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  • 人工智能AI到底是什么??浅谈人工智能AI

    万次阅读 多人点赞 2020-06-24 18:09:25
    我们正处于AI时代:衣食住行中的AI什么是人工智能AI对传统行业的冲击AI对广告行业和媒体行业的冲击AI对教育行业的影响AI对艺术创作行业的影响AI对物流行业和工业行业的影响 我们每天所谈论的人工智能,究竟是什么...

    我们每天所谈论的人工智能,究竟是什么?

            人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
            人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
            人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
            简单而言什么是人工智能这个问题的答案很简单,但它非常重要。如何理解人工智能,决定了我们如何面对人工智能,如何抓住人工智能浪潮所带来的时代机遇。

            在知道答案之前,需要先了解一下:最近一些年,人工智能给我们的生活带来了哪些变化。它们不声不响地发生着,当你发觉时却早已势不可挡……

    我们正处于AI时代:

            其实,我们即将处于一个人工智能时代,每天都在和人工智能打交道。现在,让我们一起正式推开人工智能的大门,一起来扒一扒AI对我们『衣食住行』的影响。

    衣食住行中的AI

            前几日我去逛街,发现Selected的实体店里多了一个试衣神器叫魔镜系统,手只要轻轻一挥,就可以展现各种衣服在身上的效果,原来它长这副模样。

            它主要使用了计算机视觉和3D建模技术,消费者只在魔镜里输入自己的性别、身高、体型就可以选择心仪的衣服,进而通过技术将服装的虚拟影像『穿』在镜中的人像上,同时还可更换为同一款式的其他色彩。这就可以在更短的时间里试穿更多的衣服,而且省去排队的麻烦,这真是给女生的一大福利啊!对于商家也是一大福音,自2008年,全球最大的时尚集团之一绫致时装将selected引进中国市场以来,SELECTED由最初的50家店铺,增长到现在已超过1000家。
            SELECTED基于新零售这个时代趋势下的,采用大数据技术、人工智能技术更大程度上的充实客户体验感,提高品牌影响力。

            同是服装行业的优衣库,在四月新发布的福布斯2019年富豪榜中,优衣库的创始人柳井正击败软银掌门人孙正义再次成为日本首富,其中RFID电子标签、智慧门店发挥了不容小觑的作用。

            RFID电子标签也就是射频识别技术,相较于需要人工操作的条形码,RFID标签使得购物篮中的所有商品可以一次扫描,大大节省支付和库存管理的时间,从而保证热销产品产量迅速提高。

            另外,RFID电子标签将获取更加详尽的信息,比如消费者何时拿取商品和放回货架,及产品于何时何地售出,其产生的大量数据可以结合人工智能技术可以分析消费者行为。

            智慧门店采用智能导购可以为顾客选择和搭配服饰,提高购买率。

            在深圳万象天地的优衣库,每层楼都有两个电子智能屏幕。这是一款导购机器人,智能导购员是其主要功能。通过人机对话,分析用户的筛选条件,最终在屏幕上推送用户所需商品。

            智能导购给我们提供了更加精准、优质、舒适的服务。

            技术真是日新月异,90年代时,我们只会在实体店里买衣服,根本不会有什么网上购物的概念。随着互联网技术和移动支付技术的成熟,网购似乎已成为了大多数人生活中不可或缺的一部分,足不出户就可以购买到心仪的衣服。

            如今,AI、VR技术的发展,智能试衣更是会提高消费者网店和实体店的购物体验。

    『民以食为天』,那在饮食方面,人工智能对我们有什么影响呢?人工智能可不可以帮助我们控制饮食,保持魔鬼身材和好气色呢?

            推荐一款APP——Coco Nutritionist给大家,它是由麻省理工开发的,通过AI分析食物成分,合理地安排膳食并燃烧你的卡路里。

            这款APP的使用非常简单,只需要打开APP说你今天吃了什么,APP通过语音识别技术和语义分析技术,自动记录你的饮食信息;然后通过另外一套AI分析系统分析各个食物的营养成分和卡路里,并将营养数据可视化。我们可以清晰地掌握和控制自己的饮食。

            还有啊,你可以拍下那些『不知其名』的食材,APP会为你分析它的营养价值和热量,并给出适宜你的烹饪食谱。可谓是集合了计算机视觉、语音识别、语义分析各大技术于一体的健康小助手,指导人们科学健康地生活。

            聊完吃的,我们再一起来到美丽的西湖畔,感受一下阿里巴巴未来酒店里面的黑科技。

            进入酒店,刷脸完成check-in,乘电梯刷脸就可以按楼层;进入房间,刷脸就可以打开房门;

            当进入房间之后,客房小管家天猫精灵已等候在内,你可以通过天猫精灵控制房间温度、灯光、窗帘、电视等;餐厅里为你上菜的是机器人服务员。

            从大堂到电梯再到房间,乃至餐厅、健身房等等,都涵盖人脸识别、语音控制、智能机器人等黑科技服务。

            基于AI智能的酒店智慧系统解决方案,为住客节省时间、提供方便,且帮助酒店服务人员减少重复性工作。据阿里未来酒店CEO王群介绍,“未来酒店的人效比是同档次、同规模酒店的1.5倍。”可能再过10年,可能司机这个职业将被AI取代,2017年12月2日,深圳无人公交车打响了第一枪,无人公交正式上路。

            虽然有司机的监控,但已基本实现了无人驾驶的功能。

            除此之外,还记得2018年春晚上,100辆比亚迪无人驾驶车队声势浩浩荡荡,在港珠澳大桥向全球华人展示强大的科技魅力!


    什么是人工智能?

            人工智能这个词近年来已经深入到我们生活的方方面面并被捧得热火朝天,但是,极少人真正知道它到底是怎么一回事。

    机器人

            相信很多人都会说机器人,其充其量只能算是人工智能的外在形态。

            人工智能并不等同于这些“外在形态”,它是在背后负责操控一切的“大脑”,比我们想象的还要强大得多。

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            我们每天所谈论的人工智能,究竟是什么?

            维基百科这样解释:“人工智能亦称机器智能,是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。”而更富远见与洞察的答案却是:

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            人工智能 = 技术 + 应用。此处,技术是指那些能“让机器模拟人的基础能力”的技术。比如,人的眼睛能看,传统的机器不能,那我们就去研发“图像识别技术”,让机器能看;比如,人能理解文字,传统的机器不能,那我们就去研发“自然语言处理技术”,让机器能理解文本。

            此处,应用是指各行各业。所有可能应用到上述技术的地方,比如:安防、新零售、交通、工业等。

            这个等式在告诉我们:同样的技术,应用在不同的领域,能够创造不同的社会价值;同样的应用场景,搭配不同的技术,则都能够以不同的方式创造社会价值。

            接下来,我会为你详细地诠释这一点。

            人工智能,最终把那些传统意义上,只有人能做的事情,不管是简单劳累的体力劳动——感知和运动,还是复杂的脑力劳动——推理、决策和学习,都交给机器或软件去完成,它们会做得和人一样好,甚至是比人更好。

            那我们一起感受一下AI是如何把图像识别技术、GAN网络、自然语言处理技术应用到各行各业中。比如:广告行业、媒体行业、教育行业、艺术创作行业、物流行业和工业行业,颠覆了各传统行业的工作方式,消灭重复性劳动!

