Kavga ne zaman başlıyor, zaten yapay zeka ile dolusunuz?
Soldaki resim: iQiyi CTO'su Tang Xing, English Fluent'in kurucusu Wang Yi ve Elephant Insurance'ın kurucusu Yang Zhe
Içerik kaynağı: 19-21 Ocak 2018'de Geek Park İnovasyon Konferansı'nda iQiyi CTO Tang Xing, English Fluent Talk'un kurucusu Wang Yi ve Elephant Insurance kurucusu Yang Zhe açılış konuşmaları yaptı. Ortak olarak, Not Defteri yayınlama yetkisine sahiptir.
Resim | çobanpüskülü Sorumlu editör | Su Wenbing
İyi ayrıntılı makale 2009: 7631 kelime | 10 dakika okuma
İlk olarak tüm ağda yayınlandı, eksiksiz notlar, yapay zeka
Bu makalenin güncelliği: Tat: Salata sosu
Bay Notes sizi önce düşünmeye davet ediyor:
-
AI teknolojisi nasıl geldi?
-
Yapay zekanın gelecekteki eğilimi nedir?
-
Yapay zekanın hayal gücü nedir?
-
1. Tang Xing: AI çağında, videoyu tekrar nasıl anlayabilirim?
Video, sosyal, bilgi, eğlence, güvenlik ve diğer yönler dahil hayatın her alanına girdi. Artık videodan ayrılamayız. AI çağına girerken, video endüstrisinde ne gibi değişiklikler olacak? Ve tüm eğlence endüstrisine ne olacak?
Geçen yılın en sıcak konusu derin öğrenmeydi ve AI tüm içerik ekolojisini taşıdı. Yaratma, üretim, dağıtım, para kazanma, pazarlama ve tüketime kadar çeşitli yapay zeka teknolojilerinin tanıtımının tüm videonun tüm ekolojisinde muazzam değişiklikler ürettiği söylenebilir.
Konuşmacı: Tang Xing
Spesifik belirtiler nelerdir?
Bağlı olarak Frekans oluşturma aşaması: Video maliyeti, eğlence endüstrisindeki en büyük maliyetlerden biridir ve tüm maliyetin% 40-% 50'sini oluşturuyordu, ancak şimdi daha yüksek bir oranı oluşturuyor.
Örneğin, iyi bir senaryo nasıl seçilir? Bir yıldız nasıl seçilir? İçeriği platformun tonuna daha uygun hale nasıl getirebilirim? Bu AI'lar artık çözmemize yardımcı olabilir.
Videonun yapım aşaması: Örneğin, video telif hakkının korunmasını çözmek için parmak izleri kullanıyoruz. Özellikle blockchain'in girişi ile çeşitli görevler giderek daha akıllı hale gelecektir. Aynı zamanda, videonun kendisinin tanımlanmasının yanı sıra varlıkların, sahnelerin ve çekimlerin tanımlanması, videoyu gerçekten açılabilir, etiketlenebilir ve yeniden düzenlenebilir hale getirebilir.
Video dağıtım aşaması: Videonun orijinal durumuna göre, akışını ve dağıtım yöntemini akıllıca belirleyebilir.Kullanıcı videoyu izlediğinde, farklı sahnelerde farklı akışları iletir ve farklı sahnelerde kullanıcılara farklı videolar önerir. .
Günümüzde, videonun kilidini gerçekten açan AI aracılığıyla insanları, nesneleri, nitelikleri, sahneleri, kullanıcı davranışlarını, diyalogları ve altyazıları da tanıyabiliyoruz.
Şimdi anahtar kelimeler ve açıklamalar aracılığıyla internette videolar arıyoruz.Gelecekte yapay zeka gözlerimiz gibi olacak.Arama yaptığımızda AI, resimlerin, görüntülerin ve hatta lensin en temel anlayışıyla karşılık gelenleri bulabilir. Nesneler.
