【财富空间】机器学习时代，企业如何应对？你需要克服这「三座大山」！

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【财富空间】机器学习时代，企业如何应对？你需要克服这「三座大山」！

2017 年 11 月 1 日 产业智能官 雷克世界

图：pixabay

原文来源：O'Reilly

作者：Ben Lorica

「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀

如今，机器学习的发展如火如荼，而想要成为一家机器学习公司，你就需要相应的工具和流程以克服来自数据、工程和模型方面的挑战。

在过去几年中，数据社区专注于采集和收集数据，并为此而构建基础设施，同时还使用数据提高决策。现在我们可以看到，在许多行业的的垂直领域中，对于高级分析和机器学习的兴趣处于一个急速增长的状态。

在这篇文章中，我分享了Strata Data会议中发表的演讲幻灯片和笔记，主要是为那些对增加机器学习能力感兴趣的公司提供了一些看法和建议。这些信息主要来源于实践者、研究学者和企业家之间的对话，他们这些人都是走在该领域发展前沿的人，在将机器学习运用到各种问题领域中有着独到的见解和经验。

与任何技术或方法一样，一个成功的机器学习项目应该是从确定正确的用例开始的。毋庸置疑的一点是，有关机器学习的应用程序非常的多，比如推荐系统、减少客户流失等，但对应用程序进行合理的分类是很有必要的，可参照如下：

•提高决策的应用程序

•提升业务运营的应用程序

•创造收入的应用程序

•可以帮助预测、预防欺诈或风险的应用程序

为了成为一家“机器学习公司”，在你开始部署模型时，掌握你将要面对的关键障碍是非常有用的。如果你咨询的是行业领导者的话，通常会有下面这三个关键点值得注意：

•数据：现如今大多数应用程序都是依赖于监督学习的，所以一切都是源于高质量的已标记（训练）数据集开始的。

•工程：你该如何运用一个模型以及它是如何产生的？从部署到投入生产后，你该如何多模型实施监督？

•模型：虽然现代机器学习库使你更容易地将模型与数据进行匹配、拟合，但仍然存在哪些挑战呢？

在接下来的文章中，我将就这些问题一一给出答案。

在构建用于训练机器学习模型的标注数据集时，使用已经可以访问的数据是非常重要的。随着网络上不断地有数据源涌现，对于大多数公司来说，数据集成都是一项重要工作——你目前在数据基础设施上的投入，可以让你获得足够的数据，用于启动项目。当然，你还可以使用公开的（开源）数据或从第三方提供商购买的数据，丰富现有的数据集。

好消息是，机器学习社区已经意识到训练数据是一个主要的问题瓶颈，因此，研究学者一直在钻研相关技术，使你能够使用较少的训练数据（弱监督）来启动项目，或者使得你能够将从一个问题中学到的知识、经验成功地运用到另一个环境中（迁移学习）。

随着数据变得越来越重要，一些初创企业和公司正在开始探索数据交换。数据交换使组织可以在保护隐私和机密的同时共享一些数据。与此同时，还有一些类似的研究也在不断推进，致力于开发安全的机器学习算法。在消费者金融领域存在应用欺诈检测，例如，如果隐私和安全能够得到保证的话，那么在机密数据上共享学习就可能是有价值的。

今年早些时候，我们观察到，企业开始在生产机器学习模型和监控它们的行为方面挖掘新角色。但是机器学习工程师的这个新角色真的有必要吗？

对于越来越多的公司来说，答案是：是的，需要这样的专家。如果你创建了一个有关生产和监控模型的需要注意事项的清单，那么你就会得到一组应用广泛的工具和技术。有关更多详细信息，请参考上一篇关于《应用数据科学的现状》的文章。

在机器学习领域的研究正在飞速发展。可以这样说，大多数公司都无法跟上那些研究人员发布的所有新技术和工具的步伐。想象一下，在未来而五年里，发展停滞不前（极不可能，仅为一个猜测）我认为在相当长的一段时间里，会有足够的工具可以让公司保持正常运营。

深度学习，一种已经成功运用于计算机视觉和语言问题的技术。而大多数公司仍然处于将深度学习应用到他们熟悉的数据类型（文本、时间序列、结构化数据），或者使用它来替换现有模型（包括其当前的推荐系统）的早期阶段。在接下来的几年里，我希望能够看到许多涉及深度神经网络的有趣案例研究。

