Forrester: Yapay zeka teknolojisi ve iş dünyası ciddi anlamda iletişim dışında, sistem optimizasyonu kurumsal yapay zeka uygulamasına giden yoldur
1 Xinzhiyuan Orijinal
Ortaya çıkan teknolojilerin popülaritesi sosyal ilerlemenin bir tezahürüdür, ancak gelişen teknolojilerin işletmeler tarafından benimsenmesi, sürekli bir alıştırma sürecini gerektirir. Yapay zeka, insanların devasa potansiyelini görmelerine izin veriyor, ancak ticari değerini nasıl yansıtmalı, çeşitli iş senaryolarına uygulanabilirse ve geliştiriciler etkili bir şekilde bağlanabilirse, kurumsal karar vericilerin düşünmesi gereken bir sorun haline geldi. Xinzhiyuan, Forrester Research Company'nin baş analisti (kurumsal mimari yönetimi) Bay Dai Kun ile işletmelerde yapay zeka uygulaması hakkında röportaj yaptı. Forrester Research, dünyanın en büyük üçüncü taraf pazar araştırma kurumlarından biridir ve esas olarak işletmeler ve halk için iş teknolojisi ve pazar stratejisi hakkında içgörüler ve danışmanlık sağlar.
Bay Dai, Xinzhiyuan muhabirine "Kurumsal müşterilerimiz arasında, AI teknolojisinin şirkete getirebileceği değişikliklere giderek daha fazla insan dikkat ediyor" dedi. Forrester'ın 2016 raporuna göre, Dünya çapında çevrimiçi olarak ankete katılan 391 iş ve teknoloji karar vericisinin% 58'i, şirketlerin yapay zekayı nasıl uygulamaları gerektiğini (pazarlar, çözümler, platformlar, sağlayıcılar, beceriler vb. Dahil) incelediklerini söyledi ve gerçekten AI teknolojisini kullanan kişiler, anket nüfusunun yalnızca% 12'sini oluşturuyor .
Diğer bir deyişle, birçok kuruluşta, AI'nın hala geliştirme için çok fazla alanı vardır Üst düzey teknik yöneticiler için bile, AI'nın işletmelerde uygulanması bir öğrenme ve keşif sürecidir. Genel olarak, AI ile ilgili araştırmayı tamamladıktan sonra, teknik ekip, nihayet AI'nın gerçek kullanım aşamasına girmeden önce, bir çerçeve seçme, veri toplama, ortamı test etme ve makineyi eğitme gibi bir dizi adımdan geçecektir. Bu nedenle,% 58'den% 12'ye kadar ters üçgen modeli, AI'nın tüm oluşum döngüsündeki çoklu ara bağlantıların zaman maliyetini de yansıtır.
Yapay zeka araştırmasında şirketler için çok önemli bir adım, halihazırda piyasada bulunan bazı yapay zeka araçlarından nasıl en iyi şekilde yararlanılacağını düşünmektir. Nasıl seçim yapılacağı sorulduğunda Bay Dai şunları söyledi: "Pek çok teknoloji odaklı şirket bazı açık kaynak çerçevelerini kullanacak ve belirli bir sektördeki şirketler genellikle şekillendirilmiş ticari çözümler arayacak. Her şirketin durumu farklı. Farklı."
Aslında, birçok yapay zeka uygulaması türü vardır ve çoğu durumda belirli sorunların ayrıntılı olarak analiz edilmesi gerekir, ancak genel olarak geliştiriciler, yapay zekayı üç kategoriye ayıracaktır:
İlk olarak, yerleşik yapay zekanın belirli senaryolarda gerçek zamanlı insan-bilgisayar etkileşimi gerçekleştirmek için bir donanım cihazına güvenmesi gerekir.Amazon'un Alexa ve otomatik sürüş arabaları bu kategoriye girer. İşletmeler genellikle "algoritma + yazılım + çip" genel paket hizmetine ihtiyaç duyar. Uygulama senaryolarının karmaşıklığı, AI teknolojisinin karmaşıklığını belirler.
İkincisi, terminal çözümleri. En bariz örnekler, doğal dil işleme, görüntü işleme, karar verme için uzman sistem için Cognito, müşteri hizmetleri için wise.io vb.
