当AI能够影响企业决策了,会发生哪些有趣的景象?
有这样一家AI技术公司在用深度学习等算法,为各类公司进行企业决策,这战绩还真不少:
为大型药厂预测流感药销量,从数百个影响因素中挑出70个构建深度学习模型,准确率达到了80%。
连续签约了四家大型车企,运用算法帮助他们提升销量。帮某车企预测汽车销量准确率甚至达到90%。
还有一家大型会员制零售商找到这家公司,通过其完善自己的会员制度。
对会员制零售商公众号中会员和新客做模型分级,并通过其公众号将不同的优惠券分发到不同客户手上,这家公司为该零售商带去了可观的会员销量,达到了平日的3倍。
上述三个例子,只是CEO黄晓南平日接手的智能决策案例的冰山一角。
黄晓南作为创始人的品友互动,此前已是在AI营销领域战斗了10多年的老牌玩家,深耕智能决策3年。
现在,一切都是水到渠成般,在2019中国AI营销年度峰会上,品友互动完成了一次品牌升级,将自己的新品牌命名为:
深演智能,英文名为Deep Zero。
如何去理解这家从AI营销起家,最终将技术扩展到企业决策方方面面的公司?
深演背后又是怎样的技术架构,支撑起这套场景延展落地和技术跃迁?
品牌升级背后,我们也一探究竟。
这一次升级将企业的航向定位在智能决策,黄晓南讲了讲背后的逻辑,无非就为内外两点。
△ 深演智能创始人兼CEO黄晓南
往外看,从市场需求角度来说,深演经过调研得出,47%的企业愿意在营销技术和软件上加大投入,继而走向数字化转型,帮助企业完成AI驱动的转型升级。
向内看,深演研究AI与大数据十多年,从营销场景切入,已经积累起经过验证的模型以及各种场景,也研发出智能营销操作系统Alpha-OS™,有信心在这个领域占据一席之地。
黄晓南说,深演已经跑通了从全面数字化到智能决策的一整条路,其AI技术除了可以在广告营销领域发挥作用,在企业的销量预测、店面选址、包装选择上也能带来改变。
随着业务边界的扩大,品牌的名字也需要有相应变化了。
于是,成立的第十一个年头,营销技术布道者“品友互动”升级成为“深演智能”,品友则成营销业务子品牌。
深演定位AI赋能决策,将利用人工智能和大数据持续赋能决策者,助力企业与社会数字化、智能化。
深演智能联合创始人兼COO谢鹏介绍了名字背后的含义,“深”字象征深度,数据挖掘这件事对深演至关重要,演”字源自“观天之化,推演万事之类”,也就是用数据去做推演,取深度学习和数据算法建模预测分析之意。
CEO黄晓南称,在这次品牌升级之后,将加强在销售决策、销售型管理方面的工作,并且扩展AI在政府事务场景中的应用。
比如智慧旅游项目,目前的工作集中在分析游客身份、改善票务流程等;比如政务云平台项目,将政府的政策公告投放给真正有需要的企业。
△ 深演品牌升级仪式:从左至右为香港科技大学终身教授姚远、深演智能联合创始人兼COO谢鹏、深演智能创始人兼CEO黄晓南、深演智能CTO欧阳辰、哥伦比亚大学数据科学研究院(DSI)主任周以真教授、信通院云大所人工智能部主任孙明俊
从技术角度来说,从营销到金融和政务,底层的技术其实有一个连接点。
深演智能CTO欧阳辰介绍说,深演开发了一套面向机器学习和大数据的AI决策架构,负责支撑起上面各类的场景。这个架构,总共可分成五层。
最底层是基础架构层,这一层,也就提供计算的资源和服务的一层,包括IaaS和PaaS服务,服务管理,监控运营、存储计算和性能优化等服务。
基础架构层能够适配不同的云厂商和数据中心,包括阿里云、AWS、Azure等,通过混合云的架构把数据中心和公有云的技术都融合在一起。
第二层是数据云,它将深演的数据能力充分索引,将所有的标签能力、画像能力、其它数据能力都放在这一层。
第三层是算法模型,内置了很多标准的算法,包括人群自动分群,反欺诈、点击率预估、转化率预估,还有策略算法等。很多标准算法模型训练好了放在里面,拿来即用。
这三层涵盖了计算,数据和算法,形成了深演的AI核心能力,这些能力已经被深演打包成一个平台型产品,叫作福尔摩斯,这也是集深演AI之大成的结晶,深演智能的核心引擎。
再往上看,就到应用层了。应用层包括很多成熟和标准的模块,也包括不同行业的解决方案。这一层相对偏业务,不同行业在应用分析层会结合自己业务场景做分析。
快消业务更偏受众覆盖率,汽车领域更偏向生命周期管理。
深演面对不同场景决策需求,在这样的底层架构下,可以适配应对不同的看似关联度较低的应用场景,也能有条不紊地进行模型搭建。
以预测流感药销量事件为例,这个探索过程已经并不拗口复杂了,或者说已经流程化了。
欧阳辰表示,在接到预测流感药销量的任务后,整个团队主要做了五件事。
1、确定业务场景的需求:也就是确定预测目标,用什么指标判断效果以及制定优化目标。
2、数据源接入和特征工程:这是判断用什么数据源的过程。
无论是用企业第一方自有数据,还是与合作伙伴联合产生的第二方数据,或者是第三方数据,都需要先进行数据清理,并进行原始特征提取、特征交叉和关联分析等。
3、模型训练:也就是用深度学习的方法,让机器去学习规律,训练模型,并用历史数据验证模型的有效性。
4、模型优化:让模型在线上运行一段时间,在实际生产当中拿到真实数据,反过来训练持续改进模型。
这是一个不断迭代和持续改进的过程。
△ 基于AI和大数据的疫情预测
那么,做智能营销和运用预测模型的众多AI企业中,深演的优势在哪里?
