12月18日，2017（第十五屆）中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)論壇在京舉行，明略數(shù)據(jù)營(yíng)銷副總裁劉靜在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)表主題演講。她認(rèn)為未來AI將助力傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，新一代企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)將助力中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)。在她看來，人工智能將改變企業(yè)獲取商業(yè)價(jià)值的方式。未來明略數(shù)據(jù)將以智能化知識(shí)管理系統(tǒng)為企業(yè)賦能，幫助企業(yè)完成金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以此提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
以下為演講實(shí)錄：
今天非常開心能夠來到這兒跟大家分享，明略數(shù)據(jù)在過去三年中的一些實(shí)踐和一些感受。在之前也已聽到大家訴說了人工智能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型，或者是大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的應(yīng)用。大多是在2C領(lǐng)域或相對(duì)比較輕的2B領(lǐng)域運(yùn)用自己的大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)。然而明略數(shù)據(jù)則不同，我們是服務(wù)于安防領(lǐng)域，服務(wù)金融領(lǐng)域、服務(wù)工業(yè)領(lǐng)域，今天也將在這里跟大家分享一下我們的案例。
現(xiàn)在整個(gè)國(guó)家的在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的戰(zhàn)略，主要是人工智能戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，兩周之前習(xí)大大還召開一次政府官員的學(xué)習(xí)會(huì)，就是為了讓每一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)干部能夠有數(shù)據(jù)的思維，讓數(shù)據(jù)思維去驅(qū)動(dòng)這些轉(zhuǎn)型?，F(xiàn)在人工智能領(lǐng)域、人工智能技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)離我們的日常工作和生活還是比較遙遠(yuǎn)的。從商業(yè)領(lǐng)域方面來看，阿里巴巴的首席戰(zhàn)略官說商業(yè)智能驅(qū)動(dòng)的雙螺旋是是網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能。明略數(shù)據(jù)為了將網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能實(shí)現(xiàn)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型上，采用了三個(gè)步驟，第一步在線化，第二步智能化，第三步網(wǎng)絡(luò)化。以此就能實(shí)現(xiàn)在垂直領(lǐng)域里面的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能。
明略數(shù)據(jù)是一家在2014年成立的一家大數(shù)據(jù)公司，創(chuàng)始人是吳明輝，他在2006年曾經(jīng)創(chuàng)辦過一家企業(yè)叫做秒針系統(tǒng)。這個(gè)應(yīng)用在國(guó)內(nèi)營(yíng)銷領(lǐng)域赫赫有名，對(duì)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)的發(fā)展起很好的促進(jìn)作用。秒針系統(tǒng)是在2006年建立的。那時(shí)是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)的威力最猛之時(shí)，而那時(shí)最先爆發(fā)的兩個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)是營(yíng)銷，一個(gè)是電商。到了2014年，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在其他中國(guó)行業(yè)也開始有了廣泛應(yīng)用。那時(shí)秒針系統(tǒng)背后還有美金的投資，以此為基礎(chǔ)在2014年4月3日，我們成立了明略數(shù)據(jù)。