Üçüncüsü, AI platformu, IBM Watson ve Microsoft'un Cortana'sı gibi en geniş kapsama ve en kapsamlı uygulamalara sahiptir. Bu ayrıca Google TensorFlow, Amazon AWS, Microsoft'un CNTK'sı ve Facebook'un Torch tabanlı derin öğrenme bileşenleri gibi bazı derin öğrenme platformlarını da içerir. Her platformun yeteneklere farklı bir odak noktası vardır.
"Geliştiriciler bazı açık kaynak çerçevelerini seçmek istiyorsa, Tensorflow artık pek çok kişinin dikkatini çekti ve birçok kişi bunları kullanıyor; Amazon'un DSSTEN'i açıldıktan sonra, bulut bilişimin benimsenmesiyle daha fazla insan dikkatini çekecek. "
Çoğu geliştirici için en endişeli sorular şunlardır: birincisi, ne tür bir geliştirme platformu seçmelisiniz; ikincisi, böyle bir platforma dayalı olarak ne tür bir algoritma seçmelisiniz. Küresel bir teknoloji danışmanı olarak Forrester, müşterilerinden sık sık bu tür sorular alır. Pek çok şirket, başarılı bir şekilde uygulanmış bir çözümü seçmeyi ve düşmanı tek bir darbeyle vurmayı veya en azından başkalarının deneyimlerinden öğrenerek gereksiz deneme yanılmayı azaltmayı umuyor. Geliştiricilerin en çok ilgilendiği üçüncü konu verilerdir. Veriler ve algoritma birbirini tamamlayıcı niteliktedir ve verilerin türü, algoritmanın türünü belirler. Ek olarak, verilerin kullanılabilirliği, zenginliği ve bütünlüğü de geliştiriciler tarafından dikkate alınan önemli faktörlerdir.
ancak," Pek çok geliştiricinin farkında olmadığı soru, bu platformlar, algoritmalar ve verilerle hangi iş sorunlarının çözüleceğidir. Bu, birçok geliştiricinin eksik olduğu şeydir, bu da burada bir kopukluk olduğu anlamına gelir ", Bay Dai yorumladı. Başka bir bakış açısıyla, işletmelerin işletme seviyesi, yapay zekanın işletmelere büyük iyileştirmeler ve değişiklikler getirebileceğine inanmaya isteklidir, bu nedenle yapay zeka için büyük beklentileri vardır. Ancak teknik düzeyde, ekip İnsanlar genellikle şirketin işi hakkında net bir anlayışa sahip değiller ve hangi yetenekleri geliştireceklerini bilmiyorlar, bu da yapay zeka beklentilerini biraz fazla iyimser yapıyor. Aslında, parametrelerin nasıl tasarlanacağının ve boyutsallığın nasıl etkili bir şekilde azaltılacağının ardındaki mantık, İş mantığı.
Bay Dai ayrıca şirketlere "yapay zeka uğruna yapay zeka yapmamaları" çağrısında bulundu. Kurumsal mimarlar ve ticari karar vericiler, kuruluştaki pratik sorunları gerçekten çözmek için birlikte çalışmalıdır. Bu strateji aynı zamanda küçük şirketler ve yeni başlayanlar için de geçerlidir.
Yapay zeka ile teknolojiyi temel alan birçok küçük şirketin, büyük şirketlerin saldırılarından kaçınmak istiyorlarsa, yapay zekanın çözmesi için hangi iş sorunlarının en uygun olduğu konusunda daha fazla düşünmesi ve ardından farklılaştırılmış rekabet için AI teknolojisini kullanması gerekir. Örneğin, finansal hizmetler alanında, küçük şirketler makine öğrenimi yoluyla belirli bir müşteri türünün (banka VIP müşterileri gibi) özel alışkanlıklarını ve ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilirse, daha düşünceli hizmetler sunmak mümkündür. E-ticaret alanında, müşteri hizmetleri departmanlarının büyük bir yüzdesi tüm yıl boyunca mantıksız ve düzensiz müşteri talepleriyle uğraşmaktadır.Az, müşterileri önceden arama niyetini tahmin edebilirse, onları farklılaştırabilir ve müşteri hizmet verimliliğini artırabilir.