随着深度学习的广泛应用，我们有时都会忘记，其实有很多有趣的新数据应用程序是不依赖于神经网络的。而在公司发展中，很重要的一点是要始终选择适合你的技术和业务要求的技术。

随着模型被推向边缘设备，我很对最近在联盟学习（federated Learning）和协作学习（collaborative learning）方面的研究很感兴趣。展望人工智能的未来，在线学习（online learning）和持续学习（continuous learning）的工具将是必不可少的。

数据社区开始意识到，除了优化数量或业务指标之外，更重要的是关注模型。模型是否强大到能够抵御对抗性攻击？在某些应用程序中，模型需要具有可解释性和理解性。

•公平：你了解你的训练数据的分布情况吗？如果你真的不了解的话，要注意现在的一知半解将会导致未来的无知。

•透明度：随着机器学习变得越来越流行，用户也对指标组织正在优化的事物表示出越来越大的兴趣，想要知道它们是什么，并想在其中占有话语权。

“我们正处于人工智能和机器学习发展的经验主义时代，比我职业生涯中的任一时刻都要显著，而在理论和认知上，我们还处于远远落后的状态。”

——michael jordan，加州大学伯克利分校教授

近年来，尽管在这一领域取得了很大的进展，但仍然有很多是研究人员和理论家都不甚了解的知识。我们依旧处于一个“试错”的时代。深度学习可能减少了对人工特征工程的需求，但要建立一个DNN，仍然需要很多的决策（包括网络架构和许多超参数的选择）。

我们可以将模型构建视为探索机器学习算法的空间。企业需要能够以一种具有原则性和高效性的方式进行探索。这意味着维护可再生流水线、从实验中保存元数据、为协作提供工具，并合理利用最近的研究成果。

那么，企业应该做些什么，让这种探索成为可能呢？大多数机器学习需要标注的（训练）数据，因此任何平台都要以鲁棒的数据流水线为基础，这些数据流水线可以输入到数据存储系统，数据科学家和机器学习工程师便可以访问这些数据存储系统。对于所有公司来说，数据集成都是一项重要的、需要持续进行的练习。

企业还允许数据科学家共享特征，以及产生这些特征的数据流水线。为了让你了解特征的相对重要性，可以这样说：“让公司告诉你他们使用的是什么算法通常会容易得多，而要让他们描述一下对于他们的模型来说最重要的特征是什么，这就要困难的多了”。

在行业中占据领先地位的企业会让他们的数据科学家使用多个机器学习库，而迫使你的数据科学家只使用一两个“无忧”的库是很疯狂的。因为他们需要能够运行实验，而这可能意味着要让他们能够使用各种库。

有些公司为生产机器学习模型提供工具，并在部署后对其进行监控。与此同时，公司还在使用开源技术构建自己的部署和监控工具。如果你正在寻找一个用于部署和监控的开源工具，则Clipper是一个不错的选择。Clipper是加州大学伯克利分校的RISE实验室的新项目。它现在可以让你轻松地部署一个使用几个流行的机器学习库编写的模型。更重要的是，Clipper团队很快就能够添加模型监控。（在2018年3月于圣何塞举办的Strata Data大会上，几家公司将展示他们是如何进行模型部署和检测的）。

要成为机器学习公司，你需要工具和流程来克服数据、工程和模型方面的挑战。企业正在开始在其产品中使用并部署机器学习。工具在不断完善，而最佳实践还仅仅是一个开始。

如何构建认知型企业，加速企业数字化重塑进程？

来源：IBM商业价值研究院

借助认知能力，自下而上重塑企业数字颠覆大潮席卷而来，认知时代如期而至，促使企业重新界定传统行业和领域之间的界限。认知计算和人工智能能够增强人类的能力，带来有价值的洞察，从而帮助企业采取行动，应对市场动态变化。

企业比以往更需要不懈地进行自我重塑，评估自身在不断变化的生态系统中的竞争地位，探索新的敏捷工作方式，并解决领导层面临的基本问题：企业应该如何塑造下一波颠覆浪潮，而不是任由自己被碾压颠覆？

