Fermat ve Cui Xinglong ile röportaj: Pazarlama için yapay zeka kullanmak bir kovalamaca değil, bir AI "beynimiz" var
Teori ve teknolojinin olgunlaşmasıyla birlikte, 60 yıldan daha uzun bir süre önce ortaya atılan bir kavram olan yapay zeka (AI), son iki yılda parlamaya başladı ve dalganın tepesinde yeni bir çıkış noktası haline geldi.Aynı zamanda birçok trend belirleyici Ayrıca ortaya çıktı.
Bu eğilimin yanı sıra, Huawei, NPU ile entegre bir AI çipi başlattı.Alman teknolojisine sahip Google Assistant, insanlara oldukça taklit edici bir tonla sahte aramalar yapabilir. Shangtang, Queshi, Cambrian vb. Gibi AI'ya odaklanan şirketler. , Kendi alanlarında hızla yeni tek boynuzlu atlara dönüştü. Son derece olgun pazarlama endüstrisinde, yapay zeka farklı hayal gücü de getirebilir.Örneğin, Fermat Yapay Zeka tarafından başlatılan bir AI pazarlama programı olan MarMIND sistem aracı.
Fermat Yapay Zekasının kurucusu Cui Xinglong
Yazar kısa süre önce Beijing Fermat Smart Technology Co., Ltd.'nin (bundan sonra Fermat Yapay Zeka olarak anılacaktır) kurucusu Cui Xinglong ve Fermat tarafından geliştirilen MarMIND yapay zeka pazarlama sistemi aracının derinlemesine yorumlarını yapan kurucu ortak Guo Ning ile röportaj yapmaktan onur duydu. Bu aynı zamanda, Fermat AI'nın ürün formunu ve teknoloji birikimini ilk kez halka açık olarak paylaşmasıdır.
AI ile güçlendirilmiş pazarlama
Şu anda, sosyal kaynaklar gittikçe daha fazla yoğunlaşıyor ve katılaşıyor.Geleneksel pazarlama ve geleneksel yaşam sahneleri temelde İnternete bağlanmıştır. Bununla birlikte, birçok şirket geleneksel pazarlama programlarını yeni sahnelere uygulamanın "işe yaramadığını" keşfetti. Bilgi işlem gücündeki artışla birlikte, AI uygulamasının pazarlamaya yeni fikirler getirmesi bekleniyor.
Yerli yapay zeka pazarlamasında öncü olan Fermat'ın yapay zeka ekibi, yaklaşık bir yıl sonra MarMIND sistem aracını geliştirdi.
MarMIND'ın analizinin temel prensibi olarak Fermat'ın grup zihinsel model yöntemine ve yapay zeka algoritmasına dayandığı bildirildi.Marka ve medya pazarlama kanalları ve kullanıcı portreleri, zihinsel modeller ve diğer büyük veri analizi, uydurma ve eşleştirme yoluyla optimum pazarlamayı formüle ettiği bildirildi. Program, kullanıcı davranışını bile tahmin edebilir ve şirketlerin pazarlamayı tahmin etmesine ve önceden karar vermesine yardımcı olabilir.
MarMIND sistem aracı mimarisi
Fermat Yapay Zeka'nın kurucusu Cui Xinglong, MarMIND sistem aracının pazarlamanın temel unsurlarını nicel olarak analiz etmek için olduğunu söyledi: kullanıcılar, medya / kanallar, markalar / ürünler, her birini modellemek ve kullanıcı grubunun psikolojik portresini, medya portresini ve markayı görselleştirmek. / Ürünler doğru bir şekilde ölçülür ve ardından ideal bir değere ulaşmak için sürekli bağlantı optimizasyonu yoluyla yapılır.
Fermat'ın medya kanallarının analizi ve kantifikasyonu
Geçmişte, danışmanlık veya pazarlama şirketleri, kullanıcı portrelerini elde etmek için huni analizi veya geleneksel analiz yöntemlerini kullandılar ve kullanıcılara 90'lar sonrası, iki boyutlu, yaş, cinsiyet, tüketim türü, moda tercihleri gibi bu kullanıcı portreleri gibi bir dizi etiket koydu. Çoğu kullanıcının doğal ve sosyal niteliklerinde kalır ve açıklama çok kabadır, ancak aslında "pazarlanamaz" dır.