    AI对传统行业的冲击

    AI对广告行业和媒体行业的冲击

            阿橙大学专业学的是广告设计,毕业后,他去了一家4A广告公司担任设计师。

            对他而言,工作中最痛苦的时候并不是找不到做图的灵感,而是无休止地根据甲方爸爸的要求改图。

            半夜守着电脑等甲方回复,打开电脑看到辛苦做的图又被提了一大堆修改意见,就觉得要精神崩溃。

    “logo再大一点、颜色再亮一点,要体现出我们的理念和精神……”
    “我感觉设计得还不够大气,能不能换一个更高端的字体……”

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            而另一位在互联网公司做新媒体编辑的小爽,她的苦恼则是:你永远不知道新的热点和明天哪个会先来。

            当新事件发生的时候,就是她在电脑前埋头码字、思考抓眼球的标题的时候。

    “晚上十点主编打电话告诉我某某明星又爆出大料……”
    “你体会过辛苦排版了一下午的微信文章被打回的心碎吗……”

            我听着大家吐槽,却不知该如何告诉他们:这些烦恼,很快将不复存在了。不想重复性地替甲方爸爸改图?没问题啊,这件事,未来将由AI来替你做。

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            早在去年,阿里就发布了一款名叫“鲁班”的人工智能设计师。

            鲁班在去年双十一期间上岗,平均每秒做8000张海报,共计在双十一期间完成了四亿张设计图。

            简单来说,在鲁班的“人工智能小脑袋瓜”里存着海量的广告元素:如文案、产品、背景、点缀元素、LOGO等,他们不同的组合方式形成了一套“设计语言库”。

            设计师在做图的时候需要分析甲方的需求,调用脑子里存储的资源,思考解决方案,有时难免会出现“灵感枯竭”的情况。

            但鲁班的小脑袋瓜里装的东西可太丰富了,只要你一声令下,它就能一秒调出你想要的。

            这意味着,在大批量作业的商业设计领域,AI有着非常明显的优势:既快速,又齐整。

            从此再也不需要设计辛辛苦苦地做完一大批“每一个都不一样,但整体又要一样”的图后,感觉自己是个瞎子。

            可我们有没有想过为什么鲁班可以将脑袋中的元素完美地组合呢?

    前面有提及过按照一系列地组合方式呀。

            但是组合方式,或是说广告的模版是怎么来的呢?难道是设计师给出的?No,No,其实是依靠其背后的深度学习,对大量的设计广告案例(图像)进行结构化标注,然后输入大型的神经网络学习风格和排版,最后输出空间 + 视觉的设计模版。

            其实鲁班就是深度学习在设计行业里的一个应用,技术是应用的灵魂,而应用是技术的载体。

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    好吧,人工智能又能如何帮忙解决媒体行业里文字创作的烦恼呢?

            好,我们就来看看新媒体运营们头疼的:追赶热点、组织文案、写稿。

            不想大晚上被主编的电话叫醒,没问题啊,这份工作AI一样可以帮你完成得好好的。

            早从去年开始,公众号“中国地震台网”就已经在用AI新媒体编辑写即时新闻了。

            比如说,前不久日本北海道地区发生5.5级地震的新闻就是由AI写的,排版和文字长这样:

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    虽然文字和排版都很简单,但猜猜写这篇推送AI用了多久?

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            只用十秒,就完成一篇推送。24小时超长在线,一有突发事件就能马上开始工作。

    换做是我来写作的话,十秒钟大概只够时间写完一个标题吧_;。

            人工智能写作依靠的是背后的数据库和优秀的技术比如自然语言处理,将数据、案例素材、文字流畅地组合一起形成文章。

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            如果说,上班一族最讨厌的是无意义的重复性劳动,那么,对于学生党而言,最烦恼的应该就是考试了吧。考试不仅考的是学习能力,还有应试技巧(没错,就是套路)。那么,在考试之中,人工智能的表现又如何呢?

    AI对教育行业的影响

            先看看千军万马过独木桥的高考。2017年,成都的AI-MATHS高考机器人参加了高考数学,在掐断题库、断网、无人干涉的情况下进行解题。结果是,它分别用了22分钟和10分钟完成了高考北京文科数学卷和数学全国卷二,最终分别获得了105分和100分,平均分102.5。

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            虽然人家考得一般,但人家题目做得快啊,给你十分钟写一张卷子,你能考这个成绩吗?可见,在学习方面,人工智能做的也并不比你差。不好好学习的话,可能连考试都考不过AI。再告诉你个事儿,AI在“考试”领域可不仅仅能成为参与者,它还能成为老师一样的批改者。
            在浙江外国语学院国际学院,来自阿里巴巴的人工智能已经为11位留学生批改了作文,平均每篇作文批改时间为40秒。

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            说不定在不远的将来,决定你考试过不过,能不能拿到毕业证的,不再是人类批改员,而是更准确、更高效的人工智能批改员。同样的,无论是AI考试还是AI批阅试卷还是上个案例中的AI写作,都是深度学习——自然语言处理的应用,我们看到了同一技术可以实现不同的应用。

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    AI对艺术创作行业的影响

            图像风格迁移是计算机视觉领域中,比较有意思的应用。风格迁移也就是:你给人工智能一张随便拍的照片,它就能帮升级成梵高风格的绘画作品。

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            图像风格迁移的背后可以是深度学习——卷积神经网络的图像特征提取,比如2016CVPR(CVPR是计算机视觉的顶级会议)论文《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》就采用卷积神经网络来进行风格迁移。

            还可以是利用GAN网络技术风格迁移,在2018CVPR论文《Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer》中,将设计师设计好的某些艺术字母风格迁移到没有出现过的字母上,避免重复设计。

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            GAN网络学习第一行的P、U、W三个字母的艺术风格,生成其余23个字母的艺术风格,如上图中的最后一行。

            或许现在你还不知道什么是卷积神经网络、GAN网络,或许还比较难理解背后技术的思想,但现在我们只需知道它是深度学习的一个技术即可。

            一个应用的实现往往可以选择不同的技术,这就需要我们结合具体应用和分析应用的特点选择适宜的技术。

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            人工智能确实无法凭空创造,但只需要给它一点点线索,它就能从强大的小脑袋瓜里给你输出想要的东西。

            比如谷歌家出的一个会画画的黑科技AutoDraw。大概就是,你随便鬼画个什么,谷歌都能把它变成一副正儿八经的画。

    没想到AI还真能手绘图像,那它背后的技术是什么?