成立之初數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也是大數(shù)據(jù)的熱門，因而那時(shí)明略數(shù)據(jù)也有了一些垂直行業(yè)的用戶，并合作了很多和大數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)的項(xiàng)目。那時(shí)，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)主要是在線化，數(shù)字中國(guó)也正興起，而數(shù)字中國(guó)的第一步就是把所有的業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)規(guī)則以在線化的事情去呈現(xiàn)。
在數(shù)字中國(guó)的背景下，明略數(shù)據(jù)做的第一個(gè)項(xiàng)目叫做銀聯(lián)商務(wù)，項(xiàng)目叫做數(shù)字魔方。銀聯(lián)商務(wù)正面臨著支付寶、微信支付這類互聯(lián)網(wǎng)金融的壓力，如何給自己的商戶提供優(yōu)質(zhì)的實(shí)時(shí)服務(wù)？是擺在銀聯(lián)商務(wù)面前的問題。這時(shí)數(shù)字魔方在當(dāng)中起到了巨大的作用。2014年初，如何把POS機(jī)所有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)在線化，是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。國(guó)內(nèi)幾個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)能做到這點(diǎn)也是比較少，當(dāng)時(shí)創(chuàng)始人帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)用Hadoop數(shù)據(jù)，把銀聯(lián)商務(wù)和POS機(jī)實(shí)現(xiàn)在線化，非常短的時(shí)間內(nèi)可以知道我過去自己的交易流水或者我整個(gè)的狀況是如何做的。現(xiàn)在銀聯(lián)商務(wù)自己內(nèi)部已經(jīng)能夠通過對(duì)自己的數(shù)據(jù)變現(xiàn)，對(duì)自己的交易流水的實(shí)時(shí)感知，能夠?yàn)樽约旱纳虘籼峁└又悄艿姆?wù)，甚至有很多地方都能夠提供自己商戶對(duì)未來的預(yù)測(cè)狀況的一種預(yù)測(cè)。通過這個(gè)案例想跟大家說，垂直行業(yè)的人工智能，我們明略數(shù)據(jù)秉承的理念是新規(guī)則、后學(xué)習(xí)，先對(duì)業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行統(tǒng)籌，把它的翻譯成計(jì)算機(jī)語言，存到業(yè)務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中去，不斷的獲取數(shù)據(jù)集，對(duì)核心問題進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，反過來彌補(bǔ)整個(gè)系統(tǒng)有效的運(yùn)營(yíng)，這是我們的理念。
今天很感激這樣的機(jī)會(huì)，當(dāng)我在線之后如何實(shí)現(xiàn)智能化？明略數(shù)據(jù)四張牌，我們通過大數(shù)據(jù)的技術(shù)把數(shù)據(jù)變成信息、從信息轉(zhuǎn)化成知識(shí)再轉(zhuǎn)化為智慧，如何實(shí)現(xiàn)智能化？明略數(shù)據(jù)的標(biāo)簽就是知識(shí)圖譜的技術(shù)。大家分享很多，我通過大數(shù)據(jù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的一些基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)在線化，如何實(shí)現(xiàn)智能化，用知識(shí)圖譜的技術(shù)是明略數(shù)據(jù)三年來嘗試的事情。
