深演智能黄晓南:用最先进技术与算法,构建AI数据未来

伶轩 2周前 (09-05)

AI真正要做的是延展人的能力。

品友互动,现在应该称之为“深演智能(DEEP ZERO)”了。

8月末,这家已经在智能商业决策领域深耕11年的企业正式宣布,其企业品牌升级为“深演智能”。

深演智能黄晓南:用最先进技术与算法,构建AI数据未来

“我们这次升级的目标很明确,就是要基于我们的AI平台,打造中国前沿的基于人工智能和大数据技术的企业决策AI平台,全方位的帮助企业打造核心竞争力。”深演智能创始人&CEO黄晓南说。

这也标志着,在深耕现有AI营销业务的同时,深演智能将把决策智能技术应用到更多场景中,持续帮助企业深化全面AI决策,并在公共决策、疫情预测、商业预测等领域全面发力。

深演智能黄晓南:用最先进技术与算法,构建AI数据未来

图 | 深演智能创始人&CEO黄晓南

深度挖掘数据价值,“Zero”源于对AI能力最高境界的追求

从“品友互动”到“深演智能”,不仅是名称的改变,还是这家公司十余年对AI能力追求的阶段性成果。

“深演智能定位为AI赋能决策公司。‘演’语出汉·陆贾《新语·明诫》‘观天之化,推演万事之类’ ,‘深演’即寓意着‘深度挖掘数据价值、通过算法建模预测’。而英文名称中的‘ZERO’则是数字世界的起点,也是我们对AlphaZero所代表的AI能力最高境界的追求——用最先进技术与算法、数据科学赋能决策,构建AI未来。”

其实和2018年相比,今年AI不论在B端还是C端的热度都明显有所下降,尤其对于创业公司来说,2019年并不是一个最佳的发展年份,深演选择在当下进行AI战略升级,必需身具核心竞争力。

对此黄晓南也直言,深演智能从创立之初就一直坚持用数据和技术帮助企业形成全链路的营销决策,是中国数字营销技术的布道者。而沉淀了十数年的数据处理行业图谱、用户画像、深度数据挖掘、自然语言处理等技术,除了让深演智能AI能力越来越强之外,也让公司业务布局从营销场景拓展至金融、汽车、零售、公共政策、疫情预测等多个复杂度极高的行业及场景中,并从中积累了大量的客户和AI决策经验。

“我们用8年的时间打造了一个‘机器人’,这期间不断给它‘喂’数据,为此我们打通了BAT线上线下所有拥有活跃数据的国内公司。而在这一强大的数据基础上,深演智能还通过投资的方式,深入到各个行业以及数据清洗、标签领域,帮助‘机器人’不断的进行决策反馈,让它从最开始什么都不会成长成现在一个极具AI能力的自主决策者。”

而对于当下AI热度有所减弱以及创业难度增加的现象,黄晓南则看得很透彻,“之所以有这样的感觉是因为很多人对AI的期望值太高了,今天的AI并不是一个绝佳的创业赛道,它更适合有积累的成熟公司,因为很多算法在实际应用之前有很多Dirty Work(没人干的活)需要人类去完成,这也是为什么我们不将主要精力放在感知、认知智能这样需要长期和大量投入的领域,而选择容差相对较大的决策智能的主要原因。”

Data for Good,数据和技术将改变企业决策

如果把深演智能这些年的发展历程做个梳理,会发现它其实和Google很像,都是以数字广告为核心,再利用数据和技术将“营销”范围扩大化。

“数据是所有AI及算法的基础,而数字广告领域数据量是最庞大,且类别最多的。”

但这并不代表数据无所不能,相反的,单纯的数据没有任何价值。以AlphaGo为例,如果当年它只是在全球观众面前准确无误的背出上千套棋谱,相比并不会有多少人记住它。而它之所以可以闻名全球,是因为它利用技术模拟人脑,在消化大量数据之后以“机器”之名战胜了人类围棋冠军,用智能决策掀起了一波AI狂潮。也因此,数据和技术缺一不可。

深演智能黄晓南:用最先进技术与算法,构建AI数据未来

那么,AI决策的价值究竟在哪呢?

“很多人会认为,AI的价值在于替代人类,其实并不是。例如无人驾驶,本质上它和工业自动化没有什么不同,只是将替代工人转变成了替代司机,而AI真正要做的是延展人的能力。”为此,深演智能也计划与哥伦比亚大学数据科学研究院针对企业决策层的数据科学能力培养等开展产学研培训专题合作。

除此之外,和无人驾驶这样尚处于早期的技术相比,仅解决安全问题就是一场耗时持久的攻坚战。而随着近年来AI在商业场景中的快速应用,智能决策在效率提升方面的成绩有目共睹,也更得企业及市场认可。

“其实2019年对于我们来说是很好的一年,今年的广告市场整体下滑,在企业增速变慢的时候,他们更需要做精细化决策,Data Science的价值也会越来越高。”

当然,深演智能不仅局限于广告营销,从2016年开始他们就帮助企业搭建第一方数据管理平台,在市场调研后为企业做更好的后链路决策。更值得一提的是,随着私域流量地位的不断提升,它还能和营销进行互补,当所有触点都被管理起来后,数据及AI决策价值将大大提升。

不过,任何涉及到数据的技术和应用都难逃一个问题——隐私保护,尤其在智能推荐深入各大APP的当下,如何权衡和平衡其中的度,也随之成为了企业必须重视的问题。

“坚持数据向善很重要。”

黄晓南也坦言,千人千面,不同人对隐私界限是不一样的。以京东和淘宝的智能推荐为例,可能100个人中有90个人并不在意这件事情,而其余10个人却非常在意,认为自己的隐私被侵犯了。

“所以企业要做的是守住数据应用和数据安全的法律底线,深演智能一直以来都秉持这一点,一直是数据向善的坚定支持者。”

与此同时,黄晓南很认同哥伦比亚大学数据科学研究院主任周以真教授所坚持的“Data For Good”数据科学精神。

“我们在实践当中发现人工智能出来的东西如果没有一个人脑智能,没有具有行业经验的人是不能转换为行动的”,因此黄晓南也强调人工智能实现决策的真正核心应该是‘大数据+小数据,人工智能+人脑智能’。”

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