            其实AutoDraw使用了图像识别技术,AutoDraw首先识别出用户用简单线条画出的图形,然后根据识别的结果将『简单线条』替换为系统内置的『准确』图形。通常提及图像识别技术时,人们大多数时候会想到人脸识别、物品识别,现在我们可以了解到同样的图像识别技术,当稍微调整之后可以做出更多有趣的应用。

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    在制图、绘画的设计行业里,需要大量的创意和灵感,AI表现得并不比人类差,同样是艺术领域里的音乐演奏和创作,AI的表现如何呢?

            近日,首个机器人音乐舞台剧《墨甲幻音》上演为清华大学庆生,演员有竹笛机器人,箜篌机器人和排鼓机器人,奏响了科技和文化的琴瑟和鸣。

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            但是,这可不是AI初次展露在音乐中的天赋,深圳平安科技在“全球AI艺术大赛(Global AI Art Competition)”的作品《青春记忆》荣获大赛最高荣誉一等奖。它可是由人工智能完全创作的音乐,无论是制曲还是填词。

            那它是如何制造出来的呢?它学习了5万多首相同风格的音乐作品,10万多篇流行音乐歌词和诗歌,通过深度神经网络学习特征,制作出曲和词,然后再学习一个深度模型将曲和词联合起来。

            人工智能已经称为一种可行的工具,帮助音乐创作人创造出更多佳作。流行歌手泰伦萨瑟恩(Taryn Southern)与AI合作,共同打造她的首张专辑《I AM AI》。


    以上这些需要用脑的工作都能交给人工智能完成,还做得不比人类差。那么,那些重复性劳动程度高的体力活就更不用说了。我们来看看需要大量人力支持的物流行业是如何利用AI的?

    AI对物流行业和工业行业的影响

            京东早就用上了物流机器人。

            在东莞麻涌的一个京东分拣中心,原来的300位分拣员工,被裁到了仅剩20人,而这个裁员还将继续。

    那谁负责去派送呢?

            去年开始,京东的无人车就在北京的6所大学完成了第一次的派送任务。原本由快递小哥负责的派送工作,现在也换成了人工智能。

            不需要担心无人车会送错、延误等等,这辆无人车配置多种传感器结合计算机视觉技术一路上能360度感知路况,比人类派送员还要靠谱。

            感慨这世界变化太快?其实,在你的视线范围之外,还有更多行业正在受到人工智能的冲击。物流行业如今朝着无人化、自动化发展,工厂和生产流水线就更不用说了。你知道上海通用金桥工厂的凯迪拉克轿车是如何生产出来的吗?繁重劳累的焊接工作,在机器人的手中如同拈花般轻松自如。

            偌大的车间内,只有10多位工人,他们管理着386台机器人,每天与机器人合作生产80台凯迪拉克。


            无论是AI制图、制曲、写作、考试、阅卷、快递派送、无人车间都依靠【技术】的支撑,而【应用】上的更高需求使得技术得以迭代优化。

            我们从人工智能在传统行业中的应用中探索AI的本质,除此之外,我们还需想想看,用AI既节省成本,又提高效率,有哪个聪明的企业家不会选择使用人工智能替代人力的重复性劳动呢?

            这下,你能明白为什么我说,在不久之后,大家的“烦恼”都将不复存在了吧。

            全球最权威的咨询公司麦肯锡的研究报告称:预计到2030年,人工智能的发展,将有7500万至3.75亿人需要重新找工作。

            这意味着全球每100人中,就有3~14个人需要另谋出路。

            在18年西班牙世界零售大会上,刘强东说“未来京东,百分之百无人化运营,未来的京东将是一家自动化运营的企业,京东将在未来的十年里,把现在的16万员工减少到8万。”

            在这样的背景下,有的人会想我的工作也不一定会被机器替代,且行且看不着急,但我想说的是:科技不一定只意味着淘汰,更多是机会和价值。

            人工智能简而言之:人工智能 = 技术 + 应用。



    (后续待补充)
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  • 人工智能行业《企业人工智能应用现状分析(第二版》)报告洞察:悬而未决的AI竞赛,全球企业人工智能发展现状-200318.rar
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  • 企业人工智能应用现状分析(第二版)》报告洞察:悬而未决的AI竞赛-全球企业人工智能发展现状.pdf
  • 人工智能入门」AI什么

    万次阅读 2019-07-24 10:46:53
    简评:「人工智能入门」系列的第一篇,讲解了 AI 、机器学习、深度学习是怎么回事,他们之间的关系,常见的 AI 算法等知识。当有人问你这些概念的时候,你可以通熟易懂地讲解。 本文知识点: 人工智能AI)、机器...
    简评:「人工智能入门」系列的第一篇,讲解了 AI 、机器学习、深度学习是怎么回事,他们之间的关系,常见的 AI 算法等知识。当有人问你这些概念的时候,你可以通熟易懂地讲解。

    本文知识点:

    • 人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)的关系如下,DL ⊆ ML ⊆ AI。
    • 人工智能比喻成的孩子大脑,而机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程,而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。
    • 人工智能是目的,是结果;深度学习、机器学习是方法,是工具。
    • 人工智能的概念是在 1955 年提出的;机器学习概念是 1990 年提出的;深度学习概念是 2010 年提出的。
    • 深度学习曾经是以机器学习中的「神经网络算法」的身份存在的,随着大数据的爆发,深度学习被单拿出来,成为一种学习思想。

     

     

    “The last 10 years have been about building a world that is mobile-first. In the next 10 years, we will shift to a world that is AI-first.” (Sundar Pichai, CEO of Google, October 2016)

    从亚马逊、Facebook、谷歌、微软这些顶级科技公司能都看出,世界上最具影响力的技术公司的领导者都在强调他们对人工智能(AI)的关注。

    • 但是什么是 AI?
    • 为什么 AI 很重要?
    • 为什么 AI 现在正是好时候?

     

    我们对人工智能越来越感兴趣,但该领域主要由专家来理解。本文的目的就是希望「能够用浅显的语言解释 AI」

    先解释 AI 的含义和关键术语。

    本文将说明 AI 的最有效的领域之一,「深度学习(Deep Learning)」是如何工作的。

    将探索 AI 解决的问题以及它们为什么 AI 很重要。

    了解 AI 的历史,为什么 20 世纪 50 年代就有 AI 概念,可等到今天才爆发。

     

    风险投资家,一直努力寻找新的趋势,为消费者和公司创造价值。他们相信 AI 是一种比移动或云计算转变更重要的计算演进。

    「这是很难夸大」亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯写道,「在未来20年,AI 将对社会造成巨大的影响」。无论你是消费者、公务员,企业家或投资者,这种新兴趋势对我们所有人都很重要。

    什么是 AI?