Kullanıcılarınızın kim olduğunu bilmenin yanı sıra, onun gerçek düşüncelerini, tercihlerini ve hatta "zihinsel model" olan davranış eğilimlerini de bilmelisiniz.
Cui Xinglong, kullanıcının zihnini daha derin bir düzeyde anlamak için yazara, Fermatın ekibinin bilişsel psikoloji ve davranış psikolojisi hakkında bilgi edinmek için çok zaman harcadığını söyledi. En az 2500 makale okuduktan sonra, "kullanıcı zihinlerinin statik değil, statik olduğunu buldular. Dinamik."
Kullanıcının dinamik eylem yörüngesi ve özellik bölümü
Başka bir deyişle, kullanıcının sahnesi sürekli değişiyor ve pazarlamanız da buna göre değişmelidir. Kullanıcıların doğal ve sosyal özelliklerini bilmenin yanı sıra, "şirketlerin pazarlama yaparken her gün şehirdeki kullanıcıların gerçek fiziksel hareketlerini bilmeleri gerekir. Örneğin, nerede yaşayacağını, nerede işe gideceğini, nasıl seyahat edileceğini, hangi uygulamaları kullanacağını ve daha da önemlisi, Günün farklı saatlerinde kullanıcıların genel zihinsel durumlarının yanı sıra psikolojik tercihlerini, ne tür kelime dağarcığı ve iletişim yöntemlerini tercih ettiklerini bilmek gerekiyor. "Diye ekledi Cui Xinglong.
Özellikle, Fermat, kullanıcının hareket yörüngesini ve özelliklerini bölmek için POI çizim yolunu, dışbükey gövde ve Moran indeksini ve diğer algoritmaları birleştirdi.
MarMIND, aktivite sınırını kabaca belirlemek için klasik Convex-Hull dışbükey gövde algoritmasını kullanır
Fermat, APP veri izleme şirketinden temel verileri aldıktan sonra, bu verileri yalnızca hareketli hatların ve ısı haritalarının dağıtımı haline getirmek için hatlara bağlamakla kalmaz, bunları iki algoritma aracılığıyla açıklar. Bir yandan, aktivite sınırını kabaca belirlemek için klasik Convex-Hull dışbükey gövde kullanılır; diğer yandan, Moran'ın uzamsal otokorelasyon modeli, üç tür veri gerektiren uzay ve hareketli çizgi özelliklerini tanımlamak için kullanılır: kullanıcının bütünlüğü Rota, kullanıcının APP kullanımının panoramik verileri ve MarMIND'ın kendi portre algoritmasını kullanan APP özelliklerinin ve medya özelliklerinin nicel değeri.
Global Moran endeksi hesaplama formülü
Örneğin, iPhone kullanan 25-35 yaş arası kişiler, POI verilerini alarak bu grupların bir günde yaklaşık yörünge noktalarını ve ısı haritalarını bilebilirler. Ampirik modelde daha yaygın olarak kullanılan Convex-Hull konveks gövde ve global Moran'ın modelleri aracılığıyla, bir grubun gerçek hareketi ve özellikleri kabaca özetlenebilir.
Cui Xinglong, "Geçmişte bunları başarmak zordu. Şimdi, büyük miktarda veri toplama, yapay zeka geleneksel deneyim modellerini öğrenme ve gelişmiş algoritmaların sürekli optimizasyonu yoluyla, kullanıcıların her gün şehirde nasıl hareket ettiklerini ve hatta nasıl düşündüklerini temelde uydurmak mümkün oldu. "
"Büyük miktarda" verinin kaynağıyla ilgili olarak, Cui Xinglong, Fermat'ın veri kaynaklarının eyalet tarafından açıklanan çeşitli veri tabanlarını, Fermat tarafından toplanan yasal verileri ve TalkingData gibi ortaklar tarafından sağlanan verileri içerdiğini ortaya çıkardı. MarMIND'ın işbirliği verilerine ve kendi topladığı verilere ek olarak, şirketler ayrıca kişiselleştirilmiş ve özelleştirilmiş analiz sonuçları elde etmek için kendi üçüncü taraf arayüz verilerini ve dahili verilerini Fermat'a aktarabilir.
Veri temeli bir AI eğitim modelinin kurulmasının temeli olsa da, ne kadar fazla veri olursa o kadar iyi değildir. Veriler söz konusu olduğunda, araçlarla nasıl analiz yapılacağı en kritik noktadır.
