在雷鋒網(wǎng)剛剛公布的年度掘金榜單中，驀然認(rèn)知獲得了“最佳智能中臺(tái)產(chǎn)品獎(jiǎng)”，這是目前為數(shù)不多的中臺(tái)產(chǎn)品獎(jiǎng)項(xiàng)。

近年來，大家都在講中臺(tái)，那么究竟什么是中臺(tái)？似乎有些明白但又解釋不清楚？或許還有朋友對(duì)這個(gè)概念依舊很陌生，接下來，我們先來簡(jiǎn)單了解一下。

究竟什么是中臺(tái)？

在中臺(tái)出現(xiàn)之前的傳統(tǒng)企業(yè)中，無論企業(yè)內(nèi)部的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如何復(fù)雜多變，但大多都還是分為“前臺(tái)”和“后臺(tái)”這兩部分。“前臺(tái)”即包括各種與用戶直接交互的界面，比如手機(jī)app；“后臺(tái)”則是面向企業(yè)內(nèi)部開發(fā)運(yùn)營人員的配置管理系統(tǒng)，比如商品管理等。

在這種傳統(tǒng)的前臺(tái)-后臺(tái)架構(gòu)中，每個(gè)項(xiàng)目、組織都很獨(dú)立，這就造成了每個(gè)項(xiàng)目都在發(fā)明同樣的“輪子”，這不僅使得開發(fā)效率變低，也使得企業(yè)難以快速響應(yīng)市場(chǎng)的需求變化。

（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)，侵刪）

在這樣的情況下，為了提高開發(fā)效率，便有企業(yè)整合出了一個(gè)中間組織，為所有項(xiàng)目提供一些公共資源，而這個(gè)中間組織，就是我們所說的中臺(tái)。

據(jù)悉，最早做出中臺(tái)嘗試的是芬蘭的一家游戲公司——SuperCell，說起這個(gè)名字大家可能會(huì)有些陌生，但提起他們出品的游戲想必多數(shù)人都有所耳聞：部落沖突、卡通農(nóng)場(chǎng)、海島奇兵、皇室戰(zhàn)爭(zhēng)……

該公司里，5-7個(gè)員工就可以組成一個(gè)獨(dú)立的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，稱之為cell。Supercell的中臺(tái)，指的是公司將游戲開發(fā)過程中公共和通用的游戲素材和算法整合起來，并積累了非?？茖W(xué)的研發(fā)工具和框架體系，構(gòu)建了一個(gè)功能強(qiáng)大的中臺(tái)。這個(gè)中臺(tái)可以支持若干個(gè)小團(tuán)隊(duì)在短時(shí)間內(nèi)開發(fā)出一款新的游戲。

緊隨其后，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司也紛紛開始了各自的中臺(tái)戰(zhàn)略，比如阿里巴巴提出的“大中臺(tái)、小前臺(tái)”，華為提出了“平臺(tái)炮火支撐精兵作戰(zhàn)”戰(zhàn)略等。根據(jù)不同的維度，又可以把中臺(tái)分為業(yè)務(wù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、組織中臺(tái)等。但無論如何分類，中臺(tái)的關(guān)鍵都離不開幾個(gè)詞：共享、增效、規(guī)?；瘎?chuàng)新。

在了解了什么是中臺(tái)之后，可能很多人會(huì)問，為什么企業(yè)一定要用中臺(tái)？它能給企業(yè)帶來哪些好處？

為什么要使用中臺(tái)？

在回答這個(gè)問題之前，我們不妨先來看看目前企業(yè)面臨的現(xiàn)狀。

區(qū)別于傳統(tǒng)“以生產(chǎn)為中心”的經(jīng)營模式，“以用戶為中心”才是數(shù)字化浪潮時(shí)代企業(yè)能否在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中存活下來的關(guān)鍵，這給企業(yè)的經(jīng)營帶來了巨大的挑戰(zhàn)，不同于傳統(tǒng)工業(yè)化時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)模式，如今企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力已經(jīng)從過去傳統(tǒng)的“制造能力”變成了“服務(wù)能力+數(shù)字能力+制造能力”。

如今，早已不是之前開發(fā)個(gè)產(chǎn)品就能獲取大量用戶的時(shí)代了，隨著各類企業(yè)的逐漸飽和，獲取用戶不再像從前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代剛興起時(shí)那么容易，而更難的是，如何留存住用戶？如何讓用戶在琳瑯滿目的產(chǎn)品中不被別家吸引？這就需要企業(yè)對(duì)自己的目標(biāo)用戶擁有絕對(duì)的了解。

“以用戶為中心”，首先要做到了解用戶。

然而，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及IoT時(shí)代的到來，企業(yè)的各類營銷渠道也開始向線上轉(zhuǎn)移，用戶行為大量分散于線上、線下及各類終端設(shè)備中，且數(shù)據(jù)來源多種多樣，不僅各個(gè)渠道間的信息難以打通，即使渠道破壁，繁雜的異構(gòu)數(shù)據(jù)不僅讓企業(yè)獲取數(shù)據(jù)變得難上加難，也使得企業(yè)難以有針對(duì)性的調(diào)整業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。如何獲取并分析各個(gè)渠道的用戶信息成為了企業(yè)能否快速響應(yīng)用戶，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)需求的首要問題。