Örneğin, bir film veya bir sitcom yaptığımızda, geleneksel tanıtım ve dağıtım geniş kapsam peşinde koşar ve ilgili reklamların kullanıcıların göründüğü her yerde görünmesi gerekir. Kullanıcıların bu filmi görebileceğini ve bu filmi hatırlayabileceğini umuyoruz, ancak Nihai dönüşüm oranının ölçülmesi ve garanti edilmesi zordur.
Bugün, yapay zeka tanıtımının yardımıyla, ünlüleri ve ilgi alanlarını hassas bir şekilde hedefleyerek tüm tanıtımı daha doğru hale getirdik. Örneğin, "China Has Hip Hop", yalnızca topluluğun hassas bir şekilde yönlendirilmesiyle 6.800'e ulaştı. On binden fazla.
Videodan para kazanma aşaması: Kullanıcıların bir videonun önündeki 90 saniyelik, hatta 120 saniyelik reklamlardan en çok tiksindiğini ve videoya yerleştirilmiş birçok sahne tabanlı reklamın herkesi daha doğal hissettireceğini gördük.
Bu nedenle, videoyu AI aracılığıyla gerçekten anladıktan sonra, kullanıcı videoyu izlerken, AI'nın videoyu anladığına bağlı olarak, ilgili reklamlar olacaktır. Örneğin, AI yeme sahnesini tanıdığında, yemeyle ilgili reklamları önerebilir.
Bu, yapay zekanın platforma, içerik oluşturmaya ve B işinin tamamına yaptığı katkıdır. Tersine, mobil internetin ve akıllı telefonların yaygınlaşmasıyla, video çekim eşiği de büyük ölçüde azaltıldı.
Bununla birlikte, çevrimiçi kullanıcılar tarafından yüklenen videolar arasında hala çok az sayıda gerçekten yüksek kaliteli video olduğunu gördük. Kullanıcılara önermek için çok sayıda videodan yüksek kaliteli video ve içeriğin nasıl seçileceği çok zor bir iş haline geldi.
Kullanıcıların daha mükemmel videolar oluşturmasına ve gerçekten daha düşük bir eşik elde etmesine nasıl yardımcı olabiliriz? Bu, AI'nın sıradan kullanıcıların çözmesine yardımcı olacağı başka bir sorundur.
Edebiyat dünyasında bir hayran kurgu kavramı vardır: Kaliteli eserler hayranlar tarafından yeniden yazılır ve farklı sonlara dönüşür. Japonya'da bir demir adam kurgu yarışması var.Bazı animasyon hayranları animasyonu yeniden tanımladıktan sonra yeni diyaloglar ve film müzikleri ile yeni animasyonlar üretiliyor ve kendi oluşturdukları hikayeye göre yeniden düzenlenerek yeni bir sanat üretiliyor. form.
Benzer şekilde, şimdi daha önce sessiz olan büyük miktarda video içeriği biriktirdik. Video trafiğinin büyük çoğunluğu TV dizilerinden geliyor ve TV dizilerinin hit süresi yalnızca birkaç ay. Birkaç ay sonra, medya sistemine büyük miktarda yüksek kaliteli içerik biriktirilecektir.
Sıradan kullanıcıların veya editörlerin daha fazla ve daha iyi videolar oluşturmasına yardımcı olmak için bu sistemlerin içeriğinin nasıl yeniden kullanılacağı, AI çağında çözülebilecek en önemli sorunlardan biridir.
Nasıl başarılır? AI aracılığıyla, tüm platformun video prodüksiyonu tersine prodüksiyon gerçekleştirebilir. (İleri üretim: senaryoyu belirleyin, sahneyi seçin, çekim yapın, post prodüksiyon)
Bitmiş video elde edildikten sonra, lens yeniden çıkarılır ve AI aracılığıyla bölümlere ayrılır, lens yeniden etiketlenir, içindeki nesne varlıkları yeniden tanımlanır ve otomatik olarak sınıflandırılır. Ve videoları aynı olay örgüsüyle yeniden birleştirin, böylece kullanıcılar yeni videolar oluşturmak istediklerinde, daha önce üretilmiş geniş kaynaklardan tam olarak yararlanabilirler.