Kullanıcı portresinin özü, kullanıcı tarafından kullanılan APP'nin tanımı ve sınıflandırılması ile travma teorisinin analizi ve sınıflandırılmasıdır. Örneğin her gün vibrato çalmaya devam eden bir kişi kesinlikle öğrenmeyi seven öğrenen bir tiran olmayacaktır ve Zhihu ve manşetleri okuyanlar da farklı özelliklere sahip olmalıdır.Kralın ihtişamını cep telefonlarında tutanlar ve Douban çalanlar. Aynı zamanda farklı.Farklı uygulamaların farklı mizaçları vardır.Kullanıcının ne kullandığını analiz ederek ve zamanını nerede geçirdiğini görerek, ne tür bir insan olduğunu kabaca analiz edebilir.
Fermat aynı zamanda, bilişsel psikolojinin "travma" teorik analizi yoluyla kullanıcıları da kategorize ediyor. Örneğin, bazı kullanıcılar "tren istasyonu", "hareket", "deniz ürünleri" ve "küçük göbek" gibi anahtar kelimelerle psikolojik sorunlar yaşıyor. "Travma", tren istasyonunu gördüğünüzde aklınıza kirli, dağınık ve fakir geliyor, taşınan evi gördüğünüzde yoksun hissediyorsunuz, deniz ürünlerini gördüğünüzde alerji ve hastaneye yatmayı düşünüyorsunuz.Küçük bir göbek gördüğünüzde kendinize obeziteyi hatırlatıyor gibi geliyor. Sonra marka pazarlama yaparken, Kullanıcılardan tiksinti uyandırmamak için bu anahtar kelimelerden kaçınmalısınız.
Tüketiciler tüketim kararları verirken, genellikle "rasyonel analiz, algısal karar verme" olurlar ve pazarlama, kullanıcının zihnini meşgul etmek, kullanıcının zihnini kavramak ve farklı senaryolarda farklı şekillerde tercihlerini karşılamak ve bundan kaçınmaktır. "Travma", ona başarılı bir şekilde pazarlama yapabilirsiniz.
Yalnızca miktarınız yeterince doğruysa, sonraki sonuçlarınız değerli olacaktır. Dinamik senaryolarda kullanıcıların doğru portreleri, medya kanallarının ve marka ürünlerinin net kantitatif analizi sayesinde, kullanıcılar daha fazla ihtiyaç öne sürdüklerinde analiz edilebilir ve yapay zeka algoritma robotlarıyla donatılabilir ve kademeli olarak yaklaşılabilir. Kullanıcının gerçekten ihtiyaç duyduğu modelin sınırı, pazarlamaya "sevdiklerini" koyar.
Cui Xinglong, MarMIND'ın matematiksel modeli ölçtüğü sürecin önceki McKinsey Accerson sürecinden çok farklı olmadığını, ancak Fermat'ın daha fazla miktarda veriye ve daha fazla modele sahip olduğunu söyledi. McKinsey, iş mantığının deneysel modeline güvenirken, Fermat matematiksel modele güveniyor. Fermat'ın robotu, yalnızca geleneksel pazarlama teorilerini öğrenmekle kalmayacak, aynı zamanda kendisinden ve yeni pazarlama örneklerinden de öğrenecek ve alınan verilere göre modeli sürekli revize edecek. Nihai, muhtemelen en ideal değere yaklaşacaktır.
Fermatın yapay zeka pazarlama modelinin, geleneksel pazarlama metodolojisinin devlerinin omuzlarına dayandığı söylenebilir Fermatın grup zihinsel modeli ve yapay zeka algoritmasının güçlendirilmesi sayesinde veriler daha doğru ve daha "gerçek". .
Kısacası, "(Fermat Yapay Zeka) aslında matematiği kullanarak şirketin pazarlama, halkla ilişkiler ve stratejik konumlandırma sürecinde büyük veri örnekleri oluşturmak, pazarlamanın üç unsurunu ve bağlantısını ölçmek ve AI yöntemleriyle öğrenmektir. Tarihsel deneysel modeller ve ardından bunları birbirine uydurmak için yapay zeka algoritmalarını optimize etmeye devam edin. "Bu süreçte kullanıcının zihnini kavrayın, kullanıcının dinamik davranışını analiz edin, modelin geleneksel klasik pazarlama yöntemlerini öğrenin ve kendi kendine öğrenmeye devam edin. Özellikle önemlidir.
