易观于揚:数据分析是人工智能的基础构件

易观于揚:数据分析是人工智能的基础构件

易观于揚:数据分析是人工智能的基础构件



整理 | 明明、谷磊



2018年1月16日,全球最大中文 IT 社区 CSDN 在北京举办了“ AI 生态赋能2018论坛暨 CSDN AI 新战略发布会”。在本次发布会上,即将迈入 20 周岁的 CSDN 宣布全面战略升级,为AI转型者打造一站式平台。



论坛上,易观董事长于揚在主题演讲《数据分析是人工智能的基础构件》中,从数据的角度分享了 AI 对产业产生的直观改变。他谈到,行业应用是当前 AI 应用的重点,但无论哪个行业,均包括数据输入、计算分析、以及数据输出三个方面。数据作为一种新能源,和以往所有的能源一样,将对企业产生极大地推动作用。



以下为演讲实录,AI 科技大本营做了不改变原意的整理:

行业发展的三个趋势



于揚

:各位朋友大家下午好!



首先祝贺CSDN,可能有些朋友会觉得奇怪:为什么在CSDN主场

,易观

也深度参与

?在接下来

20分钟

我将

分享给大家

:“

我们为什么能够走到一起

?”



我们2007年提出来“互联网化”;2012年提出“互联网+”;2015年有幸成为国家战略;15年以后,参加很多论坛时,有朋友问易观看到下面的趋势是什么?主要为以下三个:



第一个

我们认为所有企业最终会

数字化。



这个变

20

07年不同,

20

07年在讲“互联网化”

我们称所有企业成为“互联网企业”,是说企业将业务和互联网结合在一起。

现在

无论场景在线上还是线下,最重要的是业务流程是不是能够用程序来表达,是不是完全数字来表达?所有能够做到这样的企业其实就是数字企业。



第二个

很重要的趋势就是数字用户资产



我们每个人每一天都在把自己变成一个更数字化的自己

。在

过去几年看到一个特别重要趋势,就是 2B 的企业能够大量的用到云、SaaS

作为

表达形式,由于最终的使用者也是 “C” ,因此 2B 的技术和产品消费化也变成了一个非常重要的趋势。从这一点来讲,即便对于 2B 的很多企业,其实用户

是他们最核心的资产,而这种数字用户资产就是企业的核心资产。



第三个

人工智能会成为新的基础设施



这三个趋势

发现

是我们2015年易观的年会上就已经提出来

,到今天为止两年多过去

了,

我们发现这个趋势走的很好,就像我们再次回顾

20

07年“互联网化”一样,我相信所有人都确认,蒋涛刚才讲所有企业都正在互联网化,我觉得这个趋势是确立的。

   

数据能源产业链



在这样一个大方向上,我们谈今天的 AI 。我相信我们有一个共识:“ AI 一定要进入一个行业具体应用场景上”。就像一个人,下午打会乒乓球,晚上去学一个琴,或者画画,但是 AI 今天还不行,特定场合可以出现特别牛的AI,比如说Alphazero。



那 “行业应用” 就是一个专业痛点,不管行业应用如何千差万别,基本三要素是一样的,无非就是



  • 输入

  • 处理

  • 输出



  • 对于我们每个人来讲也是这样,我们每个人有输入,就是吃大量食物,把食物变成能量,输出我们日常工作、生活等等。



    行业应用都是这样,输入大量能量进来

    中间有强大处理

    分析。今天

    我们

    看到很多企业并不是没有真正数据

    ,但

    这些数据有很多噪音,这些噪音就决定了后面进一步基于数据去进行

    分析

    比较困难。

    比如

    如果进去的是“垃圾”

    那出来的东西不一定好到哪去。所以输出无论在哪一个行业中间都依赖强大计算和分析能力,这里有软硬件结合。

       

    易观于揚:数据分析是人工智能的基础构件



    如果说

    我们

    把中间计算和分析

    流动的数据比喻为新能源,把 AI 比喻成汽车的一个引擎,我们可以看到这样一种新能源和历史上所有新能源一样,都有类似路径

    。就像

    今天没有一个企业

    尝试从头建一个电网

    发电厂,今天所有人开车

    时候

    不会说我们将要建炼油厂或者加油站作为能源

    一样。



    如果我们把数据也用这样一个产业链来看,底层有开采,数据怎么样用工具,这些工具决定了你是不是能够挖出来高质量数据源,第二个数据层,这些数据层其实就是我们的企业在跟用户交互过程当中产生了大量的数字痕迹,这些数字痕迹其实都可以成为数据原油。