Yapay zekanın özü otomasyondur ve otomasyon genellikle en alt katmandan başlar ve ardından katman katman genişler. Kıdemli bir kurumsal mimar olarak Bay Dai, kurumsal müşterilere otomasyon açısından, bulutta otomatik operasyon ve bakımda iyi bir iş yapmanın genellikle uzun bir yürüyüşün ilk adımı olduğunu hatırlatıyor. Finans gibi kilit endüstriler için, belirli sistemlerin otomatik olarak çalıştırılması ve bakımı tamamlanabiliyorsa, iş verimliliği yüzlerce kat artırılacak ve bu da doğal olarak işgücü maliyetlerini büyük ölçüde düşürmeye eşdeğerdir.
Bu şekilde, AI doğrudan insan beyninin yerini alamayabilir.İşletmeler için sistem optimizasyonu, AI teknolojisinin arkasındaki gerçek iş mantığıdır.
Xinzhiyuan İşe Alım
Xinzhiyuan birkaç gün önce, altı en iyi kurumdan toplam on milyon yuan tutarında bir PreA finansman turu aldığını duyurdu. Lanchi Ventures yatırımı yönetti. Sequoia Capital China Fund, Hillhouse Zhicheng, Blue Lake Capital, Blue Elephant Capital ve Toutiao izledi oyuncular. Bu finansman turu, To B'nin yapay zeka tüm endüstri zinciri hizmet platformunu inşa etmek amacıyla Xinzhiyuan ekibinin ölçeğini genişletmek ve yeni ürün hizmet hatları eklemek için kullanılacak.
Operasyon Direktörü
Yıllık maaş pozisyonu: 360.000-500.000 (maaş + ikramiye)
İş yeri: Pekin-Haidian Bölgesi
Departman: Operasyon Departmanı
Raporlama nesnesi: COO
Astların sayısı: 2
Yaş gereksinimi: 25 ila 35 yaş arası
Cinsiyet gereksinimleri: sınırsız
Çalışma yılları: 3 yıldan fazla
Dil: İngilizce seviye 6 (denizaşırı geçmiş tercih edilir)
iş tanımı
Büyük ölçekli fuar sponsorlarından ve katılımcılardan, potansiyel müşterilere, vb. Genişleme, dokunma, yapay zeka ve robotik endüstri yönü sorumlusu
Pazarları açmada ve potansiyel müşterilerle iyi kişiler arası ilişkiler kurmada iyidir
Yapay zeka ve robotik endüstrisi ile ilgili piyasa koşullarının derinlemesine anlaşılması ve pazar trendlerini yakından takip edin
Departmanlar arasında proje işbirliğini aktif olarak koordine edin, departmanlar arası işbirliği organize edin ve iyi bir etkiye sahip olun
Ekibe satış hedefini tamamlamak ve proje durumunu izlemek ve yönetmek için liderlik edin
Şirketin platform operasyonları için stratejik planların ve işbirliği planlarının formülasyonundan ve uygulanmasından sorumlu
iş gereksinimleri
Lisans derecesi veya üstü, yüksek lisans derecesi tercih edilir, yüksek İngilizce iletişim becerileri gereklidir
3 yıldan fazla iş geliştirme deneyimi, ekip yönetimi deneyimi, işletme departmanının genel yönetimine aşina
Geleneksel halkla ilişkiler, geleneksel entegre iletişim genel planları ve stratejik genel planlar hakkında derinlemesine bilgiler
Keskin pazar bilgisi ve doğru müşteri analizi yetenekleri, güçlü ekip yönetimi yetenekleri ile
Mükemmel zaman yönetimi, stres direnci ve çoklu görev planlama ve yürütme yeteneklerine sahip olun
TMT alanında geniş ağ kaynakları, Parti A'nın pazarlama departmanında çalışma deneyimi tercih edilir
Medya reklamcılığı departmanı, pazarlama departmanı, ilk20 halkla ilişkiler şirketi pazar geliştirme departmanı tercih edilir
Xinzhiyuan, yüksek ideallere sahip kişilerin görüşmeye gelmesini memnuniyetle karşılıyor. Daha fazla işe alım pozisyonu için lütfen Xinzhiyuan'ın resmi hesabını ziyaret edin
