研究方面,有很好的老师和专家,但有些人把智能数据的优化看成数学领域,在商业应用上的价值并没有被充分挖掘。现在人工智能和大数据让数据优化的商业化运用越来越广了。”叶荫宇说,当数据量化之后,我们可以用数学的方程、公式来描述它,然后把决策变成一个量化的决策问题。这其中,优化问题是各行各业都不可或缺的,而杉数科技已经认识到单纯靠AI、计算机或者单纯靠运筹学可能解决不了实际综合性问题了。所以杉数科技的商业化决策已是一个综合优化、运筹、机器学习、深度学习等等在内的服务体系。

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