    往上分析,原油

    不能

    直接加入到汽车油箱

    ,还

    需要炼制和处理变成不同等级汽油,

    摩托车油和柴油

    等加入到

    引擎里面



    最上面的是我们应用,加入引擎以后产生动力,推动整个企业的发展。



    这也是易观过去几年专注在炼油和应用层

    的原因

    ,对于

    易观

    来讲我们也把自己定义为是一个“赋能者”

    这一点是跟CSDN不谋而合的



    只不过我们更多从数据角度赋能,

    现在

    企业用数据的时候

    ,没有必要

    从头建立一整套炼油厂和加油站,完全可以选择专业合作伙伴来把自己能力补充上来

    就好像今天

    我们完全可以通过CSDN的社区所提供的技术的人才,提供的工具甚至里面的一些创业团队来跟我们企业应用结合

    去解决我们具体问题。

    为什么易观要和CSDN走到一起?



    下面我想以一个应用场景来讲一讲,到底易观能够为CSDN社区的朋友们带来什么?为什么我们有这样的一种组合?



    易观品牌已经成立了17年,今年第18年头,基本上跟CSDN差不多。易观大数据分析公司成立5年,在过去5年我们基本上积累了将近2000家企业客户,这2000家企业几乎基本上分布在各行各业。蒋涛刚才说未来企业 AI 升级的挑战在于:



  • 首先什么样的业务可以用AI?

  • 第二一定要取得高质量的数据。



  • 什么样业务用AI,其实要进入行业去,了解应用场景。比如说今天对于越来越多的2C的企业,在产品营销出去后,能不能及时通过高质量的分析来纠正后期的运营就变得至关重要。所以我们都在这样一个应用场景下,虽然数据一直在产生,但是数据从任何一个时间切面来讲都是临时的,而分析永远是有时效性的!



    这实际上是所有的2C产品和相关企业所关注的一个词,就是“精细化运营”。因为今天整个中国进入新常态,互联网从上半场进入下半场,增量市场进入存量市场。整个精细化运营可以看到每一个环节其实都特别希望能够用AI来改善,但是针对每一个行业,关键到底是拉新,还是说促活,还是唤醒,还是召回?还是更好防止流失?还是选择更高质量用户防止可能的欺诈?这是各个行业都不一样的。



    易观于揚:数据分析是人工智能的基础构件



    但是总的来讲,我们相信这个过程当中,你其实会发现每一个阶段,无论是初期、成长期、成熟期的用户,其实在各个行业,这里有相对来讲的共性要去关注,其实每一个点都是后面 AI 可以落地的应用场景。



    比如说低成本获客,你问任何一个人都跟你讲希望“低成本获客”,到底怎么低成本获客?你之前客户什么样?他为什么要买?可能有一个纸面逻辑,但是真正在程序化运作过程当中,其实用户选不选就是几秒的事情。换句话说在他的几秒钟决策上,能不能用一个程序化的办法打动他变得至关重要。如果你做不到,基本上这个用户就跑掉了,你再找回来这个成本是非常高的。这里其实用大量AI在里面,所以说从这个角度来讲易观不仅仅是赋能者,我们自己也实践。



    最后我想讲的是回到刚才我的问题,就是易观为什么跟CSDN走在一起,我们看今天 AI 、比特币是技术浪潮,技术浪潮的兴起有三个要素:



    第一是技术实现的可行性怎么样?换句话说这个时候不仅仅需要技术本身的标准的迭代,更重要的是里面的人,有没有能够掌握相应技术的人,我相信这一点我们CSDN是当之无愧的,这么多年社区合作伙伴,很多技术精英从里面走出来,这是毫无疑问是确定的。



    第二个应用场景是什么?我觉得这是易观强项,我们有将近2000个企业来自于7到8个大行业,十几个细分小行业,里面大量丰富应用场景,包括易观自身应用场景,我相信会给未来CSDN创业团队能够让他们去有展示他们才华的地方。



    第三个就是使用习惯。我觉得需要CSDN这样一个强势的程序员媒体,也需要易观这样一个产业赋能者共同的去教育,培训是一个很好的方法。



    我们特别希望能够把这样一个数据分析作为人工智能技术构件放在整个合作过程当中,能够赋能我们未来的 AI 从业者,赋能未来 AI 创业公司,从而真正能够帮助到所有的希望用 AI 来提升自己运营效果,用 AI 能够完成新净化的这些行业公司,这也是为什么我们真正能够走到一起,能够优势互补。



    好,谢谢大家!



    来源:AI科技大本营

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