    ★ 人工智能:智能程序的科学

    Artificial intelligence: The science of intelligent programs

    1956 年 John McCarthy 创建的「人工智能」(AI)是一个通用术语,指的是表现出智能的行为的硬件或软件

    用 McCarthy 教授的话来说,它是「制造智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程」。

    「AI」这个词儿已经存在了几十年,然而,一直以来进步有限,因为解决许多现实世界问题的算法太复杂了。

    复杂的活动包括进行医疗诊断,预测何时机器将失效或测量某些资产的市场价值,涉及成千上万的数据集和变量之间的非线性关系。

    在这些情况下,很难使用我们最好的数据来「优化」我们的预测。在其他情况下,包括识别图像中的对象和翻译语言,我们甚至不能制定规则来描述我们目标。举个例子:我们怎么能写一套规则,完整地描述一只狗的外观?

    如果我们可以降低从程序员到程序的复杂预测(数据优化和特性规范)的难度呢?

    这是现代人工智能的关键点。


     

    ★ Machine Learning 机器学习:推理 - 知识 - 学习

    机器学习(ML)是 AI 的一个子集。所有机器学习是 AI,但不是所有的 AI 是机器学习。「AI」的兴趣在今天表现于人们对「机器学习」的热情,进展迅速且明显。

    机器学习让我们通过算法来解决一些复杂的问题。正如人工智能先驱 Arthur Samuel 在 1959 中写道的那样,机器学习是需要研究的领域,它给计算机学习的能力而不是明确地编程能力

     

    大多数机器学习的目标是为特定场景开发预测引擎。一个算法将接收到一个域的信息(例如,一个人过去观看过的电影),权衡输入做出一个有用的预测(未来想看的不同电影的概率)。

    通过计算机学习的能力,通过优化 任务 衡量变量的可用数据,做出算法,来对未来做出准确的预测。

    机器通过训练学习。算法最初接收其输出是已知的示例,此时要注意其预测和正确输出之间的差异,并且调谐输入的权重以提高其预测的准确性,直到它们被优化。因此,机器学习算法的定义特征是,它们的预测的质量随着经验而改进

    我们能提供的数据越多(通常达到一个点),就可以创建越好的预测引擎(图 2、图 3 连起来看)

    常见的有超过 15 种机器学习方法,每种方法使用不同的算法结构以基于接收的数据优化预测。深度学习最受欢迎,其他的受到较少的关注,但却非常是有价值,它们更适用于广泛的使用情况。

    具体的机器学习算法有:

    每种方法都有其优点和缺点,可以使用组合。选择的算法来解决一个特定的问题将取决于因素,包括可用的数据集的性质。在实践中,开发人员倾向于实验来选择采取哪种方法。

    机器学习的使用案例根据我们的需求和想象力而有所不同。

    使用正确的数据,我们可以构建不同目的的算法,包括:

    • 根据他们以前的购买数据推荐产品;
    • 预测生产线上的机械何时异常;
    • 预测电子邮件是否被误解;
    • 估计信用卡交易是欺诈的概率等等。


     

    ★ Deep Learning 深度学习

    一般的机器学习  写执行某些任务的程序是很困难的,比如理解语音和识别图像中的对象。

    举个例子,如果我们想编写一个识别汽车图像的计算机程序,那么我们就不能指定一个算法来处理汽车的特征,以便在任何情况下都能进行正确的识别。汽车有各种各样的形状、大小和颜色.。他们的位置,方向和姿势可以不同。背景,照明和其他许多因素影响的对象的外观。变量太多,就算是我们硬头皮写了出来,这也不是一个好的可扩展的方案。如此一来,我们就需要为每一种我们要是别的对象单独的写程序。

    但是,深度学习(DL),这彻底改变了人工智能的世界。深度学习是一个子集的机器学习。所有深度学习都是机器学习,但并非所有机器学习都是深度学习(图4,下)。

     

    深度学习是很有用的,因为它避免了程序员必须按照特征规范(定义数据中所分析的特征)或优化(如何权衡数据以提供更准确的预测)的任务。(园长:简单说,深度学习让程序员不用看特质和优化)

     

    深度学习是如何实现的?

    深度学习模拟大脑,人类大脑会学习来克服困难 :包括理解言语和识别对象,不是通过处理穷举规则,而是通过实践和反馈。就像一个孩子,看到汽车会知道这是汽车,看到图片会知道上面表达的含义。孩子们没有一套详细的规则来学习,孩子们是通过训练而掌握这些的

    深度学习使用相同的方法。基于人工和软件的计算单元,其近似脑中的神经元的功能被连接在一起。

    它们形成一个「神经网络」,它接收一个输入(继续我们的例子,一辆汽车的图片),分析;他做出判断并被告知自己的判断是否正确,以此来训练。如果输出是错误的,神经元之间的连接由算法调整,这将改变未来的预测。最初网络将错误多次。

    在数百万的例子中,神经元之间的连接将被调整,实践使其逐渐完善,一步步接近完美。

    通过深度学习 DL 我们现在可以:

    • 识别图片中的元素;
    • 实时翻译语言;
    • 使用语音来控制设备(通过 Apple 的 Siri,Google Now; Amazon Alexa 和 Microsoft Cortana);
    • 预测遗传变异如何影响 DNA 转录;
    • 分析客户评论中的情绪;
    • 检测医学图像中的肿瘤;
    • 其他更多可能性。。。

     

    深度学习将程序员从复杂的问题处理中解放出来,为一系列重要问题提供了成功的预测的工具。

    原文: The fourth industrial revolution: a primer on Artificial Intelligence (AI)
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  • 前年谷歌AlphaGO与人类的挑战赛成了当时的热门话题,同时...什么是人工智能人工智能又能为CRM带来什么?这篇文章和大家一同探讨。 什么是人工智能? 技术正以比以往更快的速度发展。云计算,社交媒体以及移动设...

    前年谷歌AlphaGO与人类的挑战赛成了当时的热门话题,同时也是人工智能的一个标志性事件。再加上最近又发布重磅消息:IBM Watson与Salesforce在人工智能领域达成深度合作,这让很多科技以及CRM业内相关的人士都对人工智能有了极大的兴趣。什么是人工智能?人工智能又能为CRM带来什么?这篇文章和大家一同探讨。

    什么是人工智能?

