突破技术壁垒之后,人工智能的商业化该怎么走?|「财经」V课

2016年09月01日 17:40  

本文2082字,约3分钟

数据是未来企业竞争力的核心要素之一。人工智能最适合应用于能够产生大量数据的行业。

人工智能的发展如火如荼。9月1日上午,李彦宏在2016百度世界大会上花了一个多小时隆重介绍百度在人工智能领域的最新成果“百度大脑”,称它的一些能力已经超过人类。除了百度之外,谷歌、苹果、微软、Facebook、IBM、因特尔等诸多互联网巨头也纷纷在人工智能领域投入巨资。随着相关产品的面试,语音识别、自动驾驶、深度学习等人工智能技术正逐步从实验室走向应用化和产业化。

技术壁垒逐渐被打破之后,人工智能还面临着另外一个难题——商业瓶颈。尽管业内人士预计,到2020年人工智能市场规模将达到近3700亿元。但对于人工智能如何应用于商业领域,日益成为越来越多工商企业界人士所关注的话题。

对此,「财经」V课邀请了IBM大中华区副总裁郭继军来畅谈了对人工智能商业化的问题,并给出了一些实用性的建议。以下为内容精选。

仅15%的企业能从大数据中获得商业价值

“百度是一家人工智能公司。”百度首席科学家吴恩达在大会上直白的表示。在各大科技巨头纷纷转向应用人工智能之际,一般企业与人工智能还隔了一段距离。郭继军在「财经」V课上表示,尽管过去几年很多企业已经用大数据来分析自己的商业行为,但最新的报告显示,只有15%的企业能真正从大数据中获得商业价值。造成这一现象的原因主要在于目前数据挖掘的方法和速度还远远跟不上数据本身产生的速度。

由此,可能会有企业产生疑问:我是不是应该继续投入,或者应该怎样投入才能从大数据中获得还没有得到的价值?

要回答上述疑问,首先要解决如何提高数据挖掘能力的难题。郭继军表示,这是一个巨大的挑战,但人工智能恰恰是解决发现大数据中更多价值的有效手段。因为人工智能的很多技术和方法是建立在人机交互、模式识别和自动发现等能力基础之上的。

当然对于一般企业而言,并非掌握了技术或者部署了机器就没问题了。人工智能的商业化需要一个过程,需要企业把人工智能真正地应用到商业环境里面去。

人工智能最适于能产生大量数据的领域

郭继军认为并不是所有行业领域目前都适合运用人工智能。人工智能适用的“这些领域不是随便去挑的,它有几个基本条件。”其中最重要的因素之一就是这个领域是否能产生大量的数据。

因为人工智能涉及到机器学习,这需要大量的数据作为样本。而且当传统的数据处理方法不能够发现数据中的价值时,人工智能就有了施展的空间。对此,郭继军举了一个银行坏账的例子。

银行中的坏账如果要人一个个仔细跟踪的话,我们是可以发现坏账背后的原因。但因为坏账的数量太多,数据量太大,使得人类没办法在每次交易过程中都能发现坏账的问题。但如果通过人工智能技术,我们可以收集大量的数据,并且通过对数据的关联和人与人之间的一些自然语言交互的信息,以及对过去传统文档信息的搜索整理和模式识别,我们就能更容易地发现问题。

除此之外,人工智能还适用于其他很多领域。比如在电信行业里面,如何在呼叫中心实现更好的用户交互。而在教育领域里面,我们可以利用人工智能实施更好的个性化教育。在会计事务所里面,我们可以把过去所有的数据进行梳理,进而防范风险。

人工智能商业化的五个步骤

对于企业如何具体运用人工智能实现商业价值,郭继军也在「财经」V课做了详细的论述,并介绍了IBM公司本身的一些经验。

第一步就是要找到适合运用人工智能的领域。

第二步是尽可能地发现和整合数据。数据是企业能够实现人工智能的出发点。之前可能因为计算能力的原因,我们没有办法去理解和洞察那些非结构化数据,但人工智能就有这样的能力。所以对于人工智能来说,不是怕数据太多,而是怕没有数据。

第三步是打造云环境。云现在已经不在是简单的计算力的堆砌和计算力的整合,它更重要的作用是让我们能在商业环境中支撑大量的数据,并把这些数据跟外部数据进行有效关联。企业可以通过API这种公共开放的模式,去整合相应的数据和技术。

第四步,探索新的计算架构。过去的计算更多是被应用到流程化的系统中间,但未来我们将运用深度学习、关联学习甚至芯片层面的一些技术来进行计算,这和过去有本质的差别。所以企业需要重新考虑新的计算架构以适应这种变化。

第五步,保证数据安全。郭继军认为,未来数据将成为企业竞争力中最重要的部分之一。如何保证数据的安全,不仅涉及到客户隐私,还涉及到商业秘密。所以企业在部署人工智能的第一天,就需要思考和探索数据的安全问题。也就是说,我们不仅要考虑数据的来源和有效性,以及如何计算,还需要确保数据的安全。

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