具體的案例是，在今年2017年的8月22日，發(fā)布了明略數(shù)據(jù)的明智系統(tǒng)，這是中國(guó)做垂直行業(yè)人工智能國(guó)內(nèi)應(yīng)該是第一個(gè)做行業(yè)人工智能的解決方案的引擎叫明智系統(tǒng)。最核心兩款產(chǎn)品是我們知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，叫做蜂巢，還有人機(jī)交互的產(chǎn)品叫小明。如何把信息變?yōu)橹腔?，在這其中知識(shí)圖譜技術(shù)是非常重要的。技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫是一個(gè)混合的架構(gòu)，有圖數(shù)據(jù)庫也有規(guī)則數(shù)據(jù)庫，就是關(guān)系型數(shù)據(jù)和圖數(shù)據(jù)庫，它兩個(gè)地方都存在我們知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫里面。為此，建立了一個(gè)又一個(gè)對(duì)于智能問題的索引，它能夠去解決在行業(yè)過程中非常有效的一個(gè)又一個(gè)問題。蜂巢應(yīng)該是行業(yè)內(nèi)第一個(gè)被我們封裝出來的混合架構(gòu)的產(chǎn)品。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型應(yīng)該建立是什么？它在線化之后應(yīng)該有智能化，智能化是建立在知識(shí)圖譜技術(shù)之上。在此之上，明略數(shù)據(jù)我們做了很多公安情報(bào)方面的案例，我們發(fā)現(xiàn)了有一個(gè)特點(diǎn)。大家服務(wù)金融行業(yè)都會(huì)有一個(gè)特點(diǎn)，金融行業(yè)是高富帥太多，金融行業(yè)技術(shù)或者信息部門他們理解自己業(yè)務(wù)的時(shí)候，至少跟我們很多技術(shù)人員都是旗鼓相當(dāng)。很多垂直行業(yè)里面比如說安防領(lǐng)域還有工業(yè)領(lǐng)域，新一代交互把人工智能技術(shù)非常有效用在自己工作當(dāng)中，這非常大的考驗(yàn)。
我們用知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫支撐這種智能化的一種可能，我們?cè)O(shè)立了人工智能的企業(yè)級(jí)的SIRI就是小明。它達(dá)到通過自然語言處理，能夠通過小明對(duì)知識(shí)圖譜構(gòu)建的智能系統(tǒng)進(jìn)行問題的智能算法的調(diào)用。
我舉一個(gè)例子，比如說如果我們用檢索的方式，用非常復(fù)雜的檢索的方式去查，比如說今天在中國(guó)大飯店來開會(huì)的35歲以上穿黑西裝男士在勾選過程中是一個(gè)非常復(fù)雜的操作過程。但是通過小明我可以說，Hi，小明，我希望知道今天在中國(guó)大飯店開會(huì)非?？梢傻哪惺浚梢酝ㄟ^算法調(diào)用，上下文自然語言的處理對(duì)這個(gè)進(jìn)行調(diào)用。
這是兩款非常通用的核心產(chǎn)在此之上，我們研發(fā)出公安情報(bào)大腦，金融的風(fēng)控大腦和工業(yè)領(lǐng)域高端設(shè)備運(yùn)維狀況的監(jiān)測(cè)大腦。這幾個(gè)大腦其實(shí)都是行業(yè)里面解決方案的引擎。在此之上比如在金融風(fēng)控大腦之上有各種各樣的反欺詐、內(nèi)審所有相關(guān)的項(xiàng)目?？偨Y(jié)起來覺得道生一，一生二，二生三，三生萬物，是自己產(chǎn)品體系的架構(gòu)。一就是我們的明智系統(tǒng)，第二就是兩個(gè)非常核心的產(chǎn)品，知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，蜂巢和新一代企業(yè)級(jí)交互小明。三個(gè)大腦就是公安大腦、金融風(fēng)控大腦和工業(yè)高但設(shè)備運(yùn)維大腦。最后三生萬物，我們?cè)诖酥献隽烁鞣N各樣行業(yè)案例。
在此之上我們跟大家分享一下在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型金融行業(yè)里面怎么做，我作為明略數(shù)據(jù)來說很難在宏觀上面回答行業(yè)在做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，我們分享一下在這個(gè)過程當(dāng)中做了哪些嘗試。幾乎所有找到我們企業(yè)，因?yàn)楝F(xiàn)在截止目前為止明略分享過四大行里面交通銀行、中國(guó)銀行、招商銀行、廣大都是明略的客戶。城商行和商業(yè)銀行業(yè)有非常多，大部分找到我們是通過知識(shí)圖譜的技術(shù)對(duì)自己的風(fēng)控，企業(yè)的內(nèi)審合規(guī)這些方面。我們也希望通過我們的大數(shù)據(jù)技術(shù)，人工智能技術(shù)，能夠輔佐金融行業(yè)從上到下去輔佐它的戰(zhàn)略決策，從下到上對(duì)于整個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)感知和風(fēng)控狀況的實(shí)時(shí)感知。
我給大家說一下目前我們涉及到這幾個(gè)項(xiàng)目有這樣的，有智能的客戶畫像、智能分析的人工智能的引擎，智能風(fēng)險(xiǎn)管理，機(jī)器人流程自動(dòng)化，智能投顧，智能客服。