    技术正以比以往更快的速度发展。云计算,社交媒体以及移动设备无处不在。每个人(每个物体)都被连接在一起:30亿的互联网用户,50亿的移动用户以及60亿连接的设备正组成一个历史上前所未有的信息交互网络。但这只是刚刚开始。

    人工智能(AI)是人类下一波巨大的革命,由于计算能力的进步,在云端低成本和大容量的存储能力以及更容易访问的算法,他将会比之前的技术革命具有更大的能量和破坏力。

    AI经常被不同的术语进行描述:机器学习,深度学习,自然语言处理,预测分析等等。所有的这些术语都指出了未来我们的平台和系统是足够聪明去学习我们的交互和数据,不仅会帮助我们回答问题,也会预测我们的需求,管理我们的任务并及时的进行提醒。AI可以连接我们生活中的很多点(家庭,工作,旅行),带给我们从家到汽车再到办公室的无缝的体验。大部分的体验都会来自我们的手机。再过几年,AI将会植入到每一个数字渠道中。

    作为消费者,我们在没有意识的情况下已经在使用AI了。Google利用AI自动的搜索查询,在无需人工干预的情况下非常准确的预测你想搜索的内容。Facebook新闻推送以及亚马逊通过机器学习算法为你提供个性化的产品推荐。自动驾驶汽车应用各种AI的技术去避免碰撞和交通拥堵。所有的这些应用都让消费者对未来有了更多的期待:新的客户交互是智能,快速和无缝的客户交互体验。

    今天,每一个公司都面临将AI植入到业务并带来成功的挑战。但是直到现在,AI的成本还是企业难以承受的,实施AI解决方案要花费高成本,数据科学家的短缺以及不完整的数据,让大多数的公司都望而却步。

    这就是Salesforce为什么进入到该领域的原因。在1999年,Salesforce发布了云CRM平台,让无论是大公司还是小公司都可以使用更好的CRM。从那时开始,其不断成长成为一个客户成功平台,解决方案覆盖从销售,服务,市场,社区,分析,电商,物联网到应用。现在可以通过Salesforce爱因斯坦让这个平台更加智能。旨在让无论规模大小的公司都可以更加聪明并能对他们的客户进行预测,Salesforce爱因斯坦可发现和洞察,预测收入,推荐下一步行动以及自动为业务人员分配任务等——所有的这些都会变的越来越聪明。

    到2020年AI解决方案的市场预估会达到1530亿美金——美国银行美林证券

    为了帮助你抓住AI的机会,我们会在本文中展示以下几个主题:
    √ 什么是AI,机器学习以及深度学习
    √ AI的发展趋势是什么,为什么突然变成了热门话题?
    √ AI对商业意味着什么,包含关键的挑战和机会

    AI会如何影响具体的业务功能,包含:
    √ 销售
    √ 客户服务
    √ 市场营销
    √  IT

    如何谈论AI

    人工智能(Artificial Intelligence):英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

    人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

    机器学习:机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

    它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

    深度学习:是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

    自然语言处理:是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

    大数据:是人工智能的基础——大量的机构化和非结构化的信息提供表面图形和预测的输入

    物联网:任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中。

    预测分析:是高级分析的一个分支,基于历史数据和行为模式来预测未知的未来事件。你之前可能会经历过根据你对不同的邮件促销采取的行动会收到和你相关的信息。

    智慧世界的路径

    计算和数据息息相关。这是写进牛津字典中的关于电脑的定义:“一个用来存储和处理数据的电子设备。”从一开始,电脑是设计用来填补人类智能在存储,分类,检索以及应用大量的数据帮助我们更快的解决问题。

    在一开始,这是一些非常简单的问题。根据纽约时报的信息,最早的计算原型,由比利时的思想家Paul Otlet在1934描绘出的,“可以让人们搜索和浏览数以百万计的相互关联的文件,图像,音频和视频文件”。这是互联网早期的一个富有诗意的名字,:“曼达纽姆,“意味着存储和处理海量数据的。设计的前提是去做人类无法完成的任务:记录每一个小细节,把它存储起来,以便在需要的时候可以很容易地访问每个数据点。(人的大脑相反则总是关注在重要的事情上)

    很多,很多的公司现在发现他们拥有大量的数据,但是他们要如何处理这些数据呢?

                                                        ——Ascander Dost   Salesforce高级软件工程师和语言专家

    从一开始我们就希望计算机可以做的更多。在1956年,麦肯锡创造了人工智能这个词,描述了一个机器可以解决现在人类可以解决问题的世界。

    但是为了从简单的计算到真正的人工智能,计算机需要完成三件事:
    数据模型:智能分类、处理和分析数据
    原始数据:为模型提供基础并不断进步
    处理能力:更快的驱动,高效的计算

    这就是为什么,概念不是很新,但是真正的AI只是近年来才变的现实的原因。

    从数据模型开始——>提供海量的数据——>开始学习

    机器处理的数据越多,它就拥有更快的计算能,并会变的越聪明。

    这里有一个经典的列子:假如我们想训练机器去学习识别猫的图片

    在只有前两张猫的图片情况下它可能得出这样的结论:一只猫是一个毛茸茸的东西,尖尖的耳朵,杏仁状的眼睛,有胡须。但是如果我们提供了中间这张没有耳朵和爪子的猫的图片时候,计算机会得出什么样的结论呢?

    可见只用两个图片来教机器如何正确的识别一个加菲猫是不够的。但是用数十亿不同猫的图片为基础——差不多包含每一种颜色,大小以及可能的位置使机器能够更准确的识别它。

    早期数据模型由于缺乏大量干净的数据来构建完美的数据模型而无法有效的”学习“,直到近期,激增的数据通过互联网随时访问,让数据模型可以更聪明的利用数据。斯坦福大学的计算机科学家Andrew Ng和谷歌研究员Jeff Dean领导的研究小组在谷歌创建了一个巨大的神经网络模拟的人脑,包括成千上万的处理器和超过10亿个连接器。然后,他们从数以百万计的在线视频中提取了猫的机器随机图像。通过识别的共性,并通过其脑神经网络滤波的图像,这台机器基本上是教自己如何识别猫的形象。这是一个AI惊人的成就,这在几年前是完全不可能的,因为获得数以百万计的图片是非常不容易的。

    但还有另一个限制因素:处理能力。在早期的计算机时代,机器充满了整个大学楼的房间。不过集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍(感谢戈登·摩尔的观察,并称为摩尔定律),我们把更大的处理能力放入更小的盒子,把电脑从大学和企业带到消费者手中。

    “提供足够的猫照片到神经网络,它可以学习辨认猫。提供足够多的云彩的照片,它可以学习识别云彩。”
    -连线杂志,2016年1月:“人工智能终于进入我们的日常世界”

    个人计算时代开辟了消费者、商业软件、游戏以及小工具的市场。当互联网跟随电脑走出大学和政府大楼,我们看到市场的大爆炸。即时的连接正改变一切。云计算意味着企业不必担心物理基础设施的规模拓展。移动崛起对苹果iPhone以及谷歌安卓的成功至关重要,应用程序扩大了软件和游戏市场。移动也使我们摆脱了那些需要在家和办公室的计算节点,实质上创建了建立在真实世界之上的通信和商业的一个虚拟世界。

    今天,我们已经到达了创建真正的人工智能所需的三个十字路口:智能数据模型,轻松获得几乎无限的海量数据,又便宜又强大的云计算。如前面提到的,当我们搜索谷歌,在Uber搭车,或在亚马逊上购买产品,AI就已经存在于我们日常生活中了。

    AI对商业意味着什么?

