講座第四講上，中關(guān)村國際化大講堂邀請竹間智能科技創(chuàng )始人及CEO簡(jiǎn)仁賢就AI時(shí)代下如何進(jìn)行產(chǎn)業(yè)融合這一主題分享了自己的獨到見(jiàn)解。
簡(jiǎn)仁賢認為創(chuàng )造價(jià)值有三種模式:優(yōu)化用戶(hù)體驗、提高生產(chǎn)效率、和降低成本。AI應用有三種:AI全自動(dòng)處理，AI作為輔助，或者人機協(xié)作。三種價(jià)值創(chuàng )造模式結合AI三種應用，可以為人工智能如何落地提供設計思路。
以下是本次分享的內容整理：
簡(jiǎn)仁賢：
今天來(lái)跟大家分享一下智能+，偏實(shí)用一點(diǎn)，給大家一些啟發(fā)。
2015年之前我在微軟做搜索、廣告，還有人工智能方面的工作，在國內比較出名的幾個(gè)產(chǎn)品，像微軟小冰，還有一些技術(shù)幫微軟帶來(lái)了不少的曝光率。從微軟出來(lái)之后，我覺(jué)得應該讓人工智能技術(shù)更普及一點(diǎn)，變得比較實(shí)用一點(diǎn)，能夠普及到人的生活和企業(yè)，這是我成立竹間比較主要的目的。
AI價(jià)值創(chuàng )造的三模式三形態(tài)
人工智能在前幾年，大家都講得很火爆。隨著(zhù)整個(gè)環(huán)境的改變，觀(guān)點(diǎn)的改變也非常快。人工智能技術(shù)的發(fā)展跟產(chǎn)品環(huán)境的開(kāi)創(chuàng )、試驗、落地上做快速的迭代。這個(gè)革命其實(shí)已經(jīng)到來(lái)，只是沒(méi)有那么快。
科技創(chuàng )新創(chuàng )造價(jià)值，在沒(méi)有辦法創(chuàng )造價(jià)值之前，這些技術(shù)、場(chǎng)景其實(shí)都是耍流氓。在評估應用場(chǎng)景里，創(chuàng )造價(jià)值有三種模式：第一，能不能提高用戶(hù)體驗。第二，能不能提高生產(chǎn)力。第三，能不能降低成本。
按照這三個(gè)維度來(lái)看，如何去降低成本，提高效率，提高客戶(hù)用戶(hù)體驗。用智能來(lái)幫助人，我們把自動(dòng)化分成三個(gè)部分：
第一個(gè)是全自動(dòng)，機器人能夠做的一些事。第二個(gè)是輔助，人在做事，機器輔助，幫你解決一些部分的事情。第三個(gè)是人機耦合，就是機器和人同時(shí)在服務(wù)。依場(chǎng)景而異，這是每個(gè)企業(yè)不一樣的地方。
人工智能時(shí)代，AI應該替代具有重復性的，需要復雜知識的，機械性的操作。用戶(hù)體驗，生產(chǎn)效率，成本，加上全自動(dòng)、輔助，還有人機協(xié)作，三種價(jià)值創(chuàng )造模式結合AI三種應用，可以為人工智能如何落地提供設計思路，很容易就能夠找出來(lái)可以應用AI的場(chǎng)景。
AI技術(shù)落地方法論
創(chuàng )造價(jià)值可以結構化，AI技術(shù)落地還是有方法論，而不是隨意地去摸索。
我們認為未來(lái)最有價(jià)值的數據不是存在數據庫的數據，不是到第三方數據公司買(mǎi)來(lái)的數據，不是到精準營(yíng)銷(xiāo)公司買(mǎi)來(lái)的數據，不是！而是通過(guò)企業(yè)用戶(hù)客戶(hù)交流的數據，這個(gè)是最直接的，這個(gè)是最有價(jià)值的。
我們做的事情就是去建造AI Machine。
第一，能夠分析及應用數據，通過(guò)非結構化的數據，業(yè)務(wù)的數據，產(chǎn)品的數據，行業(yè)的數據，把它整合起來(lái)以后，應該有辦法產(chǎn)生知識，產(chǎn)品的知識，業(yè)務(wù)的知識，用戶(hù)的知識等等。
第二，要有一個(gè)知識和推理引擎，用知識推理引擎把這些知識應用起來(lái)。