這個(gè)過程當(dāng)中想跟大家分享一下，現(xiàn)場(chǎng)有金融方面的人員，金融大家比較喜歡用的詞是計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能。我參加很多金融方面的會(huì)都在講這樣三個(gè)詞。計(jì)算智能就是以數(shù)據(jù)中心驅(qū)動(dòng)從2000年開始，數(shù)據(jù)大集中。計(jì)算智能每一家金融機(jī)構(gòu)都已經(jīng)做的非常好了。2014年的時(shí)候因?yàn)檫@增強(qiáng)學(xué)習(xí)，Hadoop技術(shù)還有感知，對(duì)于人臉識(shí)別和圖象識(shí)別還有文本識(shí)別有一些增強(qiáng)。大家能看到現(xiàn)在有很多非常智能的服務(wù)在金融機(jī)構(gòu)里面為我們提升到。但是認(rèn)知智能截止目前為止時(shí)間比較短，每家銀行都處于摸索時(shí)期。比如現(xiàn)在我們之前做的這些銀行項(xiàng)目都是通過明略數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫這件事情之上，我先把大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過學(xué)習(xí)過程當(dāng)中再去決策，我在風(fēng)控營(yíng)銷還是內(nèi)審合規(guī)上面發(fā)力，目前我們都是屬于摸索和探索之中，這是金融方面的一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的一個(gè)轉(zhuǎn)型。
在公安方面，明略數(shù)據(jù)跟其他金融不一樣的地方是，在公安坦誠(chéng)一點(diǎn)說公安的數(shù)據(jù)比我們見到其他行業(yè)的數(shù)據(jù)更為好的。除了它自有八大數(shù)據(jù)庫以外，它的視頻的數(shù)據(jù)，包括它外面采集的我們每一個(gè)人的行為數(shù)據(jù)包括手機(jī)的數(shù)據(jù)，時(shí)空數(shù)據(jù)，他其實(shí)是如果在這件事情進(jìn)行刑事立案之后，這些數(shù)據(jù)都能夠被警方調(diào)用。警方一直說我們希望是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)能夠向數(shù)據(jù)要情報(bào)，向人工智能要警力這樣的狀況。明略數(shù)做的事情就是我們幫助公安系統(tǒng)，尤其是情報(bào)分析系統(tǒng)、情報(bào)中心能夠把海量多樣化的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，先整合在一起，先建設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)弧，數(shù)據(jù)弧之上建設(shè)各種各樣的智能應(yīng)用。這件事情就可以催生出來我們做到扁平化指揮體系、研判分析系統(tǒng)、管理服務(wù)系統(tǒng)、執(zhí)法規(guī)范化體系。這件事情其實(shí)也是一個(gè)在線畫像向智能化轉(zhuǎn)化的一個(gè)過程。
而我們明略數(shù)據(jù)一個(gè)天使客戶，石家莊市公安局在十九大安保期間，我們系統(tǒng)起到非常重大的作用。它怎么起到重大作用？石家莊市公安局是非常重要，京津冀我們的護(hù)城河中最重要一環(huán)。最重要的工作就是對(duì)整體的治安狀況進(jìn)行整體的感知，它要做到打防管控里面防和控，確保我們整個(gè)十九大安保期間非常好的安全的狀態(tài)。它需要知道在社會(huì)上到底哪些地方有哪些態(tài)勢(shì)，有哪些不好的事情將要發(fā)生，他有一個(gè)綜合研判平臺(tái)，幫助客戶把所有數(shù)據(jù)都到統(tǒng)一平臺(tái)上，對(duì)整體社會(huì)進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。這是明略數(shù)據(jù)非常重要的2014年開始執(zhí)行的天使客戶的案例。
工業(yè)是非常大的領(lǐng)域，明略數(shù)據(jù)在其中做了兩部分，其中一個(gè)是高端設(shè)備的狀況監(jiān)測(cè)，這是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程當(dāng)中為上海地鐵做得業(yè)務(wù)。通過實(shí)時(shí)在整個(gè)地面的數(shù)據(jù)和車本身傳感器傳輸回來的數(shù)據(jù)。第一步先做到數(shù)據(jù)融合，那么高鐵真正的痛點(diǎn)是什么？實(shí)現(xiàn)第一件事情的在線化，什么是在線化？多線路數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)匯聚在一起。高鐵是一個(gè)非常復(fù)雜的體系，所有的設(shè)備都是由不同廠商制作的，每一個(gè)廠商都有自己不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理自己的規(guī)范。今天整個(gè)這個(gè)行業(yè)就是先做統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化的一個(gè)處理。數(shù)據(jù)融合之后，可以把多數(shù)據(jù)融合出來，把整個(gè)運(yùn)行軌跡或狀態(tài)畫出來，已經(jīng)能夠幫助我們的客戶實(shí)時(shí)去推行健康運(yùn)維。能夠首先通過數(shù)據(jù)的在線化解決非常多的問題。