    还记得计算机是如何变得更小和更智能以及更便宜的吗?智能设备的激增导致生成了越来越多的业务数据,这反过来又能使机器能更好的学习。物联网包含了整个数字连接设备的世界:烤箱、牙刷、温控器、灯泡、汽车以及更多——它们正在被联网,彼此通话。这些数十亿连接的设备意味着大量的客户数据—事实上,世界上百分之90的数据是在最近一年创建的。

    企业需要聪明的方式来收集,消化,并应用数据,这是物联网的生命线。

    但是AI的影响并没有就此停止。当然每一个设备的背后都是是一个真实的客户——下一代客户期望在每一次和企业互动都会有拥有一个一致的,智能的体验。当订单延迟交货的时候,他们期望得到一个新的到货时间,并能因此而得到一定的优惠——如下次购买可提供免费送货——而不必再拿起电话和服务人员进行交谈。AI让创建一个智能的商业应用程序变成可能,在跨销售、服务和市场营销互动提供更智能的客户体验。

    然而,对于大多数企业,人工智能很触碰。从以往的经验上看,公司在采用人工智能上面临四个关键挑战:
    √数据
    √专业知识
    √基础架构
    √情境

    下面,我们将探讨公司如何可以以新的方式解决这些挑战。

    1、数据挑战:
    对于企业来说,不仅仅是数据量的问题——还有就是所有的这些关键数据点是如何组织起来的。业务数据通常依靠混合云和内部部署系统驻留在各种内部和外部资源中。通常,这些系统互相不通话,导致孤立的数据和不一致数据的质量。基于云的CRM解决方案,如Salesforce是连接所有数据并创建每个客户的单一视图,这种数据连接的方法是利用AI的至关重要的一点。

    2、专业知识的挑战:
    除了数据之外,企业必须具备分析和执行的工具和专业知识。这是很难解决但是两个常见的问题:孤立的数据存储和极度缺乏的数据科学家。根据麦肯锡全球研究所的报告,目前数据科学家缺口至少19万。但是今天,AI工具的进步使得企业能够在没有大量数据科学家的情况下更聪明地工作。

    3、基础设施的挑战:
    离散和孤立的数据源限制了企业更好的利用他们的数据的能力,分散的基础设施系统一样给企业带来挑战。高成本的硬件和计算系统让企业不具备能力运行机器学习算法,这阻碍了很对企业进入这一领域。然而现在,云计算已经使AI更容易和负担得起的。

    4、情境的挑战:
    对于许多企业,人工智能似乎不仅遥不可及,而且还和自己不相关。主流文化想象的AI是R2D2和C3PO的形象(星球大战中的机器人名字),而不是现代商业流程中的的重要组成部分。阅读了解更多关于AI将如何改变销售,服务,营销,生成自动化的任务,赋予每一个员工更大的价值。

    这种未分析的和不可用的数据不仅仅会丢失机会。这也是一个与现代消费者的方式用他们希望的方式沟通的一个重大失败。目前,一半的商业决策是建立在不完整的信息上的,这将使业务从产品和客户中间断裂。我们对只有不到1%的客户创建的数据进行了分析,正如有77%的客户所说,他们从没有和公司进行交互过。

    然而现在企业有机会改变这些——去关闭商业智能和客户体验之间的鸿沟。新的工具洞察了有意义的客户信息。这些工具解释了人工智能是如何存在的:基本的工具需要你将信息“拉”出来,而更聪明的工具是“推”信息给你,预测你要知道的信息。通过机器学习,计算机系统可以得到所有的客户数据,并在此基础上,运行我们不仅已编程的操作,也会适应变化。算法会适应数据,开发行为未预先编程。学习阅读和识别语境意味着一个数字助理可以扫描电子邮件,并提取你想要了解的信息。这种与生俱来的能力可对未来行为进行预测,更深入的了解客户,积极主动而不是被动等待。

    到2018年,1560亿的设备将会连接在一起——Gartner

    拥抱人工智能机会的企业将能够创建客户希望他们提供的现代的体验,与他们所有的设备进行连接,分析他们的数据更好的了解他们,能够预测并更好的服务他们。

    CRM的人工智能样子是什么?想象下能够捕捉实时的购买信号,无论发生在哪——从客户支持请求到潜在客户发的社交信息。然后想象下我们能够分析每一个数据点,把数据从Salesforce,外部来源,以及物联网中抽取回来创造每一个客户的完整视图。这进一步让我们能够预测下一次与客户销售,营销,或服务互动的更佳时机。这是一个全新的方式连接到您的客户和潜在客户,通过智能驱动客户成功的新时代。

    AI对每一个行业都有影响。销售将能够预测商机并专注于更好的线索上。客户服务团队将提供下一代的主动服务,在机器故障前或在客户提问前就在社区提供解决方案。市场营销可以为每一个客户建立基于预测的旅程,提供前所未有的个性化体验。IT可以嵌入到智能的各个方面,为员工和客户创建更智能的应用程序。

    61%的员工希望人工智能可以协助解决和他们工作相关的活动,这将会对他们的日常工作有非常重大的影响。 ——Salesforce的研究

    更智能的销售

    假想你是一个名叫 James 的销售代表。每天早上醒来后,脑海里想到的第一件事是所有要打的销售电话。其实你并不需要非常痛苦的去思考这件事,因为我们生活在一个连接的世界。你可以查看你的智能手机,手机上的 CRM 会自动显示你当天的日程安排。所有关键的客户会议会以业务机会的分值作为优先级显示出来。你的智能手机上也会显示每个客户的三个首要痛点以及按时到达该客户地点的路线指示,这些路线信息都已经预先编进了你车内的GPS里。快速的喝完一杯咖啡后,你就可以准备好开始新的一天了。

    正当你要去拜访第一个客户时,有一条重要的通知发送到了你的智能手机上:是一条关于该客户的新新闻,该客户刚刚收购了一家数据分析公司。你的销售助理从热门新闻文章中整理出了一些重要发现的摘要信息,同时还有与客户最近的收购相关的产品推荐以帮助你成单。就在几秒的时间内,你就掌握了交易的整体情况以及相关的市场更新信息,甚至是与客户对话的开场白,所有这些都预置并显示在了你的 CRM 中。