Fermat'ın yapay zekası, aktif pazarlamaya ek olarak, şirketlerin olumsuz ve kriz olaylarıyla daha akıllıca başa çıkmasına da yardımcı olabilir. Örneğin, olumsuz bir olayın yayılma yarıçapını ve periyodunu tahmin edebilir ve ısı, periyot, negatif salgınların büyüklüğü, büyük V'deki katılım düzeyi ve sayısı, aşırı negatiflerin ortaya çıkışı ve kukla değişkenlerin (Kukla Değişkenler) tanıtılması gibi çeşitli faktörleri alabilir. , Bu modelin aşırı ortaya çıkmanın maksimize edilmesindeki kontrol yeteneğini ve faktörlerin nasıl ayarlanacağını tanımlayın.
Fermat yapay zekası, şirketlerin pazarlama medyası ölçümü, kullanıcı ölçümü ve grup psikolojik portrelerinin yanı sıra marka, ürün ve kamuoyu izleme sistemleri de dahil olmak üzere kendi arka ofis sistemlerini uygulamalarına yardımcı olabilir. Gerçek zamanlı olarak, pozitif ürün pazarlamasının ne zaman ve nasıl yapılacağını, marka farklılaşmasının yanı sıra olumsuz stratejiler, döngüler, medya ve yöntemler vb. Bulup kuracağını bilebilir ve işletmelere 24 saatlik özel karar verme süreci sağlar. Destek Hizmetleri.
KOBİ'leri derinlemesine geliştirin
KOBİ'lerin neden şirketin ana müşteri konumlandırması olarak seçildiğine gelince, Cui Xinglong, büyük şirketlerin genellikle kendi pazarlama ekiplerine ve yöntemlerine sahip olduğunu ve temel verilerinin de çok hassas olduğunu ve genellikle dış dünyaya açık olmadığını açıkladı. Bunun tersine, şiddetli rekabet Belde boğuşan küçük ve orta ölçekli işletmeler şüphesiz daha acil hayatta kalma ihtiyaçlarıyla karşı karşıyadır.
Bir yandan, küçük ve orta ölçekli işletmeler için, şirketin kendisi tarafından bir pazar ve bir iş verileri ekibi oluşturmanın maliyeti yüksektir ve ölçülebilir bir pazarlama sisteminden yoksundur.Üçüncü taraf bir halkla ilişkiler şirketi veya self-media tarafından büyük miktarda iş yapılır, bu yalnızca sınırlı değil, aynı zamanda daha kolaydır. Yolsuzluğu besler ve halkla ilişkiler şirketlerinin ampirik modeli de verileri kullansa da, temelde kendi kendine konuşurlar.
Aynı zamanda, tüm İnternet kaynakları ve karları konsolide edilmiştir Önde gelen şirketlere ek olarak, orta ölçekli şirketler yüksek yol seçimi maliyetine ve program tarzı ürün eksikliğine sahiptir. Küçük ve orta ölçekli şirketler, konumlandırma, pazarlama ve halkla ilişkiler için düşük maliyetli kapsamlı bir üründen yoksundur.Şirketin marka ve konumlandırma algısı, gerçek hedef kullanıcının şirket algısından farklıdır ve bu sapmalar, değişiklikler tarafından kademeli olarak çekilir. Büyük.
Açıkçası, küçük ve orta ölçekli işletmeler ve küçük ve orta ölçekli markalar, durumu açmak için Fermat yapay zeka AI pazarlama araçlarına ihtiyaç duyuyor.
Şu anda, Fermat yapay zekası, otomobil, emlak, ev mobilyası, cep telefonları, kozmetik, eğlence endüstrileri ve İnternet finans hizmetleri gibi sektörlerde başarılı örneklere sahip. Cui Xinglong, açıkçası, Fermat'ın çoğu kullanıcıya en yakın endüstri olmak istediğini söyledi, çünkü "uzun vadeli amacımız yalnızca pazarlama değil, yapay zekanın insan beyninin yaratıcı düşüncesini, eş zamanlı düşünme yeteneğini ve hatta travmayı öğrenebileceğini umuyoruz."