Örneğin, Eyfel Kulesi'nin bir videosunu yapmak istediğinizde maliyet çok büyük. Ancak karşılık gelen çekimleri yapan sayısız insan var.İlgili çekimleri bulabilirseniz, onları yeniden birleştirebilir ve müzik, diyalog ve altyazılarla yeniden eşleştirebilirsiniz. Oluşturucu ayrıca senaryonun oluşturulmasına da odaklanabilir.
Gelecekte tüm videonun prodüksiyonunu büyük ölçüde teşvik edecek yeni videolar oluşturmak için yeniden karıştırmak için çok sayıda eski video malzemesi kullanılır. Günümüzde kullanıcıların video yüklemeye isteksiz olduğu en büyük sorun, video üretiminin çok profesyonel bir şey olmasıdır.
Cep telefonları sadece çekimi kolaylaştırır, ancak ışıklandırma, sahne donanımı ve özel efektler hala çok profesyonel. AI'nın geliştirilmesi, mevcut videoların üreticilerinin daha sonra gerçekleştirme fırsatına sahip olmaya devam etmesini sağlayacaktır.
Ek olarak, daha sonraki aşamada telif hakkını tam olarak izlemek için blockchain teknolojisini kullanabiliriz, böylece daha sonra insanlar daha fazla ve daha iyi medya formatları oluşturmak için önceki sanatçılar tarafından oluşturulan içeriği kullanabilir.
2. Wang Yi: Yapay zeka neden iyi bir öğretmendir?
Konuşmacı: Wang Yi
AI neden iyi bir öğretmendir?
Bizi birçok teknoloji şirketinden farklı kılan, önce bir çekiç (teknoloji) sonra da çekiçlemek için bir çivi (talep) bulamamamızdır. Bunun yerine önce bir çivi, bir amaç ve bir problem bulduk ve bir çözüm organize ettik.
Bulduğumuz çivi, sorun şu ki birçok İngilizce öğrenme yöntemi ideal değil.
Geleneksel okul eğitimi endüstri çağının bir ürünüdür.Okulumuz fabrika gibidir.Öğretmenler üretim hattında işçi ve öğrenciler taşıma bandındaki ürünler gibidir. Her yıl okula giren çok fazla insan var ve her yıl okulu bırakan pek çok insan var, ancak sosyal kaynaklar sınırlı, bu nedenle kişiselleştirmeyi başarmak neredeyse imkansız.
AI teknolojisinin ortaya çıkmasıyla birlikte, insanlığın gelecekteki eğitiminin nasıl görüneceğini düşünebilir miyiz? Ya da bir düşünün, Çinlilerin İngilizceyi şu anki öğrenme biçimiyle ilgili sorunlar neler? En az iki sorun olabileceğini düşünüyorum:
İlk olarak, verimlilik nispeten düşüktür.
Size birkaç rakam vereyim. Bir Çinlinin öğrenme kariyerinde ortalama süre 2000-2500 saat . % 90 Çin'deki Çinli yetişkinler, CET-4'ü veya CET-6'yı geçip geçmemiş olsalar da, aptal İngilizcedirler, bir çaydanlıkta köfte ile doldurulurlar - eğer dökülmezlerse, mevcut durum budur.
Uluslararası kabul görmüş standart şudur: sıfır temelden neredeyse anadile kadar olan süreç sadece 1000 ila 1200 saat . Dolayısıyla Çin'in bugün çok başarısız olduğunu düşünüyorum, bu çok büyük bir sosyal sorun. Rakamlar yalan söylemez, maliyet yüksek ve verimlilik düşüktür.