一是数据能力。
深演智能表示,已经与各数据方保持长期良好合作关系,通过CBC宽带资本、北广文资歌华基金、中移创新等资本或战略合作方式,实现包括中国移动、中国联通,中国电信等运营商等在内的数据合作伙伴生态。
深演通过营销业务与第三方形成了比较强大的数据生态体系,帮助源源不断地输送数据训练模型。
黄晓南也强调,深演一直是数据向善的坚定支持者。
就在深演正式宣布品牌升级当天, 深演智能数据生态联盟也宣布成立,包括中国广电、中国移动、商汤、京东云等在内的10家国内主流数据生态体系头部企业加入,构建健康数据生态系统成为联盟的目标。
二是算法和模型,也就是已经在各种场景中经过验证的各类深度学习模型,包括反欺诈、薅羊毛党、线索评分,点击率预估,推荐算法,标识打通,销量预测等。单单2019年,深演在人工智能方面申请的专利已经达到了十几个。
三是数据激活场景,也就是将决策落地到真正的执行任务中。
欧阳辰解释,深演在投放平台方面的诸多经验,可以直接把这些决策运用在投放的场景里面,帮助企业直接触达消费者,这是深演“天然的优势”。
三个环节缺一不可,三者合一就形成了壁垒。
而这其中,激活能力其实是很多公司不具备的,也就是是指策略得出后,到底应该如何去应用这些策略,触达到用户群。
基于企业决策场景,深演还新发布了一套操作系统:Alpha-OS ™,由两部产品发展而来。
一站式智能企业数据管理平台AlphaData ™,帮助企业管理第一方用户数据、第二方媒体数据、第三方外部合作伙伴的数据,打通私域和公域领域的各方数据实现整合利用,形成独特洞察和分析。
一站式智能媒介管理平台Alphadesk ™,基于机器学习算法、模式识别、点击预测、转化预测模型等AI核心技术,对每一次广告的曝光进行决策。智能投放管理系统还可以对品牌自有DMP进行数据反哺,形成营销闭环,提升广告投放效果。
智能闭环,扩展了数据治理边界,支持企业全链路经营数字化。这两大产品服务过国内外数千家品牌企业,AI应用场景成熟,这可能就是深演智能的底气吧。
从营销到决策,深演的机遇在,挑战也不小。
每扩充一个新的场景,就需要深度了解这个场景的业务模式。
欧阳辰表示,积极地引入行业专家是一种可行的方式,比如在政务场景,就会引入在政府行业工作很多年有经验的老司机带路,让行业专家帮解决业务定义的问题。
一旦问题定义清楚,之前的模型、产品、技术都是能够比较好地适配过去。这个行业需要解决哪些问题、哪些问题最重要的、优先级怎么排序、优化什么目标,在打通新场景前,这些问题必须解决。
这样实现一种人机同行的状态:行业专家定义业务目标,输出经验,机器利用算法和数据探索解决方案。
目前,深演大概三分之一员工都是研发人员,这里面大概百分之六七十都是和大数据和策略相关的,欧阳辰表示,随着公司的战略发展和扩张,公司将持续引入技术人才。
从AI营销进场,业务边界可以扩展多远?
深演智能趟出了一条值得品味的路子,营销技术背后的算法,在企业不同的阶段可以化身为不同的形态。
深演智能投资人田溯宁曾表示:“未来的企业,只有两种,一种是以“深演”代表的数字化企业,另一种是非数字化企业。当今企业正在发生深刻的数字化转型,每个企业都应该拥有智能决策的“神经系统”,“深演”这次品牌升级代表企业转型的未来,代表智能化企业的方向。
手握一套底层的“福尔摩斯”的技术架构,外加Alpha-OS ™这样的全链路数字化工具,深演在智能决策赛道上似乎如鱼得水。
可以看出,创立11年的深演还处于一个场景不断扩大、人才也紧缺的业务上升期。
而这个上升的斜率,也存在急剧增加的可能,比如上市。
黄晓南表示,上市这件事不是深演的目标,而是一个阶段。
就像AI的不断进化一样,深演不会放弃任何一个“进化”的机会。
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