    在结束了与客户的谈话后,你的智能手表开始振动起来,“干得漂亮,James!看来客户对你的产品推荐很满意。我们建议你将此交易的阶段变为第五阶段。

    你想要我这样做吗?”只通过一次点击,你就将业务机会从”经过验证的交易”移动到“价格讨论”阶段。当你返回办公室后,你收到了一条推送消息,提醒你,“你的会议记录已经成功的上传了。系统从中自动提取了以下任务项,根据任务项整理出了下一步跟进邮件。你想要我现在发送这封邮件给客户吗?”只需要一个点击操作,你就成功的发送了敲定下次会议的邮件,而不需要手动将客户数据或关键事件记录到 CRM 中。

    从上面的例子中我们可以看到,通过 AI 以下三种方式会令销售人员的销售变得更加智能:

    √自动捕捉数据,使销售代表能够发现更佳的下一步动作

    √销售预测帮助销售代表对潜在客户进行优先级排列并快速地响应高价值业务机会

    √数字助理会通过预约通话并设置提醒来帮助销售代表维护关系

    业务应用和销售工具变得更容易访问并更加贴近数字时代的生活方式,尤其是当智能手表和其他可穿戴设备越来越融入到我们的日常操作和交互当中时。随着基于情境感知的消息推送使每次的销售变得更快且更智能,用户交互时间会从几分钟缩短到几秒钟。

     “可以对你的手机说:“我显示一下我今天要通话的潜在客户”,然后它就会为你进行以下操作:分析每个潜在客户所处的阶段、查找热门的潜在客户并显示哪些是需要优先通话的潜在客户列表以及转换为客户的可能性,以及转换后能实现的预期销售额等。

                                                              ——Chalenge Masekera Salesforce 的数据科学家

    更智能的服务

    我们可以想象以下这个情境:Maria 在网上订购了一个礼物并支付了确保可以两天内到达的快递费用,以确保她的哥哥能在生日当天收到这个礼物。然而在她哥哥生日当天,她给哥哥打电话了解到包裹还没有到。她就打电话给了供应商,她按照提示输入一系列的数字键才找到相关部门。最终电话被转接到了一个客服那里。看起来她之前选择的所有选项都没有被记录下来,因此她必须要向这位客服从头讲述整个过程。那位客服又将电话转给了另一位客服,她又要从头讲述一遍整个过程给这个客服,然后这个客服又告诉她要稍等一下。最后她只能无奈的挂断了电话。

    但使用人工智能以后,服务可以预测每个客户的需求,而不是简单地回应客户。在 Maria 打电话给她哥哥之前,集成了人工智能服务的 CRM 就一直在追踪包裹的动向并在延误的时候马上通知服务代表。继而那位服务代表就可以提前联系 Maria,让她知道包裹会在什么时间抵达并在她下次下订单时免费提供当日送达服务。

    上述情景是可行的,因为交互不是在客户拿起电话时才开始的,而是持续不断发生的。客户和公司间的对话是客户在每个数字渠道(从智能手机到连接的设备再到社交媒体)的交互,公司要基于这些数据来寻找解决方案。这个解决方案可能在问题发生前就已经产生了,客户无需去打电话,因为服务已经将问题提前解决了。

    在 2015 年,25% 的客户服务领导者使用了预测性分析或更优的下一步动作功能      — Salesforce 调查

    AI 驱动的交互会将正确的内容自动的在正确的时间推荐给客服人员,包括建议的解决方案、有联系的个案以及更优的下一步行动。客服人员可以以有机的方式向客户介绍这些行动,而不是提供她并不需要的服务。一旦问题得到解决,客服人员可以在客户记录中留下备注,指示系统以定期与客户联系并在恰当的时候对客户进行向上和交叉销售。将持续的客户数据流翻译成对客户的了解,并给客户带来绝佳的体验,从而帮助我们构建品牌忠诚度。智能的服务还可以帮助企业识别客户流失的风险,从而提前预防客户流失的发生。预测智能可以识别哪些客户有流失的可能,从而销售代表可以通过更加个性化的服务与客户建立新的关系以增加销售。感觉被企业忽视或是使用无效率的系统都一定会导致客户的流失。没有将 AI 应用到 CRM 中的公司会感觉到自己陷入了困境。

     ”最终,有益的 AI 功能会被应用到电话、聊天工具、电子邮件以及人们使用的其他沟通工具中。这些都会成为基本的商品,但如果你有非常精确以及有益的 AI,人们就会喜欢你的服务。“

                                                                      ——Richard Socher Salesforce 首席科学家

    更智能的营销

    新一级别的精准和个性化,让更智能的机器更智能的使用数据进而更适应市场营销。利用AI 的市场营销人员能够在正确的时间联系每个客户,了解每个市场活动的更佳受众,向每个客户推送更优质的内容。

    今天的市场营销人员拥有丰富的数据和洞察与客户或潜在客户进行交互。以前市场营销人员仅仅是基于地理位置或行业等属性来对目标受众进行简单的分组。通常是因为市场营销人员并不十分了解每个人,即便是了解每个人,单独给每个人发送适合的消息、内容或服务也实在是耗费人力。

    使用了动态内容(由预测型的智能服务提供)的市场营销人员中有 74% 的人认为这些内容在制定贴合客户的营销流程方面起了至关重要或是非常重要的作用。— Salesforce 调查

    使用了 AI 的营销人员能够:

    √使用智能化的评分来预测每个客户的转化可能性

    √基于可能的未来事件,使用预测智能服务来细分和建立受众

    √为每个客户自动匹配适合的营销流程

    √每次提供更合适下一次营销的产品、内容或服务

    √在更有可能吸引客户的时间点发送消息

    ”假定你是一名营销人员,你要在特定的时间发送特定的邮件,然而你不想一遍一遍得去重复这些相同的步骤。这时机器人程序可以帮助你完成这些操作。“——Chalenge Masekera    Salesforce 的数据科学家

    智能的 IT

    我们正在进入 Salesforce CIO Ross Meyercord 称为”代码的连续统一体“的时代:一个代码量少或是无须代码的平台变得更强大以及更普遍的时代,让业务人员也可以成为开发人员。并不是说以后完全无需编码了,但这个重要的发展确实标志着构建应用的民主化时代的到来,因为应用变得越来越贴合每个业务功能。

    尤其是业务应用将会建立一个新的标准。消费者应用具备直观的用户界面,无缝的集成以及智能化的交互能力。业务应用也必须是智能的,快速的并且是易于使用的。与合作伙伴协作或是更新销售报价就像叫一辆优步车一样简单。因此对于 IT的问题就是:我们如何使新一代的开发人员以更加快速的方式构建更加智能的应用?