İkincisi, öğretmen eksikliği
Pekin ya da Şangay gibi gelişmiş şehirlerde bunu hissetmeyebiliriz, hatta Çin'in birçok bölgesindeki öğretmenler son derece azdır. Örneğin, Yunnan Eyaletindeki ilk ve orta okulların% 70'inin İngilizce öğretmeni yokken, Heilongjiang Eyaletinde% 50'dir. 2016 yılında Qinghai Eyaletindeki Daozha Refah Okuluna gittim Yapay zeka öğretmenimiz geldiğinde, oradaki tek tam zamanlı İngilizce öğretmeninin öğretimi desteklemek için Guangzhou'dan istifa eden beyaz yakalı bir işçi olduğunu gördüm.
Liulishuo, başlangıçta sözlü İngilizce pratiği yapmak için bir araçtı. 2012'de yapay zeka olduğumuzu söyleyemeyiz çünkü kimse bilmiyordu. 2016 yılında dünyanın ilk yapay zeka İngilizce öğretmeni ürününü piyasaya sürdüğümüzde önemli bir adım attığımızı fark ettik, çünkü gelişmek için size eşlik edebilecek bir araçtan sanal ortağa geçtik.
Bu daha önce bahsettiğim AI İngilizce öğretmeni, artık bir efsane ya da hayal gücü değil, bir buçuk yıldır bizimle birlikte. AlphaGo bir oyun arkadaşı ilişkisi ise, AI İngilizce öğretmeni görünmez bir öğretmen-öğrenci ilişkisidir.
Bir iş kurmaya karar vermeden önce, öngörülebilir bir gelecekte, insanların tanımlamayı öğrendiği birkaç anahtar kelime nedir diye düşündük. Kişiselleştirme ve yüksek verimlilik, şu anda gördüğümüz iki anahtar kelimedir.
Peki, AI + eğitimi nasıl ortaya çıktı?
Liulishuo'nun verileri, bu 60 milyon kullanıcının sözlü kayıtlarından gelmektedir.Şu anda dünyanın en büyük İngilizce konuşan Çince ses veri tabanına sahibiz ve tüm veriler doğal olarak etiketlenmiştir.
Bu veritabanına dayanarak, bilimsel ekibimiz dünyadaki en yüksek doğruluğa sahip bir Çince İngilizce tanıma motoru geliştirdi. Aslında, bu, Google'ın tanımasından ve bazı Çince motorların Çince konuşulanları tanımasından çok daha zordur.
Bazı insanlar standartların altında konuştuğundan, bunun dilbilgisi sorunu mu, aksan sorunu mu yoksa bir sorun mu olduğunu bilmiyorsunuz, onu açıkça ayırt etmeniz gerekiyor, aksi takdirde kullanıcıların gelişmesine yardımcı olmanın bir yolu yok.
Bugünkü doğruluk oranımız iFLYTEK'inkini ve dünyadaki tüm genel API'leri (uygulama programlama arayüzleri) geride bırakıyor Şirketlerin doğruluğunu karşılaştırabilir ve test edebiliriz.
Herkesin İngilizcesini geliştirmesine yardımcı olacak bir şeyler yaptığımız için, yalnızca kullanıcıların nerede sorun yaşadığını bilmemiz değil, aynı zamanda kullanıcıların gelişmesine de yardımcı olmamız gerekiyor. AlphaGo'ya benzeyen, ancak AlphaGo'dan farklı olan dünyanın ilk derinlemesine danışmanlık öğrenme motorunu yaptık.
AlphaGo sizi yenmeyi umuyor, ancak öğrenme açısından, bir öğretmenin bir öğrenciyi yenmesi anlamsız. Harika bir öğretmen öğrencinin elini görünmez bir şekilde tutmalı ve ona en uygun şekilde adım adım geliştirmek için onu kullanmalıdır. Bu kadar.
Her öğrencinin öğrenme yörüngesi, öğrenme içeriği ve etkileşimli öğrenme biçimi farklıdır ve bu da bireyselleştirme gerektirir.