Beyin düşüncesini simüle etmek, insan beyninin görsel devre, işitsel devre, dokunma veya düşünme simülasyonu ve öğrenme gibi girdi cihazlarıyla başlamalıdır ve insan düşüncesini en iyi yansıtan sonuç iştir. "Burada başlamamızın nedeni budur." . "
Kısa bir süre önce, Fermat ayrıca bir yüz maskesi markasının niceliksel bir analizi tamamlamasına yardımcı oldu. Bu tanınmış yerli kozmetik markasının ana hedef kitlesinin ikinci kademe şehirlerde 18-25 yaş altı genç kullanıcılar olduğu anlaşılan marka, müşterilerinin kızlardan daha fazla harcama gücüne sahip hafif olgun kadınlara dönüştüğüne inanıyor. 2500- Yaklaşık 3000 yüksek kaliteli krem, kullanıcıları tarafından doğal olarak kabul edilebilir.
Ancak Fermat MarMIND sistemi tarafından toplanan veriler ve onun kullanıcı zihinsel analizi ve medya nicel analizinden sonra elde edilen sonuçlar markanın kendi çıkarımından oldukça farklıdır.
Fermat MarMIND'ın bilimsel veri analizi ile elde ettiği sonuçlar, bu markanın hedef kitlesinin daha fazla harcama gücüne sahip olmasına rağmen, izleyicinin markasıyla bir kimlik duygusuna sahip olmadığını gösteriyor. İlk günlerde sözde sadakat, çoğunlukla sınırlı bütçelere dayanıyordu.Yaş ve daha olgun marka bilinirliğiyle, kullanıcılar markayı açıkça orta ve alt düzey alanlar olarak sınıflandırdılar.
Markanın "kazanan" olduğunu düşünen daha fazla tüketici gücü olan müşteriler, yalnızca "son teknoloji kremlerini" tüketmeyi planlamakla kalmayabilir, aynı zamanda markadan "izole etmek" de isteyebilir, yani başkalarının kalplerinin derinliklerinden haberdar olmasını istemezler. Bu markayı daha önce kullandım.
Sonunda, Fermat'ın verdiği verileri gördükten sonra marka, üst seviyeye geçme planından vazgeçmek zorunda kaldı, "beşikte arıza yapması muhtemel bir ürünü bastırdı" ve zaman kaybını durdurdu.
Bu analizlerin hepsinin MarMIND sistemi aracılığıyla yapıldığını ve geleneksel analistlerin ve pazarlamacıların çeşitli PPT formları yapmasına gerek olmadığını belirtmek gerekir, bunun teknolojinin getirdiği daha verimli ve doğru teknoloji olduğunu itiraf etmeliyim. Verimlilik devrimi.
İnternet gazisinin yeni yolculuğu
Sadece bir yıl önce kurulmuş bir şirket olarak, Fermat Yapay Zeka şüphesiz çok "genç", ancak aslında, kurucu ekipleri on yıldan fazla bir süredir İnternet dünyasının emektarları.
Fermat AI ortakları arasında kurucu Cui Xinglong ve kurucu ortaklar Guo Ning, Yu Yueyang, Shi Qiao ve diğerleri bulunmaktadır.
Bunların arasında, kurucu Cui Xinglong, Peking Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında yüksek lisans ve California Teknoloji Enstitüsü'nden bilgisayar ve sinir sistemleri alanında yüksek lisans derecesine sahiptir. Bir zamanlar Google Innovation Lab'de çalışmış, diller arası çeviri arama projesi ve PIM dijital kodlama projesinden sorumlu olmuştur. Amerika Birleşik Devletleri'nde kaldığı süre boyunca birçok kez Silikon Vadisi'ni kazandı. Teknoloji ödülü bir zamanlar "Silikon Vadisi Çin Teknoloji Dahisi" olarak adlandırılmıştı. Çin'e döndükten sonra ağırlıklı olarak İnternet ve algoritma ile iş alanlarının birleşimi ile uğraştı.Sina Leju ve diğer şirketlerde art arda çalıştı. 2014 yılında, Guo Ning ile finansal teknoloji şirketi Qianyi Finance'i kurdu. Diğer birçok kurucu ve birçok çekirdek algoritma geliştirme ekibi de ünlü okullarda ve işletmelerde geçmişe sahiptir.
