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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)險投資機構(gòu) Georgian Partners，微軟 Microsoft for startups 以及萬事達(dá) MasterCard Start Path 項目的高層共同探討 AI 的行業(yè)應(yīng)用。討論議題包括 AI 項目落地的基礎(chǔ)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、AI 工作流（AI workflow）等。

一、AI 項目落地的基礎(chǔ)

Stratifyd 的創(chuàng)始人兼 CEO，汪曉宇博士（Derek Wang） 認(rèn)為，AI 的商業(yè)落地離不開企業(yè)對自身數(shù)據(jù)的積累，尤其是與消費者打交道的企業(yè)。AI 模型的構(gòu)建需要豐富的數(shù)據(jù)，從這個角度來講，滿足以下這兩點的企業(yè)使用 AI 技術(shù)將會更加游刃有余：一是對“全渠道 （Omni－Channel）”數(shù)據(jù)都有積累，數(shù)據(jù)量有保證；二是結(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，數(shù)據(jù)形式豐富。

Stratifyd 創(chuàng)始人兼 CEO 汪曉宇博士（右一）

萬事達(dá)數(shù)字支付和實驗室（Digital Payments and Labs of MasterCard）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)。

二、高價值的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析

Tyson Baber，Georgian Partners 的合伙人認(rèn)為，“產(chǎn)品”這個概念終將被“體驗”所替代。對企業(yè)來說，利用 AI 高效而準(zhǔn)確地提煉消費洞察至關(guān)重要，這將指導(dǎo)企業(yè)更精準(zhǔn)地提升消費者體驗。

汪博士認(rèn)為，分析非結(jié)構(gòu)化的消費者反饋數(shù)據(jù)對企業(yè)有很大價值，他分享了一個世界 500 強汽車品牌探索消費者滿意度下滑原因的案例。該企業(yè)在 stratifyd．cn 使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) AI 分析模塊處理大量車主的反饋內(nèi)容，提煉出很多導(dǎo)致不滿的問題，而這些問題是之前沒有被意識到的：比如追蹤某個被抱怨的產(chǎn)品缺陷時，發(fā)現(xiàn)該問題是由生產(chǎn)環(huán)節(jié)中一個很小的疏忽導(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，挽回了車主的信任。

“解決問題有時很容易，但發(fā)現(xiàn)問題而且能找到背后的原因并不簡單，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。

三、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 workflow）’ 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，因為涉及復(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)練的門檻，實現(xiàn)應(yīng)用級商業(yè)模型的自動訓(xùn)練，讓更多分析團(tuán)隊可以享受 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 幫助一家財富 50 強金融集團(tuán)應(yīng)用 AI 技術(shù)的案例：該企業(yè)收集了大量調(diào)查問卷、全渠道的投訴和咨詢等反饋內(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)隊要花費大量的時間手動總結(jié)消費者的意圖和情感，而利用 Stratifyd AI 分析模塊，這項工作在極短的時間就可以完成。

Adam 和 Jose 共同表示 Microsoft 和 MasterCard 都愿意扮演橋梁的角色，利用自身擁有的全球資源網(wǎng)絡(luò)，幫助像 Stratifyd 這樣優(yōu)秀的 AI 創(chuàng)新公司對接有需要的企業(yè)。汪博士表示 Stratifyd 非常感謝合作伙伴們提供的機會，愿意為更多的企業(yè)提供 AI 驅(qū)動的全渠道消費反饋洞察服務(wù)。