Ürünler açısından, daha önce araç tabanlı bir ürünle başladığımızı ve herkesin kullanmasına izin verdiğimizi söylemiştim.Veri topladık ve yavaş yavaş bugün Çin'deki en aktif çevrimiçi dil öğrenme topluluğu haline geldik. Çok zengin bir içerik matrisi geliştirdik. , Çok sayıda ücretsiz, eğlenceli ve kaliteli içerik var.
Bu temelde, gelişmiş öğrenme teorilerini birleştiren bir yapay zeka öğretmen ürünü yarattık. Bu şeyler, beyin bilişsel nörolojisinde pek çok araştırma sonucu kullanır, bize içeriği nasıl düzenleyeceğinizi ve dizisini nasıl bağlayacağınızı söyler, böylece insanlar daha az zaman harcayabilir ve daha verimli bir şekilde ustalaşabilir ve unutulması kolay değildir. .
İş modelinde biraz yenilik yaptık. Uzun zamandır eğitim sektörü zamana göre, daha doğrusu ders saatlerine göre ücret alıyor, bence küçük bir hata var.
Ekspres veya yüksek hızlı demiryolu teslim ediyoruz, hız ne kadar yüksekse, ücret o kadar yüksek, çünkü faydalar herkese bağlı. Eğitim açısından, ders saatlerine göre ücret alırsanız, öğrenci ne kadar yavaş ilerlerse, aynı gelişmeyi elde etmenizin o kadar uzun süreceğini göreceksiniz.
Buradaki sorun şudur: Normal bir kurum, öğrenci öğrenme verimliliğini artırmak için çok fazla motivasyona sahip olmayabilir, çünkü burada ne kadar uzun kalırsanız, o kadar çok para toplayacağım. Bunun küçük bir sorun olduğunu düşünüyoruz.
Bu nedenle, bizim için bizim ihtiyacım, bu ürünü piyasaya sürmeden önce, kullanıcılara ne kadar süre geçerli olduğunu söylemeliyiz.
İki aylık bir test yaptık 100 kişilik bir testte TOEIC Bridge testini seçtik çünkü puanı daha önce bahsettiğim Avrupa standardına karşılık geliyor. Avrupa standardını A1'den A2'ye veya tabii ki geleneksel bir öğrenme yöntemi olan A2'den B1'e yükseltmenin 100 saatlik yüksek kaliteli öğrenim gerektirdiğini gördük.
Öğrencilerimiz yalnızca iki ayda cep telefonundaki sanal AI öğretmeninden öğrendiler. Yalnızca ortalama 36,5 saat sürdü, bu temelde üç kat bir gelişme ve bu, gerçek bir öğretmenle konuşmaya gerek kalmadan yepyeni bir yoldur .
Bugün sahip olduğumuz şey bu. Bu nedenle, dünyanın TOP100 AI şirketleri arasında eğitim alanında son teknoloji bir AI şirketi olarak da derecelendirildik ve aynı zamanda Çin'de tek şirketiz.
Yani, herkese söylemek istediğim şey, AI eğitimi çağının geldiği ve artık bir efsane olmadığı. Elbette 5 yıldan fazla bir süre önce işimize başladığımızda yapay zeka kavramı bir yana, İnternet eğitimi bile bir kavram değil.
Gelecekte durmalı ve bugüne bakmalıyız, özünü görmeliyiz Hepimizin karşılaştığı ve çözülmesi gereken sorunlar arasında teknoloji daha önce hayal etmediğimiz bir rol oynayabilir.
Bence dil öğrenmenin sonu, insanları özgürleştirmek, böylece beynimizdeki istek, umut ve arzular her yerde olsun ve ben düşündüğümü yapabilirim Bu, insan doğasının en büyük özgürlüğü.
Bugün bilim ve teknoloji bize kanat verdi, ne yapmak istediğimizi düşünebiliriz ve bir zamanlar çok uzak olduğunu düşündüğümüz şey bugün o kadar da uzakta olmayabilir.