Kurucu ortaklardan biri olan Guo Ning, Harbin Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Bölümünden mezun olmuştur ve JBOSS açık kaynak projesinin ilk liderlerinden biri, 360'ın ilk teknik ortağı ve ticari uygulama teknolojisi alanında en iyi yerli uzman. Sina Ev Mobilya Grubu CTO'su olarak görev yaptı. Daha sonra, yapay zeka, ürünler ve teknoloji platformlarının kurulmasından sorumlu Qianyi Finance'i kurdu.
Yu Yueyang, Peking Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında lisans ve Columbia Üniversitesi'nden matematik alanında doktora derecesine sahiptir. 2009 yılında Google Street View ve sürücüsüz projelere katılmak için Google'a katıldı. 2014 yılında yapay zeka kantitatif yatırım ve yapay zeka temel strateji projelerinden sorumlu Goldman Sachs'a katıldı. Dr. Yu, birkaç SCI dergi makalesi yayınlamıştır ve AI ve finansal teknoloji alanında seçkin bir temsilcidir.
Bir diğer kurucu ortak olan Shi Qiao, Çin Siyaset Bilimi ve Hukuk Üniversitesi'nden bir hukuk ustası ve Pekin Üniversitesi'nden bir psikoloji ustasıdır. Sinirbilim ve psikoloji alanında uzman ve kadın girişimcilerin temsilcilerinden biri olup, mezun olduktan sonra Haziran 2010'da kendi işini kurdu ve art arda Beijing Kekechong Electronic Commerce Co., Ltd., Beijing Zhiben E-ticaret ve SCRM Platform Şirketini kurdu. Yapay zeka akıllı müşteri hizmetleri sistemini, kantitatif analiz sistemini müşteri hizmetleri ve CRM ile entegre eden ilk sistemdir ve sistemi yaklaşık 100 e-ticaret platformu çıkarır.
Fermat'ın kurucu ekibinin çoğunun bilgisayar veya matematik geçmişinden olduğu görülüyor.Sadece bu değil, Fermat'ın yapay zekasının çekirdek teknik ekibi de aynı ... Bilgisayar bölümüne ek olarak, çoğu matematik bölümünden ya da matematik geçmişine sahip.
Gerçekte, bilgisayar bilimi, matematik ve yapay zekanın önemi apaçık ortadadır. "Yapay zeka bilgisayar biliminin bir dalı olarak görülüyor ve matematik aslında birçok disiplinin temel bilimidir." Tanınmış bir Google bilim insanı ve "Matematiğin Güzelliği" nin yazarı Dr. Wu Jun ayrıca şunları söyledi: "Bilginin sayısallaştırılması ve bilginin matematiksel olarak işlenmesi haline geldi Neredeyse tüm yüksek teknoloji projelerinde ortak olan çekirdek teknoloji. Planların önceden tasarlanması ve formüle edilmesinden deney ve keşif, sürekli iyileştirme, komuta ve kontrol ve özel işlemlere kadar her yerde matematiksel tekniklere dayanır. "
Aynı zamanda yapay zeka teknolojisinin de hayranı olan Dr. Wu Jun, büyük veri ve yapay zekanın verimliliği artırmamızı sağlayan verimlilik olduğuna inanıyor. Aynı zamanda yapay zeka sanal bir konu değil ve ticari faydaları aslında görülebiliyor.
Yapay zeka trendini yakalamasına rağmen, Cui Xinglong'un kendi ısrarı var, sadece "ticari kazanımlara" bakmıyor. Bir seri girişimci olarak, Google'a başladığında her zaman "kötülük yapmadan para kazanmanın" değerini taşıdı ve Fermat'ın kurumsal kültürü de "son derece kötü değil".
Yapay zekanın hangi alanlarla birleştirildiğine ve uygulamasının sığ ya da derin olmasına bakılmaksızın amacının işletmelere ve insanlara daha iyi hizmet vermek olması gerektiğine inanıyor.Bu, özellikle yapay zeka ve marka konumlandırma, ürün pazarlaması ve halkla ilişkiler kombinasyonu için geçerli. Bu eski ve yeni bir kombinasyon ve gelecekte daha yapılacak uzun bir yol var. "Amacımız işletmelerin kötülük yapmasına yardımcı olmak değil, daha seçkin küçük ve orta ölçekli işletmelerin daha iyi hayatta kalmasını ve aynı zamanda yapay zekanın geliştirilmesi ve inişinde üzerimize düşeni yapmasını ummaktır."