这一问题有了新的答案，那就是寻求认知能力，重新定义传统业务、产品、服务和流程 — 从基础的后端部门系统到关键中端部门，再到重要的前端部门，覆盖整个企业。认知计算不仅支持从根本上打造简化、完善且经济的运营模式，还可以带来全新的创新形式，帮助显著增加收入机会。

虽然传统的分析技术可以提供基于数据的洞察，但认知计算能够将这些洞察转化为具体的建议。认知系统可以理解非结构化信息，比如书籍、电子邮件、推文、博客、图片、音频和视频文件中发现的图像、自然语言和声音。更重要的是，认知系统可以对数据进行推理，发掘其中潜在的意义，反复学习，为采取行动和开展互动提供更多信息支持，消除人类和机器之间的障碍。最终，这些强大技术都将助力提供独特、完美的用户体验。

毫不奇怪，几年前人们对于未经证实的商业模式、经验和新兴技术实现的担忧，已经迅速发展成为对于认知计算强大能力的广泛认可。事实上，多达 70% 的受访 CEO 表示，认知计算将在企业未来发展中发挥重要作用。

50% 的受访 CEO 表示他们计划在 2019 年之前采用认知计算。为了分析认知计算对企业的影响，IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院合作，在全球范围内对来自 18 个行业的 6,050 位高管进行了调查。我们查看了 CEO 们的调研回复，以确定他们在各业务职能部门应用认知计算的优先次序。之后我们分析了各职能部门主管给出的反馈，确定了排名前三的认知技术优先实施领域。

在此基础上，我们开发了一个“三步曲”方法，高管们借此来探索提升全新认知能力的多种途径。

• 第一步：设定未来愿景

• 第二步：形成概念

• 第三步：孕育和扩展

从职能角度审视整个企业

认知技术的整体潜在影响大于其各部分的总和。认知技术可以促进各业务职能转型，而这些职能转型背后的交互可能会推动企业迅速演变。为了探究这一影响，我们根据调研结果将企业分为 13 个主要职能部门，分属前端、中端和后端部门，并调查了认知技术对每个领域的影响（见图 1）。

在前端部门，自主学习的认知系统可促进实现更深层次的客户互动，并伴随每一次互动不断提升、学习和改进。如此，认知系统可以帮助加强与客户的密切关系，提高客户问题解决效率，进而提升客户满意度和保留度。很多时候，这些系统是更广泛的工作流和数据结构的一部分，营销人员和销售人员可以利用更细致、更相关的信息洞察，与新老客户群建立联系，营造超级个性化的体验。

企业领导者可以利用这些信息开辟新的可能性。在掌握客户类型、工作或问题复杂度或者交易价值的基础之上，他们往往能够为不断壮大的人力资源队伍更有效地部署智能、协助、跨渠道的自助服务选项。

在中端部门，认知计算已经开始助力员工处理、共享和解读海量数据。认知系统可以加快决策速度，响应客户与利益相关方的请求。现在，企业领导者不再依靠员工管理和整理数据，而是运用认知技术挖掘洞察、将这些洞察转化为行动，继而提高盈利水平。

这样可以彻底挣脱长久以来对体系化知识的依赖，打破运用新数据源和分析技术融合新旧知识的限制，摆脱因决策流程冗长而导致丧失收益机会的窘境。最后，从整个决策过程中充分利用这种情境化理解，可提高实施关键举措的速度和确定性，特别是，还能辨别和纠正不准确的决策、请求或结论。

在后端部门，认知计算可自动执行重复任务，为员工提供帮助，提高工作效率。另外，企业亟需投入时间和精力协助后端部门开发智能数据结构，从而利用大数据投资帮助业务用户更有效地消化、理解及传达终端部门和前端部门决策。

广大公司可抓住此次认知机遇，趁机发展成为真正的数据驱动企业，促进数据民主化，争取实现实时洞察。更重要的是，在此过程中，还可设计新式增强的工作流，支持其他业务部门快速体验，实现分析和洞察类型标准化以便重用。

面向后端部门推广认知计算不仅可以使管理层跨越共享职能部门建立并增强数据、流程、行动及真实成本和业务价值的透明度和控制度，还能通过减少乃至消除人为错误提质量。

重塑起点

据我们研究发现，广大高管已然发现采用认知技术可以带来可观效益。受访高管普遍表示，预计认知计划将会带来 15% 的投资回报。据最新IDC 支出指南显示，到 2019 年，全球认知平台支出将从 2016 年的 30亿美元大幅攀升至 310 亿美元。