3. Birbirine bağlı bilgelik çağında "yeni sigorta",
Ne tür bir deneyim bu?
Konuşmacı: Yang Zhe
2017 yılına baktığımızda, İnternet sigortası çok popüler bir IP'dir. 2017'den önce pek çok insan İnternet sigortası ve hatta sigorta konusunu pek önemsemiyordu, herkes onların çok uzakta olduğunu düşünüyordu. Ancak 2017'nin başından bu yana, çevremde İnternet işi yapan daha fazla arkadaşın İnternet sigortası iş çukuruna katıldığını gördüm.
İnternet sigortasının 2017 yılı boyunca çok sıcak bir durumda olduğunu görebiliyoruz. Herkes düşünecek, neden birden bire sigorta meselesi size sıfırdan geldi? Dikkatlice bak, bazı ipuçlarını veya ipuçlarını görebilirsin.
Sigortacılık diğer işletmelerden çok farklı, bağımsız bir iş değil. Finansmanın çok önemli bir parçası olan sigorta, hayatımızın her alanında görülebilir.
Mesela seyahat edersek mutlaka kaza sigortamız olur Uçak bileti, tren bileti hatta otobüs bileti alırız Genel satış görevlisi size bileti verirken size kağıt sigorta poliçesi verir, aslında bu da sigortadır.
İnternet sigortası, geleneksel sigorta üretim modelimizi ve yaşam sahnelerimizi herkese getirebilir. Ekipte daha önce İnternet finans işi yapan birçok sınıf arkadaşı var Finansın güvenlik duygusunu güçlendirmek için çok iyi bir araç olduğunu görüyoruz.
Ancak derinlemesine kullanıcı araştırması yaptığımız ve kullanıcıların orijinal ihtiyaçlarını ve mevcut sosyal durumu düşündüğümüz için. Finansın bize getirmesi gereken varlık yönetiminin dengesini ve güvenliğini göz ardı ederken, çoğu insanın hala varlıkların nasıl sürdürüleceğine ve değerlendirileceğine ve finansmana nasıl yatırım yapılacağına odaklandığını gördük.
Daha önce İnternet işi ve İnternet finansmanı yaparken, birçok yatırım ürünü yapmayı da düşünürdük, menkul kıymetler sektörüne dikkat eder ve kullanıcıların varlık yönetimi yapmasına yardımcı olurduk. Ama her zaman, kullanıcının genel güvenlik duygusu için, bir köşeyi kaçıran büyük bir çember gibi olduğunu hissediyorum.Her zaman böyle bir köşeyi tamamen doldurabilecek ne tür bir ürün arıyoruz.
Özüne dönersek, sigortanın, güvenlik eksikliğini çözmemize ve iyileştirmemize yardımcı olabilecek, aradığımız en iyi ürün olduğunu gördük.
Buna dayanarak, fil sigortası yaptık. Asıl ortaklarım ve ben daha önce İnternet endüstrisiyle uğraşmış olsam da, sigortada gerçekten yeniler.
Ancak asıl niyetimize bağlı kalıyor ve her türlü güvenlik duygusunu parmaklarınızın ucuna getiriyoruz.Aynı zamanda, son iki yılda işi derinleştirmeye ve düşünmeye devam ederken, çevrimiçi ürünlerin harika olduğunu ve iyi bir deneyim yaşayabileceğimizi gördük.
Herhangi bir geleneksel işi optimize ettiğimizde ve dönüştürdüğümüzde, yine de işin özüne dönmemiz gerekiyor. Geçtiğimiz yıl, kullanıcı mikro verilerine dayalı olarak daha fazla düşündük ve çevrimiçi ve çevrimdışı etkileşime ilişkin kullanıcı deneyimi algısına daha fazla önem verdik. Kullanıcıların güvenlik eksikliği statükosunu değiştirmelerine yardımcı olmak için teknik yeteneklerimizi kullanmayı umuyoruz.
