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沈李斌:人工智能在企业服务领域的应用与探索
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2017-01-16 沈李斌:人工智能在企业服务领域的应用与探索

人工智能的含义总在随着时代和场景而不断调整变化。

猎云注:AI本身只是一项技术,只有当这项技术落实到了行业中,与产业结合,才能真正诞生出不可估量的价值与生命力。在企业服务领域,AI也存在商业路径。从客户生命周期环节来看,在客户发现、客户关怀、客户网络等方面AI能做很多事情;从生产和管理角度来看,可以提升效率,另外,还可以改善业务流程。文章转载自微信公众号:初心资本ChuxinCapital,作者:沈李斌,人工智能初创企业“乐言科技”创始人,交大本科、宾夕法尼亚大学计算机博士。

曾经就职于BBN,Akamai,IBM,出门问问等公司,自然语言处理顶尖国际会议ACL 2008最佳论文奖

随着AlphaGo的60连胜, AI不断地吸引着人们的注意力.即使是在资本市场偏冷的2016年中,AI类初创企业总体还是获得了不错的融资成绩。

然而AI本身只是一项技术,只有当这项技术切实落实到了行业中,与产业结合,才能真正诞生出未来不可估量的价值与生命力。目前国内企业市值仅有美国的十分之一,IT渗透率总体仍然很低。在企业服务领域,如何借助人工智能更好地为企业提升效率将有着重大意义。

我们很荣幸能邀请到人工智能客服乐言的创始人沈李斌博士,为我们分享他对人工智能在企业服务领域中的思考。

什么是人工智能?

人工智能(AI)是顶大帽子,计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等都可以算是AI主要方向。我读书那会儿,大家都只说自己是哪个方向的博士。现在AI火了,时常可以听到谁谁谁说自己是人工智能的博士了。

人工智能的含义总在随着时代和场景而不断调整变化。举例来说,信息检索技术在二十年前肯定算是人工智能,但是放到现在,技术足够成熟的时候,信息检索就被排除出人工智能的领域了。再比方说统计方法和大数据,也是相类似情形。

按照现在流行一种说法:人工智能划分为三层,第一层是感知,第二层是理解,第三层是决策。其中,感知是理解的基础,理解是决策的基础。其实,我并不是太同意这样的视角。大多数的情况下,一项人工智能技术的产品落地,必然是要贯穿多个层面,并在决策层面上与业务逻辑打通。有些相对比较简单,比方说AlphaGo,仅仅是决策、不涉及感知和理解。一项AI产品,所涉及的层面越少,越是容易产品落地。我们乐言科技所专注的垂直领域的问答技术就是要打通理解和决策,和业务对接。

人工智能在未来的三、五年中会演变成什么呢?我们现在看到的AI就是基于非确定性的算法和系统,体现出一定的认知能力。什么叫非确定性呢,就是由数据驱动的系统,并不是1+2等于3这样,会根据模型加入很多因素,所以在形态上有大量的非确定性的东西。然后它表现出一定的认知能力,其实并不一定是人的认知,也有可能是人没有的认知能力。

AI为什么要做企业服务?

简单加以总结,便是如下四点:C端看到BAT怕了、企业市场风景独好、AI在C端的不成熟性与企业服务中盈利模式的清晰性

分四点来说,第一点是源于在消费级市场获客越来越难, 在B端市场,BAT并没有优势,相反中小企业由于中立性变得更有优势。第二点则是目前国内企业市场市值仅为美国1/10,成长空间巨大。且国内信息化已初步成型,为智能化做好了准备。第三点则是当前AI本身还没有准备好,普遍还没有成熟到消费级可以直接用的水平。而在B端的垂直领域可以积累通用技术,优化反哺AI模型。最后一点是它的盈利模式很清晰,既能赚来钱维持自身生存,又能为企业带来竞争优势,形成共赢。

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AI的共赢模式——为企业提高竞争力

AI为企业提高工作效率,以下简单从客户端和生产端进行探讨。

从客户生命周期的各个环节来看,在客户发现,客户关怀,客户网络等方面,人工智能可以做很多事情。举个简单的例子,EverString就是通过数据和机器学习来进行客户发现;而在客户关怀维度上,智能客服就是用人机配合的方式把人工客服的需求减少.

从生产和管理角度来看,也可以提升很大效率。比方说,文因互联的团队在做新三板市场的投研分析报告。新三板市场企业相对小一些,量非常大,如果用人工去做就非常不适合,他们则是通过智能工具去自动化收集整理数据。还有就是IBM Watson在做的知识管理和问答系统等。这些对于大型企业是很需要的-。

AI可以改善业务流程,以翻译流程、媒体创造和图像识别举例。

拿翻译来说,以前都是人工,但现在有了新的技术,操作流程也在变化。很多翻译企业其实是让智能系统先去生成第一稿,再让人工编辑进行后续处理;第二个例子和现在的媒体相关,我们可以用自动化的方法发现热点,选取素材,智能系统还可以实现自动改写,然后只需要人工审核一下即可。,第三个是图像识别,比方说社保异地认证或是金融机构的异地认证。这些都会形成质变到量变最后直接改变商业模式。

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AI在企业服务中的成长路径

最后再总结一下,对于AI来说,首先启动会以人机结合的方式,不需要等到技术完全成熟也能有效的使用起来。然后是把产品深入做下去,慢慢地积累更多的数据,拥有更好的引擎,最后它将会是一个规模化的东西,这就是我看到的商业路径。

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