這塊跟大家簡(jiǎn)單分享一下具體的案例，剛才說到了情報(bào)研判，美國(guó)一家公司的情報(bào)分析系統(tǒng)幫助美國(guó)中情局找到本拉登，是拿大數(shù)據(jù)做分析。幫助客戶通過去構(gòu)建人事地物組織的情報(bào)知識(shí)圖譜。通過這個(gè)情報(bào)知識(shí)圖譜去構(gòu)建各種各樣的戰(zhàn)法。舉個(gè)例子，在掃黃打非過程中，我們有一條戰(zhàn)法同行同路同城。我們是構(gòu)建情報(bào)知識(shí)圖譜之后去構(gòu)建公安人員破案的一個(gè)戰(zhàn)法，把戰(zhàn)法在軟件里面實(shí)行自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)。它能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于犯罪情報(bào)初步篩查，最終承接老的判案人員個(gè)人智慧統(tǒng)籌起來，能夠?qū)Π讣嵘浅８咝閳?bào)研判的效率，這是我們?cè)诠卜矫娴膰L試。
信用卡中心，金融方面當(dāng)你在線化的時(shí)候最根本的一件事情就是能夠?qū)崿F(xiàn)你的數(shù)據(jù)從一開始離線存儲(chǔ)到現(xiàn)在的實(shí)時(shí)感知，這是必須利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)把整個(gè)系統(tǒng)打造為更開放，用分布式架構(gòu)去做，它才能夠產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)毫秒級(jí)的反饋。我們?cè)诮煌ㄣy行信用卡中心這個(gè)項(xiàng)目上線三個(gè)月，已經(jīng)為客戶挽回百萬級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警，實(shí)現(xiàn)損失避免。
再一個(gè)就是明略數(shù)據(jù)的一個(gè)大型證券交易所，真正是一個(gè)知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)的智能分析的項(xiàng)目。它是通過人、帳號(hào)、交易行為對(duì)所有本體構(gòu)建它的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來預(yù)判交易過程中的異常行為，從而能夠?qū)φ麄€(gè)金融交易市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)有效的監(jiān)管和評(píng)估。
明略數(shù)據(jù)在工業(yè)方面，非常重要的客戶是中國(guó)中車，這是高端設(shè)備運(yùn)維，大家知道工業(yè)方面的大數(shù)據(jù)或者人工智能真正解決不是安全問題。為什么？因?yàn)楣I(yè)方面的安全問題，比如你做飛機(jī)，做高鐵已經(jīng)是非常非常安全的選擇了。工業(yè)方面的大數(shù)據(jù)或者人工智能真正驅(qū)動(dòng)是成本效率的降低。通過對(duì)機(jī)車的車頭的發(fā)動(dòng)機(jī)的傳感器的傳來的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)融合和分析，能夠確保高端零部件的有效的運(yùn)維，能夠提升它的使用率，這是中車的項(xiàng)目。這是地鐵，軌道運(yùn)維過程當(dāng)中的效率。
明略數(shù)據(jù)在三年過程中，有這么很多核心的項(xiàng)目，今天也是非常榮幸能夠跟大家分享明略在公安、金融核工業(yè)方面一些嘗試。大家如果對(duì)于知識(shí)圖譜這些技術(shù)或者大家如果對(duì)于企業(yè)級(jí)人工智能有合作的點(diǎn)我們可以線下交流。這是明略數(shù)據(jù)官微的二維碼，大家感興趣上面有很多我們的案例。我本人不是技術(shù)出身，今天講到技術(shù)方面也請(qǐng)大家多多體量，對(duì)這些案例感興趣可以掃描我們二維碼，大家上面去找。在上面也有明略數(shù)據(jù)的科學(xué)家在上面去分享他們的嘗試。
明略數(shù)據(jù)在人工智能和大數(shù)據(jù)方面有自己非常獨(dú)特的堅(jiān)守，2014年明略數(shù)據(jù)制訂了公司做人工智能和大數(shù)據(jù)方面一個(gè)比較獨(dú)特的戰(zhàn)略叫做駐場(chǎng)科學(xué)家。為什么是這樣？我們覺得數(shù)字化轉(zhuǎn)型或者大數(shù)據(jù)技術(shù)或者人工智能技術(shù)必須有優(yōu)秀的科學(xué)家在客戶現(xiàn)場(chǎng)和客戶一起先規(guī)則后學(xué)習(xí)，才能實(shí)現(xiàn)有效真正解決方案的露出。