Değişim söz konusu olduğunda, herkesin aklına gelen ilk şey büyük veridir.Herkes, birçok segmente ayrılmış senaryo ve ürünü değiştirmek için büyük verinin nasıl kullanılacağından bahsediyor.Sigortanın ve büyük verinin de birçok kombinasyonu olduğunu görüyoruz.
Başlangıçta, büyük veri yoluyla hassas pazarlamanın nasıl yapılacağı ve sunucu tarafında büyük veri yoluyla risk kontrolünün nasıl yapılacağı gibi iş tarafına daha çok odaklandık. Bu tür bir düşünce, daha çok işletmenin kendisine odaklanmıştır, bu da sigortayı bir İş, bu tür işlerin teknik yollarla nasıl değiştirileceği.
Ancak bizler için internet sigortasına başladığımızda bunu bir işletme ya da amaç olarak görmedik, sektördeki kendi birikimimizle kullanıcıların sorunları çözmelerine yardımcı olmak istedik.
Tam da bu tür bir düşünce tarzı ve orijinallikteki değişiklik nedeniyle, kullanıcı küçük verilerinin dikkatli bir şekilde gözlemlenmesine yöneliyoruz. Örneğin, mikro davranış verileri, platformla oluşturulan etkileşim davranışları, kullanıcıların satın alma gücüne ilişkin bazı veriler, bazı kullanıcıların çevrimiçi tercihleri ve sahne için öznel ve nesnel ihtiyaçlar.
İnternet sigortasının gelecekte geleneksel finans endüstrisinden daha esnek ve daha zengin bir rol oynayabileceğine her zaman inandık, çünkü orijinal finansal servet takdiri ve istikrarına ek olarak, geniş orta sınıfımızın güvenlik eksikliğini tamamlama yeteneğine de sahip. Geleceği ve sosyal ve ekonomik istikrarı sağlamak için kaldıraç kullanma sorunu.
Küçük verilerin gözlemlenmesine dayanarak, son iki yılda çok sayıda temel sigorta veri ayıklama yaptık ve veri ve iş süreçleri aracılığıyla kullanıcı etiketlerinin ve çok boyutlu kullanıcı portrelerinin doğruluğunu sürekli olarak doğruladık.
Geçmişteki anlayışımıza göre, sigorta ürünlerinin tamamı soğuk kağıt belgelerdi ve verileri analiz etmenin bir yolu yoktu. Bu nedenle, geçtiğimiz yıl sigorta verilerinde çok sayıda sıralama ve modelleme yaptık.
Sigortanın kaza sigortası, sağlık sigortası, emeklilik ve yatırımdan başka bir şey olmadığını düşünürdük.Aslında kullanıcılar bunları yaşa, cinsiyete ve gelire göre bölerek kullanıcılar ve sigorta ürünleri arasındaki ilişkiyi tamamlayabilirler.
İş derinleşmeye devam ettikçe, bunun hayal edildiğinden çok daha zor olduğunu görüyoruz. Sigorta tarafında kullanıcıların farklı ihtiyaçlarına göre bir çok senaryo entegre ettik, aynı zamanda farklı senaryolarda kullanıcı sigorta ihtiyaçlarına uygulanabilecek birçok temel modelimiz var. Artık sigortanın hayatımıza çok yakın ve çok uzak bir ürün olduğu anlaşılıyor.
Kullanıcıları çeşitli senaryolar aracılığıyla sigorta düşüncesine nasıl dahil edeceğimizi ve aynı zamanda bilgi işlem gücümüz ve çok sayıda ürünü rezerve etme yeteneğimiz sayesinde, kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayan özelleştirilmiş çözümler getirebiliriz. Bu en zor olanıdır.
Aynı zamanda operasyon sürecinde sapmak da kolaydır.Örneğin 2016'da sahnenin kendisine daha çok dikkat edeceğiz (çünkü birçok sahne var) ve kullanıcıların orijinal sigortasının temel ihtiyaçlarını görmezden geleceğiz. Yeni yılda geri döndük ve birçok iç fırtına vardı.Hepimiz nihayetinde ne yapmak istediğimizi ve kullanıcılara ne getirmek istediğimizi düşünüyoruz.