显然，认知技术投资有望带来巨大的竞争优势和经济回报。不过，若要了解在企业内部各个业务职能部门部署认知计算的具体优先顺序，则需要开展更深入的分析。

为全面审视各业务职能部门的投资优先顺序，我们根据受访 CEO 提出的在企业内部各个部门应用认知技术的优先顺序（要么按最高预期投资回报原则，要么出于某种战略考虑），运用调研数据确定了各个职能部门的先后排名。受访 CEO 根据推动认知技术采用的能力对各职能部门进行了排名，并将可能由此开始实现认知技术价值的部门作为主要推动部门。

为确定职能部门内部投资优先顺序，我们根据各职能部门主管提供的数据对职能活动进行了评级（见图2）。例如，我们利用来自首席风险官的汇总数据，对风险与合规部门内部的认知投资活动划分了优先顺序。同样，利用研发 (R&D) 负责人提供的汇总数据确定了研发部门内部认知投资活动的先后顺序。

1.IT 部门

在 IT 部门中实施后，认知计算有助于加快解决方案设计，进一步拓展员工的专业知识；同时，还能支持更迅速、更有效地计划、开发和测试企业软件，以及实现更高的敏捷性。

例如，韩国一家科技公司利用韩国自然语言处理技术处理应用程序接口(API)，促进应用开发，拓展创新和业务商机。该公司能够为开发人员提供若干语言处理应用程序编程接口 (API) 的本地化版本，奠定了自身在新商业生态系统中的核心地位，确立了重大战略优势。

2.销售部门

在销售部门部署认知计算不仅可以提高面向客户的服务的效率，拓展客户帐户管理能力，增加交叉销售与追加销售机遇，还能通过提供更丰富的情境化信息，提升潜在客户管理效率。

例如，Opentopic Inc. 通过采用基于人工智能的强大认知引擎，使数字代理机构及其客户、合作专业机构、银行和保险公司能够从人员和行为层面实现大规模个性化定制。这有助于发挥实时洞察力，继而更有效地理解客户购物体验与购物旅程。

3.信息安全

在信息安全部门，认知技术有助于透过大量结构化和非结构化数据，更快速、更可靠地检测欺诈或其他活动。这样可以节约数以千计的员工工时，通过加快威胁检测速度，缩短问题解决时间，让有关人员专注开展业务关键型计划。

一家大学医学中心利用认知安全技术促进发展和转型。该中心采用认知技术，管理医疗设备行为，减少误报结果，确定行为异常。认知系统能够全天候运行，帮助该中心克服了实现全天安全运营的挑战。

4.创新部门

若将认知计算应用于创新活动，则有助于企业更有效地提出假设、确立并验证新观点、加速和深化场景构想到孕育的整个过程，以及实现出乎意料的关联效应。关联效应可能包括：购买现有专利；促进企业家开发新产品和新服务，更出色地发挥企业资产的经济效益；或者利用其他地区或行业部门的新投资。

例如，美国本土的梅奥诊所运用认知技术梳理患者病历，将符合条件的癌症患者与临床试验进行匹配。因而，临床试验患者筛选时间从 30 分钟缩短至 8 分钟。

5.供应链

当应用于供应链部门时，认知技术可发挥以下作用：大大加强决策洞察；提升人们对购买、交付、接收和开票商品类型、数量和质量的信任度；提供所需营运资本，指出业务发展。认知技术可以帮助物流人员更有效地预测影响供应链的可能性，预计需要开展的行动，以及更准确地预测潜在问题。

美国一家办公用品零售商的情况正是如此。该公司运用认知 API 为客户提供无摩擦、个性化的供应 — 再订购流程。

6.人力资源

将认知计算应用于人力资源部门可大大提高薪资和福利管理效率及加强人力规划。通过高级语言算法和机器学习，认知技术还可通过社交媒体及其他渠道，提供有关潜在候选人的 360 度视图，从而大幅提升招聘速度和准确度。

Forum Engineering Inc. 是一家总部设在东京的工程人才猎头公司，该公司正在利用认知技术帮助开展招聘工作。该公司采用认知计算推荐候选人，并准确阐明推荐工程师与职位要求的匹配情况。

