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(dú)到見解。

　　簡仁賢認(rèn)為創(chuàng)造價(jià)值有三種模式:優(yōu)化用戶體驗(yàn)、提高生產(chǎn)效率、和降低成本。AI應(yīng)用有三種:AI全自動處理，AI作為輔助，或者人機(jī)協(xié)作。三種價(jià)值創(chuàng)造模式結(jié)合AI三種應(yīng)用，可以為人工智能如何落地提供設(shè)計(jì)思路。

　　以下是本次分享的內(nèi)容整理：

　　簡仁賢：

　　今天來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(nèi)比較出名的幾個(gè)產(chǎn)品，像微軟小冰，還有一些技術(shù)幫微軟帶來了不少的曝光率。從微軟出來之后，我覺得應(yīng)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。隨著整個(gè)環(huán)境的改變，觀點(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)境的開創(chuàng)、試驗(yàn)、落地上做快速的迭代。這個(gè)革命其實(shí)已經(jīng)到來，只是沒有那么快。

　　科技創(chuàng)新創(chuàng)造價(jià)值，在沒有辦法創(chuàng)造價(jià)值之前，這些技術(shù)、場景其實(shí)都是耍流氓。在評估應(yīng)用場景里，創(chuàng)造價(jià)值有三種模式：第一，能不能提高用戶體驗(yàn)。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)維度來看，如何去降低成本，提高效率，提高客戶用戶體驗(yàn)。用智能來幫助人，我們把自動化分成三個(gè)部分：

　　第一個(gè)是全自動，機(jī)器人能夠做的一些事。第二個(gè)是輔助，人在做事，機(jī)器輔助，幫你解決一些部分的事情。第三個(gè)是人機(jī)耦合，就是機(jī)器和人同時(shí)在服務(wù)。依場景而異，這是每個(gè)企業(yè)不一樣的地方。

　　人工智能時(shí)代，AI應(yīng)該替代具有重復(fù)性的，需要復(fù)雜知識的，機(jī)械性的操作。用戶體驗(yàn)，生產(chǎn)效率，成本，加上全自動、輔助，還有人機(jī)協(xié)作，三種價(jià)值創(chuàng)造模式結(jié)合AI三種應(yīng)用，可以為人工智能如何落地提供設(shè)計(jì)思路，很容易就能夠找出來可以應(yīng)用AI的場景。

　　AI技術(shù)落地方法論

　　創(chuàng)造價(jià)值可以結(jié)構(gòu)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(rèn)為未來最有價(jià)值的數(shù)據(jù)不是存在數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，不是到第三方數(shù)據(jù)公司買來的數(shù)據(jù)，不是到精準(zhǔn)營銷公司買來的數(shù)據(jù)，不是！而是通過企業(yè)用戶客戶交流的數(shù)據(jù)，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(yīng)用數(shù)據(jù)，通過非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，行業(yè)的數(shù)據(jù)，把它整合起來以后，應(yīng)該有辦法產(chǎn)生知識，產(chǎn)品的知識，業(yè)務(wù)的知識，用戶的知識等等。

　　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(yīng)用起來。

　　第三，當(dāng)有了知識，有了數(shù)據(jù)能夠推理之后，必須有一個(gè)能夠?qū)W習(xí)的系統(tǒng)，它能夠依次改進(jìn)，能夠提高它的品質(zhì)和準(zhǔn)確率，這個(gè)就是應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，還有強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

　　第四，通過以上，能不能幫人做決策，幫用戶、客戶去做決策。

　　第五，做完決策能不能達(dá)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(jié)構(gòu)去思考去構(gòu)造的場景，必然能夠去創(chuàng)造價(jià)值。有了知識的驅(qū)動，有了推理的驅(qū)動，在使用當(dāng)中還會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，再把這些數(shù)據(jù)反饋回來到強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)，就可以一直運(yùn)轉(zhuǎn)。在這個(gè)架構(gòu)上，可以創(chuàng)造的價(jià)值是無限的，越運(yùn)用越聰明。

　　在這個(gè)過程中，流暢的人機(jī)對話、文本解析與推理、NLP（自然語言理解）、及情緒理解是四項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。其中，針對企業(yè)頭疼的流程、數(shù)據(jù)、成本問題，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。

　　全場景平臺化管理助力價(jià)值實(shí)現(xiàn)

　　在企業(yè)做新的AI應(yīng)用的時(shí)候，會遇到很多復(fù)雜情況。大家通常會一個(gè)場景一個(gè)場景去解決問題，但當(dāng)解決兩個(gè)、三個(gè)、四個(gè)場景的時(shí)候，再回過頭來看的時(shí)候，前面解決的這些場景都沒有用了，或者是失去管理了，或者是成本更高。

　　另外一種，先看企業(yè)里面有哪些場景是需要被智能化解決的，在每一個(gè)部門每一個(gè)領(lǐng)域找一兩個(gè)頭部場景，把整個(gè)用戶和客戶和企業(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，這樣就有一個(gè)全場景。我們更建議是全場景。

　　也就是說，企業(yè)需要統(tǒng)一的平臺和數(shù)據(jù)中心。如果企業(yè)針對不同業(yè)務(wù)，從不同的供應(yīng)商購入多款A(yù)I產(chǎn)品易造成業(yè)務(wù)線孤立，不同模塊間數(shù)據(jù)信息無法同步，管理混亂，統(tǒng)一平臺有利于保證產(chǎn)品及數(shù)據(jù)管理的一致性。在同一平臺上設(shè)計(jì)不同的場景產(chǎn)品，還能極大地提升搭建效率。相比單一產(chǎn)品和場景，Multiple Use CaseExtensible Platform能夠保持更加長久的競爭優(yōu)勢。

　　好的平臺需要具備共通性、穩(wěn)定性，支持售前、市場營銷、產(chǎn)品咨詢、售后服務(wù)、客戶關(guān)系維護(hù)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、客戶關(guān)系維護(hù)到業(yè)務(wù)洞察給客戶提供全面幫助。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(jī)協(xié)作新模式。

　　竹間融合了NLP、語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(jī)、電視、音箱、機(jī)器人和車載在內(nèi)的多種終端應(yīng)用，同時(shí)服務(wù)企業(yè)客戶及終端個(gè)人用戶。竹間智能可以賦能各個(gè)垂直領(lǐng)域，在AI+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。