【GMIC】AI为企业赋能前，需要考虑这三个因素
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拓扑社（ID：tobshe）4 月 28 日报道
文：窦悦怡
4月26日-4月28日GMIC 2018在北京举行，邀请海内外投资界、企业界、科学界领军人物参会。本届大会以“AI生万物”为主题，谐音爱生万物，寓意科学技术要有人文的温度，机器有爱，真“芯”英雄。
据悉，本届GMIC重点关注人工智能的技术趋势,商业应用以及对经济,社会的影响，同时在自动驾驶、智能硬件、生命科学、金融、新零售、企业服务等领域展开深度讨论。
其中，AI+企业服务及应用分论坛也在同期举办。大会邀请了企业服务领域内的大咖，共同探讨AI如何为产业赋能，当然谈到AI，自然离不开AI如何通过应用场景实现落地这个话题。
那么，AI应该如何为产业赋能？AI在企业服务领域应该有怎样的应用场景？业内是否已经有不错的典型案例供创业者参考？拓扑社（ID：tobshe）就为各位梳理大会精华，听听这些大咖聊聊人工智能技术在企业服务中的应用。
-AI赋能前，先考虑用户的真实需求-
2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中提及，中国要在2020年成为人工智能应用的领先国家；2025年，中国要在人工智能的部分技术方面取得重大突破，成为全世界的领先国家；2030年，中国要在人工智能基础理论和技术方面成为世界上领先国家。
确实，人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等先进技术带来的产业革命和生产力的充分释放，正潜移默化改变着整个人类世界。经过多年的创新发展，人工智能让智能设备逐步实现从认识物理世界到个性化场景落地的跨越。
现如今，人口红利逝去，人力成本高昂，依靠技术或模式上的创新可为企业带来一时的优势壁垒，却很难长久维系，容易陷于商业模式的同质化，企业家们纷纷感叹这个时代钱太难赚。
人工智能现在已经成为全球科技创新的一个新焦点和新风口，在人工智能里面技术是核心，各种前端计算、边缘计算、云计算、智能算法的共同作用下，也在改变和赋能着很多传统企业。
这些企业想通过人工智能、大数据、物联网等新兴技术，提高生产力以及创造全新的产品和服务，已经成为经济竞争和产业升级的迫切需求。那么，企业的需求到底是什么呢？
智齿科技创始人徐懿表示，AI为企业赋能，其实是因为企业本身的需求需要AI来为他赋能，这是核心的原因。我们在创业的过程中发现，企业最本质的需求是能帮企业赚钱，这是第一位的，能帮企业省钱是第二位的，能帮企业提高效率是第三位的，我们认为赚钱大于省钱大于提高效率。
如果说，传统的功具型的软件大部分都是在做提高效率的事情，那么，在AI以及大数据时代里，这些工具软件的核心就是帮企业赚钱和省钱，这是企业购买和使用AI技术产品的核心动力。
AI能为企业赋能，最核心的事情是AI帮企业赚钱、省钱，最后帮企业提高效率，这个事儿本质是企业痛点的问题。
闪银奇异创始人李昊表示，以金融行业为例，银行为中小微企业提供借款服务前，需要做一些咨询和模型设计，银行从竞调、收集材料、上会审批，整个批复下来，整个过程需求，这样一来银行做事情效率低，成本高，还不能满足用户的需求，用户体验差。
而对于银行或者金融机构而言，小微普遍存在缺少固定资产抵押，会导致中小微申请贷款时候审批困难，害怕一旦放贷给小微企业，会冒着收不回来贷款的危险，银行追究起来也很难落实，因此银行对中小微的信用风险持有怀疑态度。
通过基于人工智能的大数据风控技术，再结合自身强大的数据处理与整合能力，为企业和企业主个人提供信用评估的服务。而对于金融行业来说，他们最核心的需求就是通过AII提升用户体验、效益的提升，同时能够做风险评估。
-依据自身能力，从底层架构开始转变-
提到AI，自然离不开它的三驾马车：数据、算法和场景化落地。数据是AI的原材料，同时这些数据是指企业经过处理和加工后的高价值的数据。