7.客户服务

将认知计算应用于客户服务可以帮助企业在各种情境中与客户建立联系。原理是，通过自动处理大量信息可以提升对客户需求的了解。如此一来，公司不仅能够辨别客户态度、需求和愿望，而且还能更有效地预测和解决问题，从而实现更高水平的客户满意度。

例如，北美地区的一家通信服务提供商采用自然语言处理和机器学习，通过分析数据更有效地理解客户查询及推断情境脉络。该公司的客户自助服务渠道成功率高达 90%，而且不必求助于其他客户服务渠道。

8.生产制造

在生产制造部门应用认知计算不仅前景广阔而且意义非凡。认知技术可以从故障报告中的暗数据挖掘宝贵的洞察。此外，还可以整合基于物联网的新型传感器数据源，开展更细致的实时分析，提供更深入的洞察，帮助提高现场工程师的工作效率。同时还能通过更全面、更深刻地分析设备数据，大大减少生产中断情况。

例如，一家钢铁制造商利用认知计算，提高工厂的安全水平和效率，帮助技术人员加深对复杂系统的理解，以预测、诊断、修复和预防故障。

9.财务部门

认知计算有助于财务部门缓解风险，积极防范欺诈，加速并改进新供应商尽职调查流程。认知技术不仅有助于缩短支付周期，还通过自然语言处理、机器学习、人工智能和自动报告大幅改善监管合规决策，从而增加留存现金。

例如，一家银行率先踏上认知之旅，运用费用核查解决方案为实现信托基金业务的快速增长扫清道路。借助机器学习，这项解决方案学会了通过分析结构化数据和非结构化数据，包括收据详细信息、索赔表单、交易记录和常见问题，辨认合格费用与不合格费用之间的区别，从而伴随知识库的扩展而不断提高准确性。这样可以通过减少错误和重复工作，将评估时间缩短 60%，据该公司预计，鉴于效率提升，未来五年将可节约数亿美元。

10.风险部门

通过采集大量相关数据（包括监管规定信息与公司政策信息），认知计算可帮助风险管理人员更准确地评估不同类型的风险。认知技术可通过挖掘模棱两可的数据，找到人类可能遗漏的未知风险指标，继而预测合规缺陷。风险管理人员由此可以摆脱机械性任务，集中精力处理更具战略意义的问题。

例如，欧洲的一家人寿保险公司推行认知计划，用于为承保人提供仪表板，汇集相关文档揭示的关键模式和发现。如此一来，所有概览信息触手可及，承保人快速掌握重要信息，确定关注重点及明确机构可能需要准备承担的风险。

11.采购部门

对于采购部门，认知计算可以帮助提高全球采购能力，加深与供应商的合作，加速和深化分析，更有效地自动完成重复采购任务，以及提供更高效的退换货服务。

瑞典的一家采购解决方案提供商已经采用认知技术，来降低成本和提高采购活动效率。该认知采购流程运用模式识别和自然语言处理技术，可以模仿人类活动。

12.营销部门

在营销部门中，认知计算可处理大量数据，从而帮助更有效地确定目标受众，利用各种活动渠道开展营销活动。跨越多种渠道（包括涵盖非结构化数据的渠道）开展更好、更快、更丰富的自动化研究，使市场研究人员能够投入更多时间制定和执行战略，而不必浪费精力开展机械性任务和基础分析。

例如，欧洲的一家航空公司正在开展认知计算试验，探寻高转化倾向模式或指标。认知平台综合运用来自社交媒体活动的结构化数据与非机构化数据，开展自主学习，提高每项结论的准确度。

13.产品开发

认知计算可增强原型开发能力并促进大规模测试。它可以通过大幅缩短与设计更改有关的验证流程时间，帮助有效改进设计。

一家活跃于澳洲和亚洲的时装设计机构便是按这种方式利用认知技术的。这家设计机构应用认知技术处理社交媒体上的非结构化图像和评论，更有效地理解受众需求，预测时尚潮流，并以此为指导做出创意决策。

整体大于局部之和

为确定认知投资可否为贵企业带来收益，请回答以下几个问题：贵企业中是否存在高度重复流程？您的业务流程是否依赖员工读取和比较结构化和非机构化数据集？企业运营是否需要高要求技能且这些技能也能够传授给认知系统？如果上述任一问题的答案是肯定的，那么认知技术很可能对贵企业有所帮助。

