2019年3月末，AI大數(shù)據(jù)分析公司Stratifyd在多倫多Hocky Hall of Fame舉辦了商業(yè)沙龍，與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)Georgian Partners，微軟Microsoft for startups以及萬(wàn)事達(dá)Master Card Start Path項(xiàng)目的高層共同探討AI的行業(yè)應(yīng)用。
討論議題包括AI項(xiàng)目落地的基礎(chǔ)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、AI工作流（AI work flow）等。
#1AI項(xiàng)目落地的基礎(chǔ)
Stratifyd創(chuàng)始人兼CEO，汪曉宇博士（Derek Wang）認(rèn)為，AI的商業(yè)落地離不開(kāi)企業(yè)對(duì)自身數(shù)據(jù)的積累，尤其是與消費(fèi)者打交道的企業(yè)。
AI模型的構(gòu)建需要豐富的數(shù)據(jù)，從這個(gè)角度來(lái)講，滿(mǎn)足以下這兩點(diǎn)的企業(yè)使用AI技術(shù)將會(huì)更加游刃有余：
- 數(shù)據(jù)量有保證：對(duì)“全渠道（Omni-Channel）”數(shù)據(jù)都有積累；
- 數(shù)據(jù)形式豐富：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（Unstructured Data）都能覆蓋。
Stratifyd創(chuàng)始人兼CEO汪曉宇博士（右一）
萬(wàn)事達(dá)數(shù)字支付和實(shí)驗(yàn)室（Digital Payments and Labs of Master Card）的負(fù)責(zé)人Jose Gutierrez表示，數(shù)據(jù)本身就是巨大的難題。金融行業(yè)采集并積累了大量數(shù)據(jù)，這為AI的應(yīng)用提供了良好的環(huán)境；但如何排除無(wú)效數(shù)據(jù)，以及挖掘結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都是很大的挑戰(zhàn)。
#2非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析
Tyson Baber，Georgian Partners的合伙人認(rèn)為，“產(chǎn)品”這個(gè)概念終將被“體驗(yàn)”所替代。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，利用AI高效而準(zhǔn)確地提煉消費(fèi)洞察至關(guān)重要，這將指導(dǎo)企業(yè)更精準(zhǔn)地提升消費(fèi)者體驗(yàn)。
汪博士認(rèn)為，分析非結(jié)構(gòu)化的消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)有很大價(jià)值，他分享了一個(gè)世界500強(qiáng)汽車(chē)品牌探索消費(fèi)者滿(mǎn)意度下滑原因的案例：
非結(jié)構(gòu)化分析示意圖
該企業(yè)使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AI分析模塊處理大量車(chē)主的反饋內(nèi)容，提煉出很多導(dǎo)致不滿(mǎn)的問(wèn)題，而這些問(wèn)題是之前沒(méi)有被意識(shí)到的：比如追蹤某個(gè)被抱怨的產(chǎn)品缺陷時(shí)，發(fā)現(xiàn)該問(wèn)題是由生產(chǎn)環(huán)節(jié)中一個(gè)很小的疏忽導(dǎo)致的。
最終該企業(yè)根據(jù)這些高質(zhì)量的洞察結(jié)果提升了產(chǎn)品體驗(yàn)，挽回了車(chē)主的信任。
“解決問(wèn)題有時(shí)很容易，但發(fā)現(xiàn)問(wèn)題而且能找到背后的原因并不簡(jiǎn)單，只有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析才能做到。”汪博士總結(jié)道。
#3引領(lǐng)變革的AI工作流
Microsoft for Startups的加拿大負(fù)責(zé)人Adam Nanjee表示“我們看到一些像Stratifyd這樣的創(chuàng)新企業(yè)正在構(gòu)建‘AI工作流（AI work flow）’解決方案，讓更多企業(yè)都可以輕松應(yīng)用最前沿的AI技術(shù)并嵌合到現(xiàn)有工作流中。”
汪博士介紹道，“很多數(shù)據(jù)分析師并非數(shù)據(jù)科學(xué)背景出身，認(rèn)為AI模型的訓(xùn)練工作非常棘手，因?yàn)樯婕皬?fù)雜的算法和流程。而Stratifyd的Auto-Learn AI系統(tǒng)可以大幅降低模型訓(xùn)練的門(mén)檻，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用級(jí)商業(yè)模型的自動(dòng)訓(xùn)練，讓更多分析團(tuán)隊(duì)可以享受AI技術(shù)的紅利。這就是‘AI工作流’的體現(xiàn)。”
他隨后分享了Stratifyd幫助一家財(cái)富50強(qiáng)金融集團(tuán)應(yīng)用AI技術(shù)的案例：該企業(yè)收集了大量調(diào)查問(wèn)卷、全渠道的投訴和咨詢(xún)等反饋內(nèi)容，絕大多數(shù)都是非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。
原先數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)要花費(fèi)大量的時(shí)間手動(dòng)總結(jié)消費(fèi)者的意圖和情感，而利用StratifydAI分析模塊，這項(xiàng)工作在極短的時(shí)間就可以完成。
Adam和Jose共同表示Microsoft和MasterCard都愿意扮演橋梁的角色，利用自身?yè)碛械娜蛸Y源網(wǎng)絡(luò)，幫助像Stratifyd這樣優(yōu)秀的AI創(chuàng)新公司對(duì)接有需要的企業(yè)。
汪博士表示Stratifyd非常感謝合作伙伴們提供的機(jī)會(huì)，愿意為更多的企業(yè)提供AI驅(qū)動(dòng)的全渠道消費(fèi)反饋洞察服務(wù)。