Son olarak, çeşitli senaryolar üzerinden iş yapmak yerine, kullanıcıların temel ihtiyaçlarını bulmanın çeşitli senaryolardan geçtiği keşfedildi.Bu çoklu senaryo serisi sayesinde, kullanıcıların ve ailelerinin arkasındaki sigorta çözümleri oluşturuldu.
Aynı zamanda, kullanıcının değişen yaşam tarzı, sosyal durumu, geliri, mesleği, coğrafi konumu ve diğer boyutlarına bağlı olarak, risk çözümlerini sürekli olarak yinelemesine yardımcı oluyoruz.
Temel veri yetenekleriyle, kullanıcıların ürünlerimizi kolayca kullanabilmeleri için daha iyi bir araca sahip olmayı umuyoruz. Alpha Elephant ürünlerini 2017 yılının ortalarında hazırlamaya başladık. Bu ürün, kullanıcılarımızın kendi sigorta ihtiyaçlarını tamamen online yollarla anlamalarına yardımcı olurken aynı zamanda temel sigorta hizmetlerini online yollarla entegre edebiliyoruz. Onu ona getirin.
Ortada yapay zeka kullanılıyor. Başarmamız gereken şey, yapay ile zeki arasında kesintisiz bir bağlantı, böylece kullanıcının algısının tutarlı olması, ki bu en önemlisi.
Yapay zeka, son iki yılda çok popüler oldu, ancak bu özellikle yeni bir terim veya teknoloji değil. Yaklaşık on yıl önce, yurtdışında okula giderken, yolumuza göre yürümek, keşfetmek veya basitçe antropomorfik eylemler yapmak için bazı programlarla basit robotları kontrol etmek zaten mümkündü ve o sırada Birleşik Krallık'taki en büyük elektronikleri de yaptım. Sözlük, bunların hepsi yapay zekaya dayanıyor.
Kullanıcı etiketlerinin yakalanmasına bağlı olarak, aile sigortası için önerileri akıllıca analiz edebiliriz. Kullanıcılar çevrimiçi aile çözümlerine göz atabilir.Aynı zamanda, kullanıcılar sigorta türlerimizin her birinin ayrıntılarını ve bunları ona neden önerdiğimi görebilir. ürün.
Her ürün devasa bir bilgi veri tabanından gelir ve bunun arkasında son iki yılda endüstriyi entegre etme çabalarımızın bir sonucu vardır. Açıyoruz ve iş ortakları ürünlerimize SDK veya API biçiminde erişebiliyor.
Herhangi bir platform, kullanıcının güvenlik hissini güçlendirmek için kullanıcılarına daha derinlemesine sigorta hizmetleri sunmayı umuyorsa, kullanıcılara kolayca görüntülenebilen Alphaxiang ürünlerimiz aracılığıyla kenetlenebilir.
Son olarak, asıl amacımıza dönecek olursak, 2018'de hala bir internet şirketi ve aynı zamanda bir sigorta teknolojisi şirketiydik.Vizyonumuz, kullanıcıların sigortamız aracılığıyla güvenlik duygularını güçlendirmelerine yardımcı olmaktır.
Hepimiz, yeni teknolojik gelişmelerin bırakmamıza, sektörümüzü mümkün olduğunca düşünmemize ve sonra birçok yenilik yapmamıza izin verebileceğini söylüyoruz. Akıllı sigorta ve büyük veri üzerine yapılan araştırma sayesinde, İnternet sigortası düşüncesini her kullanıcımıza getirebilir ve her güvenlik duygusu ve sigorta düşüncesini herkes tarafından var olmasına izin verebiliriz.
Orijinal metni okumak için "Daha Fazla Bilgi" yi tıklayın.