第三，當有了知識，有了數據能夠推理之后，必須有一個(gè)能夠學(xué)習的系統，它能夠依次改進(jìn)，能夠提高它的品質(zhì)和準確率，這個(gè)就是應用到機器學(xué)習、深度學(xué)習，還有強化學(xué)習。
第四，通過(guò)以上，能不能幫人做決策，幫用戶(hù)、客戶(hù)去做決策。
第五，做完決策能不能達成整件事情，所以我們才叫做用AI幫人完成一件事。
按照這樣的結構去思考去構造的場(chǎng)景，必然能夠去創(chuàng )造價(jià)值。有了知識的驅動(dòng)，有了推理的驅動(dòng)，在使用當中還會(huì )產(chǎn)生數據，再把這些數據反饋回來(lái)到強化學(xué)習，機器學(xué)習，就可以一直運轉。在這個(gè)架構上，可以創(chuàng )造的價(jià)值是無(wú)限的，越運用越聰明。
在這個(gè)過(guò)程中，流暢的人機對話(huà)、文本解析與推理、NLP（自然語(yǔ)言理解）、及情緒理解是四項關(guān)鍵技術(shù)。其中，針對企業(yè)頭疼的流程、數據、成本問(wèn)題，都可以用NLP解決，NLP可以幫助讀取文件、處理文件、產(chǎn)生新的知識。
全場(chǎng)景平臺化管理助力價(jià)值實(shí)現
在企業(yè)做新的AI應用的時(shí)候，會(huì )遇到很多復雜情況。大家通常會(huì )一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)場(chǎng)景去解決問(wèn)題，但當解決兩個(gè)、三個(gè)、四個(gè)場(chǎng)景的時(shí)候，再回過(guò)頭來(lái)看的時(shí)候，前面解決的這些場(chǎng)景都沒(méi)有用了，或者是失去管理了，或者是成本更高。
另外一種，先看企業(yè)里面有哪些場(chǎng)景是需要被智能化解決的，在每一個(gè)部門(mén)每一個(gè)領(lǐng)域找一兩個(gè)頭部場(chǎng)景，把整個(gè)用戶(hù)和客戶(hù)和企業(yè)需要交互或者是整個(gè)從售前到售后的流程能夠串起來(lái)，這樣就有一個(gè)全場(chǎng)景。我們更建議是全場(chǎng)景。
也就是說(shuō)，企業(yè)需要統一的平臺和數據中心。如果企業(yè)針對不同業(yè)務(wù)，從不同的供應商購入多款AI產(chǎn)品易造成業(yè)務(wù)線(xiàn)孤立，不同模塊間數據信息無(wú)法同步，管理混亂，統一平臺有利于保證產(chǎn)品及數據管理的一致性。在同一平臺上設計不同的場(chǎng)景產(chǎn)品，還能極大地提升搭建效率。相比單一產(chǎn)品和場(chǎng)景，Multiple Use Case&Extensible Platform能夠保持更加長(cháng)久的競爭優(yōu)勢。
好的平臺需要具備共通性、穩定性，支持售前、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品咨詢(xún)、售后服務(wù)、客戶(hù)關(guān)系維護等一整條完整服務(wù)。竹間能夠提供AICC（AI Contact Center）全棧式AI解決方案。所謂的全棧，是指涵蓋智能客服、智能外呼、坐席輔助、智能質(zhì)檢四大領(lǐng)域，包括諸多子功能，能夠從售前、售中、售后、客戶(hù)關(guān)系維護到業(yè)務(wù)洞察給客戶(hù)提供全面幫助。AICC形成完整的閉環(huán)，這不僅僅是溝通和交流，更是一種人機協(xié)作新模式。
竹間融合了NLP、語(yǔ)音識別和圖像識別的Bot Factory™平臺，從平臺可以連接到包括智能手機、電視、音箱、機器人和車(chē)載在內的多種終端應用，同時(shí)服務(wù)企業(yè)客戶(hù)及終端個(gè)人用戶(hù)。竹間智能可以賦能各個(gè)垂直領(lǐng)域，在A(yíng)I+金融、AICC、AI+零售、AI+教育、AI+智能硬件、AI+RPA等領(lǐng)域提供完整的解決方案。