其实，早些年之所以AI沉寂了很长一段时间，很大程度是因为算力以及数据的匮乏导致AI没有办法实现一个应用，现在随着存储变得非常得便宜以及数据大规模的爆发，使得涌现出了非常多的应用，阿尔法狗事件的爆发，使的AI重新回到大众的焦点视野当中来。
但是，阿里云企业业务事业部总经理赵杰辉表示，企业要想通过AI优化内部的业务和流程，提升效率，需要先把内部的基础架构实现互联网化，通过互联网体系架构改造生产系统。
企业首要做的事情就是把核心能力抽象成企业内部的公共服务，通过互联网体系架构，把企业内部的系统产生的数据、第三方用户画像的行为数据、网站浏览的日志数据等多种渠道的数据源聚合在一个平台上，形成网络聚合效应，达到实时在线数据共享，使数据形成资产化。
这时候，企业通过AI、大数据等技术，把数据的价值挖掘出来，形成业务化数据，再把这些数据应用到具体业务场景中，指导企业业务决策，驱动数字化运营。
在从技术和算法来看，人工智能可以大致分为：机器学习、语音识别和自然语言处理、计算机视觉以及推荐引擎这四大类，每大类下又会继续细分。而伴随着包括云计算、大数据等基础设施的成熟，现在很多企业开始将这些AI技术进行场景化应用，为B端企业提供落地服务。
这里需要提的是，智齿客服创始人徐懿表示，AI应用有两种，一种是大的有实力的企业，可以自己组一个团队来做。
对于中小微企业来说，首先要做到的就是底层架构的构建，把数据积累好，打造数据基础，再一点一点的往上研发。
现在市面上，已经有非常多的平台，例如阿里云、亚马逊的平台，或者像一些AI技术厂商，可以为中小微企业提供了现成的工具和接口各取所需。
这些规模的企业只要找到合适的应用工具的能力也是企业核心能力，大量现成的平台和接口都是可以为所用的，不需要专门来投重金做科研研发。
-AI技术落地，成为业界共同话题-
目前，技术如何落地行业，已经成了人工智能整个行业共同面临的一次挑战。IT桔子的人工智能分析师表示，技术落地行业是最关键的战役，是主流话语权「人工智能+」和「+人工智能」的对决，这场战役中有的玩家在明修栈道，有的则在暗度陈仓，合纵连横。
同时，宽带资本董事刘唯曾在公开场合表示，AI其实根本没有发展到通用AI，现在对于技术的发展还是在比较窄，非常需要场景化解决问题，尤其是深度学习带来的价值。所以，场景化是大家做AI，我觉得是一个主要的前提。
但是，刘唯也提醒到，对于创业公司来说，应该深耕垂直领域，是大家可以去努力或者尝试的主要方向。
拓扑社了解到，AI 技术已经逐渐实现低成本的应用到医院、公安、司法、安防、交通、银行等领域，所以说有真正强技术的人工智能创业公司开始创造实际价值。
以BAT的腾讯为例，腾讯AI平台开放了计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力。
腾讯也致力于将人工智能技术应用于其现有产品，如效果广告系统、内容服务及金融服务。此外，2017年8月腾讯推出了称作‘腾讯觅影’的人工智能辅助诊疗影像产品。
据悉，引入腾讯觅影利用人工智能技术辅助医生对食管癌进行筛查，可以有效提高筛查准确度，促进准确治疗，有望攻克早期食管癌难筛查的世界难题。
拓扑社认为，在经过政府、资本和企业的共同推动，人工智能开始从一个技术研究课题向行业快速播种并实现了部分场景的商业化落地。
几乎所有的企业和机构都开始思考并实践如何借助人工智能的力量升级自己的业务和产业布局。
不过需要提示的是，在人工智能与企业服务相结合的领域中，大型标杆企业由于其技术实力和市场规模，往往直接作为底层解决方案提供商输出相关技术。
而初创公司不能不考虑自身能力，切忌跟风，布局AI，公司更需要在底层业务架构上做好充分准备，再通过人工智能技术寻找细分的落地应用场景，这样才能解决企业最核心的问题。
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