    答案就是平台。正如 Heroku 能使开发人员在现代语言中快速地构建开放式的应用一样,AI 平台也应该能使开发人员在不需要 IT 介入的情况下,以更少的编码构建预测型应用。利用 AI 强大的功能,大众数据科学家能够采用少代码的解决方案来构建任何他们想要的预测型应用,甚至是CRM 驱动的应用,包括欺诈识别或者风险评分的应用都能够构建出来。

    为了让开发人员以及非开发人员能够构建预测型应用,更佳的平台必须具备:

    数据就绪:类似 Salesforce 这样的平台提供了原生的数据,因为不再需要 ETL,节省了时间和资源。同时意味着只要你的应用准备好,你的 CRM 数据也就相应的准备好了。

    建模就绪:机器学习应该构建到平台的结构中,而不是之后再添加进去的。通过 Salesforce 的受信赖的多租户云架构,自动化的机器学习已经内置到系统中。

    生产就绪:因为不再需要使用智能模型管理和监控工具来进行开发运维,IT 可以专注于构建更佳的应用并以更快的速度投入使用。

    通过类似 Salesforce 的 AI 功能优先的平台,企业可以在整个代码连续统一体上构建智能应用,这就确保了智能的数据建模、追踪以及监控被构建到每个应用中。

    结论:

    以客户为中心的人工智能:爱因斯坦

    在Salesforce,专注于建立一个AI服务平台,以一种新的方式解决销售、服务、营销和IT方面的客户问题。

    通过Salesforce爱因斯坦,我们解决下面这几类问题:

    √ 你是在正确的时间向正确的客户销售正确的产品吗?

    √是正确的客服人员在使用正确的渠道服务客户吗?

    √你是用更好的内容在正确的时间正确的渠道来做市场营销吗?

    √ 你是在利用人工智能的预测能力来构建应用程序的吗?

    Salesforce的美妙在于它拥有不同行业和不用产品线的应用:市场营销,服务,物联网,医疗等等。Salesforce涉及很多不同的领域,它有一个通用平台,解决方案可以应用到许多不同的公司,改善他们的流程,帮助他们专注于什么是真正重要和令人兴奋的。例如,一个客户服务专家会专注于解决棘手的问题,而不是如何去恢复第50次被遗忘的密码。——Richard Socher Salesforce 首席科学家

    AI有能力改变CRM

    销售

    √花时间去拜访客户,而不是输入数据

    √预测每一个客户的下一步动作

    √了解客户的需求以及他们需要的时间

    服务

    √在客户询问前提供建议的解决方案

    √在正确的时间提供交叉和向上销售

    √在问题发生前进行预测

    市场营销

    √可以在正确的时间触达客户

    √了解每一个市场活动的更佳受众

    √为每一个客户提供完美的内容

    IT

     √可建立可预测智能的应用

    √利用开源架构的能力

    √每个人都有能力更快的利用AI

    Salesforce爱因斯坦让CRM提供了新的洞察能力;预测可能的结果并更聪明的决策;建议更佳的下一步动作;自动化工作流程使您可以专注于搭建与每一位客户的有意义的关系。它不是拧在Salesforce的螺丝,而是平台的一部分。Salesforce爱因斯坦可以让每个企业的用户:

    发现:通过内置在Salesforce中的AI,销售代表、服务人员、营销人员可以更快,更容易的洞察客户。

    预测:了解一系列的相互作用可能出现的结果,提供给你一个基于AI的竞争优势。

    推荐:销售流程下一步的更佳动作是什么,一个客户服务,还是一个市场培育旅程?AI可以提供这一切,所有你可以关注在客户关系上。

    自动:当某些流程重复使用相同的解决方案时,通常可以自动完成这项任务。人工智能从过去的事件中学习并可自动化执行这些任务。

    Salesforce的爱因斯坦是全面的智能CRM,旨在帮助每一个企业更聪明更多的预测他们的客户。爱因斯坦是由机器学习,深度学习,预测分析,自然语言处理和数据挖掘等组成的人工智能平台。

    鉴于可扩展性和对CRM的深刻理解以及Salesforce对AI的独特定位——将人工智能转化成客户体验。爱因斯坦使AI可提供给我们:

    1)民主化的AI,因此每个企业用户都可以变的更加聪明和富有预测性

     2)将智能加入到所有Salesforce应用程序,使所有的客户成功平台更加聪明

    3)允许开发者在每个应用程序中嵌入智能

     客户将会马上体验无处不在的自动化工作流,及时和相关的建议,并可以在客户服务,市场营销,销售自适应每个客户触点,重新定义客户成功。相信明天会更美好。(From:Salesforce知识)

    如需了解更多,欢迎访问怡海软件官网 http://www.frensworkz.com/

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    那么人工智能是如何影响我们的生活?又会带来哪些好处?下面小编就来带大家了解一下人工智能对生活的实际价值。

    人工智能如何影响生活

    1.便捷生活
    谈到人工智能,大家首先回想起的一定是那些在家里的智能语音助理。其实它们早就出现了,不过近几年变得越来越聪明。人工智能在家居的发展趋势之一,所有基于语音的小工具将与各种设备融为一体。

    并且这种技术已经开始嵌入到灯具、电视、汽车等各种设备中。这使得一些需要自己动手的事情更少了,我们的生活也更加便捷了。

    2.安全保障
    在安全保障方面,人工智能把面部识别作为了新的“信用卡”。随着技术的日益成熟,脸部将成为新的信用卡、新的驾驶执照和新的条形码。

    面部识别已经完全颠覆了安全性的定义,它可以采用生物识别功能,带来更高的准确性。

    3.医疗健康
    你的医生将使用 AI 诊病开药。今年将是 AI 全面渗透医学领域的一年,大约一半的领先医疗保健系统将采用某种形式的人工智能。这将首先发生在医学诊断专业,我们将看到人口健康、医院运营和广泛的临床专业的解决方案,数字化的医疗带来了整个体系的全面升级。

    开始采用AI这种技术,有望真正改变供应商工作和患者在全球范围内体验医疗保健的方式。

    4.为企业智能化管理赋能
    人工智能在企业智能化建设过程中得到进一步发展,其与企业各项工作的有效融合,不仅保证了企业现代化建设发展,同时也提高了企业工作效率,人工智能技术的不断应用,为企业市场竞争水平提高提供了有效保证。

    黑马程序员周老师将以传智播客公司为案例,讲述AI教研团队在授课之余,如何为公司内部系统/部门进行AI赋能。

    案例中将包括迫切需要解决的企业问题,真实的AI应用场景,和能够落地的AI解决方案。包括:助力客服系统,教辅系统以及AI在数据分析过程中的应用。

    主讲内容
    1.从对话内容中提取关键实体。
    2.院校的自动批阅系统概要。
    3.从图像中解析机构开班情况。

    在这里插入图片描述

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  • 智慧企业综合解决方案
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空空如也

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