品友互動黃曉南：AI+場景是未來商業(yè)決策的關鍵點

日前，品友互動在上海召開了以“未來·智能·決策”為主題的2018品友互動人工智能大會。會中品友互動針對如何通過AI為企業(yè)進行商業(yè)決策時提供更全面的建議及品友全面升級的DISC技術戰(zhàn)略是如何讓AI在商業(yè)決策中發(fā)揮價值的進行了豐富的解讀。

“預測”是商業(yè)決策中的重要環(huán)節(jié)

無論是企業(yè)形象的樹立或是一款新品的發(fā)布，在做商業(yè)決策時預測都是最為重要的環(huán)節(jié)。而在以往的傳統(tǒng)模式中通常會有兩種解決方案：其一是通過第三方機構進行市場調研；其二是由企業(yè)決策層根據(jù)以往經(jīng)驗進行判斷。但由于人群、環(huán)境、地域等多方面客觀因策對市場實時產(chǎn)生影響，無論是調研還是經(jīng)驗都有可能對市場現(xiàn)狀產(chǎn)生偏差，而此時的商業(yè)決策的制定有可能會對實施效果產(chǎn)生影響。

針對商業(yè)決策的準確性，品友互動以大數(shù)據(jù)+算法+AI 打造了MIP智能決策引擎。與傳統(tǒng)模式不同，MIP首先會通過各個渠道將數(shù)據(jù)進行集中和管理，通過對海量數(shù)據(jù)的管理和分析挖掘與企業(yè)或產(chǎn)品相關的關鍵點及標簽，從中發(fā)現(xiàn)受眾人群、地域、所喜愛的廣告類型、甚至是不同的個人對于不同文案的接受程度等都會通過數(shù)據(jù)進行反饋。最終，通過數(shù)據(jù)對決策進行有效的建議。

在數(shù)據(jù)方面，MIP的數(shù)據(jù)量、維度、處理速度都是傳統(tǒng)模式無法實現(xiàn)的。而在決策建議方面，MIP比傳統(tǒng)模式更準確、更客觀、也更具有時效性。

不收集數(shù)據(jù)而是連接數(shù)據(jù)

在品友互動的DISC技術戰(zhàn)略中，龐大的數(shù)據(jù)是必不可少的。但與很多數(shù)據(jù)公司不同的是，品友互動并不收集數(shù)據(jù)，而是具有極強的連接數(shù)據(jù)的能力。黃曉南表示，品友不會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，也不會收集數(shù)據(jù)，品友需要做的是連接數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)。

品友與市場中大部分數(shù)據(jù)公司所不同的是，數(shù)據(jù)公司雖然有龐大的數(shù)據(jù)源，但這些數(shù)據(jù)源對于廣告投放是否有效、反饋結果如何等都是未知數(shù)，而這樣的海量數(shù)據(jù)對于商業(yè)決策是沒有價值的。品友在連接數(shù)據(jù)后會及時對數(shù)據(jù)進行處理、試錯，通過對數(shù)據(jù)的不同嘗試所得到的反饋進行標簽管理。當企業(yè)進行商業(yè)決策時所參考的每一條數(shù)據(jù)都是品友通過多次測試反饋而來的，數(shù)據(jù)的高準確性和有效性才會使決策建議具有價值。同時，品友所連接的數(shù)據(jù)量超過兩百億，每天進行上億次的數(shù)據(jù)測試，這也是一般數(shù)據(jù)公司所不具備的。

場景在商業(yè)決策中非常重要

對于商業(yè)決策，還有一個很重要的問題就是場景。黃曉南表示：機器的感知能力將來會變成通用能力，比如突變識別技術。但是怎樣把這些技術結合成一種認知能力，這就需要智造場景。例如在金融行業(yè)，營銷、征信、反欺詐等環(huán)節(jié)品友都會參與進來，但這些環(huán)節(jié)在很多行業(yè)中并不存在，所以金融行業(yè)的商業(yè)決策會更復雜，模型與算法也會更復雜。當然，針對金融行業(yè)的數(shù)據(jù)標簽和數(shù)據(jù)處理也會與其它行業(yè)有所不同，這就需要針對金融這個場景的模型和算法真正投入到場景中進行反復測試、學習和調整，最終實現(xiàn)符合該場景的AI商業(yè)決策平臺。

當然，在場景方面不僅是行業(yè)場景，還有決策場景。每一個企業(yè)的自身情況都會有所不同，這也使得不同的企業(yè)所做出的商業(yè)決策不同。AI商業(yè)決策平臺不僅要針對每一個行業(yè)進行差異化設置，針對企業(yè)自身也要有準確的判斷。

最后，黃曉南表示品友互動已經(jīng)在區(qū)塊鏈進行布局，但現(xiàn)階段區(qū)塊鏈并不能解決廣告決策的問題，而是解決信任問題。廣告主要想看你的廣告到底什么人看了什么時間，這些事情原來需要通過第三方公司統(tǒng)計這個數(shù)，現(xiàn)在有了區(qū)塊鏈后，能夠讓這些數(shù)據(jù)非常透明。

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