尽管认知技术可以大大提高整个企业的职能部门和流程的速度、准确性、效率和效力，但其潜在效益远不止如此。随着企业在数字智能和数字化重塑方面日渐成熟，职能部门之间的相互影响也可能会随之加强。

例如，认知风险遇到认知销售，则会带来有关个体客户的深层次洞察。意想不到的创新也可能会随之而来。此外，为迎接新机遇，企业可能会改组，实时调整系统和人员。

传统的前端、中端和后端部门本身已然面临巨大变化。要采集新数据源，开展分析，挖掘洞察，以及借此提升客户体验、改善业务决策和支持工作流程，则需要建立整合式价值链，打破部门孤岛之间的传统边界。

更重要的是，认知技术可以为企业领导者创造机遇，促进合作并彻底重塑各行各业，整合目前支离破碎的物理、数字和财务供应链。由此，认知技术会帮助打造必要的数据结构，提高信息透明度，为企业对消费者(B2C) 和企业对企业 (B2B) 商业模式中的采购商与供应商提供决策支持。

建议：制定基于认知技术的数字战略

广大企业可以采用“三步曲”方法，设想、构思和孕育全方位数字战略，加速探索新型认知能力。

第一步：设定未来愿景

身为企业领导者，您可以利用认知能力，面向整个企业推行统一周密的业务主导和技术辅助的战略。整个企业齐心合力，共同制定为期18至24 个月的数字战略，其中包含一组确定数量的项目计划，在有限的目标和时间范围内为小额的更具探索性的投资铺平道路。这些计划可能源自跨职能资源、技能集和互补式合作伙伴生态系统。

制定战略的过程中，需确立企业或业务部门重塑案例、KPI 和目标。应用有针对性运营模型和监管方案来支持此项战略。采纳基于跨职能合作的新工作方式。调整企业文化，适应“快速失败”思维模式，进而促进战略实施。

第二步：形成概念

确定认知战略、计划和投资组合后，需要集中精力对市场和目标用户进行全面定期评估。应用以用户为中心的方法，配合启用卓越中心(CoE)。

通过卓越中心，让其他业务部门体验和学习市场中新涌现出的认知能力（如运用自然语言处理或机器学习大规模使用和分析数据），创建常见用例和应用，设计专为企业量身打造的基本标准和架构因素。

在开展构思的过程中，还必需评估市场和用户需求，掌握有待解决的重要症结。确定认知技术可以发挥作用的未来体验、端到端流程和支持功能。根据认知能力的影响设计未来的业务和技术架构。完善各个计划、业务案例及更广泛的重塑案例。

第三步：孕育和扩展

在企业从规划和设计阶段进入执行阶段期间，在计划中应用基于快速探索和原型设计而创建的用例中心型方法。这样可以帮助您展现新能力的威力和价值，因为这些能力尚处在市场试行阶段，旨在解决特定的重大业务挑战。设计并执行这些试点计划，重点提升敏捷性，限定现有客户和运营面临的风险。与此同时，务必测量试点对象的各项绩效指标，明确展现潜在价值。

随着这些能力的不断成熟，在整个企业中寻求大规模实施和扩展。最后，随着企业不断孕育这些概念并使之实现商业化和规模化，运用精益监管模式定期审查进度和价值。

在这一阶段，开拓新的认知型企业、资源和技能。运用迭代方法创建认知知识体系，针对新功能进行原型设计，继而构建、测试及推出新功能。获取持续的市场接受度反馈，运用相关信息决定结束还是推广实施认知计划。最后，监控业务案例价值实现情况，根据需要做出调整。

重要问题

• 您的主要战略任务是在各个业务和运营环节降低成本、开辟新收入流，还是两者兼顾？如何运用认知技术解决这些当务之急？

• 贵企业希望通过全新的差异化方式接洽、吸引或保留哪些重要的潜在客户群或现有客户群？

• 在贵企业的未来客户旅程中，哪一类认知能力可以最有效地支持前端、中端和后端部门改善客户体验以及开展运营工作？

• 贵企业需要运用哪些新的运营模式、监管方法、资源和技能来落实计划及塑造新的认知能力？

• 贵企业如何探索、理解新兴和未来的认知技术，以及面向各职能部门开展相关培训？

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。