最新的AI中臺(tái)要解決的，正是這樣的問題。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)了組織內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，為前臺(tái)業(yè)務(wù)提供了自動(dòng)化、自助化的敏捷數(shù)據(jù)能力輸出，但這些都只是使業(yè)務(wù)方面感覺更加能用、易用而已，想要做到真正的好用，便離不開智能化的能力。AI中臺(tái)主要承擔(dān)了復(fù)雜的學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)類智能需求，例如，如何理解現(xiàn)有的數(shù)據(jù)？這些數(shù)據(jù)傳達(dá)了什么？如何通過這些信息更精準(zhǔn)的理解用戶意圖？如何輔助企業(yè)進(jìn)行決策？這些都是AI中臺(tái)要解決的。

舉例來講，一家企業(yè)可能布局多個(gè)推廣渠道，在這些渠道中用戶的反饋信息將會(huì)被實(shí)時(shí)記錄下來，AI中臺(tái)可以通過NLP等技術(shù)將諸多異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同構(gòu)數(shù)據(jù)，并生成用戶畫像及決策建議，進(jìn)而將決策建議覆蓋到每個(gè)渠道去，反哺前端業(yè)務(wù)。

那么，榮獲“最佳智能中臺(tái)產(chǎn)品獎(jiǎng)”的驀然認(rèn)知，在AI中臺(tái)方面又做了哪些呢？

簡(jiǎn)單來說，就是在數(shù)字化經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，企業(yè)的經(jīng)營模式已經(jīng)從原先的“以生產(chǎn)為中心”轉(zhuǎn)變到“以用戶為中心”，企業(yè)主們迫切需要跳過中間渠道商去真正了解自己的用戶是誰？他們想要什么？企業(yè)應(yīng)該提供什么？

而在當(dāng)下的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，終端多樣，數(shù)據(jù)異構(gòu)，想要向從前一樣僅從單一渠道便能洞悉用戶意圖，顯然是不可能的了。那么如何有效獲取各類渠道信息？如何根據(jù)繁雜的信息構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫像？如何做出更精準(zhǔn)的營銷決策？是這個(gè)時(shí)代下企業(yè)們所面臨的首要問題。

而驀然認(rèn)知要做的，正是幫助企業(yè)們?nèi)ソ鉀Q上述問題。

驀然認(rèn)知的AI大腦中臺(tái)是什么？

簡(jiǎn)要些說，驀然認(rèn)知的AI大腦中臺(tái)通過NLP技術(shù)“把異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成同構(gòu)數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”來統(tǒng)一企業(yè)全流程數(shù)據(jù)管理，為企業(yè)提供建議決策，幫助企業(yè)提升運(yùn)營和變現(xiàn)能力。

具體來講，驀然認(rèn)知的AI大腦中臺(tái)可以大體分為感知層、認(rèn)知層和服務(wù)層。

感知層會(huì)將語音信號(hào)處理、圖像識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、觸控交互等多模態(tài)交互方式收集的信息進(jìn)行統(tǒng)一的接入管理。

進(jìn)而轉(zhuǎn)入到認(rèn)知層，將這些信息轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一語言表示，再通過自然語言處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析理解，生成用戶畫像，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的搜索推薦和智能決策。在這一部分，驀然認(rèn)知既可以幫助企業(yè)運(yùn)營，也可以為企業(yè)搭建自己的配置管理平臺(tái)，這樣一來，企業(yè)可以依據(jù)自身所需，根據(jù)其業(yè)務(wù)等內(nèi)容來進(jìn)行自定義配置和管理。在企業(yè)較為注重的數(shù)據(jù)管理方面，驀然認(rèn)知也可以助其構(gòu)建日志存儲(chǔ)分析平臺(tái)，通過它對(duì)沉淀的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理、分類加工及深度分析，以便于企業(yè)后續(xù)進(jìn)行模型迭代、產(chǎn)品分析和可視化等。

在服務(wù)層，AI大腦平臺(tái)不僅可以進(jìn)行各類設(shè)備的IoT控制，也可以方便快捷的接入各類第三方內(nèi)容和服務(wù)，這里的服務(wù)不僅包括各類生活服務(wù)，也包含了諸如售前咨詢、電商、保險(xiǎn)等各類企業(yè)服務(wù)。

驀然認(rèn)知的AI大腦中臺(tái)能做什么？

1，幫助企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并據(jù)此提供策略化建議，輔助企業(yè)營銷決策，反哺前端業(yè)務(wù)

驀然認(rèn)知可通過多模態(tài)交互方式幫助企業(yè)收集用戶數(shù)據(jù)，包括語音、觸控、圖像等多種方式，并將異構(gòu)數(shù)據(jù)同質(zhì)化。以4S店為例，驀然認(rèn)知在線上，將車企微信端、網(wǎng)頁端及其他線上營銷渠道數(shù)據(jù)融合；在線下，從店內(nèi)的攝像頭、傳感器、呼叫中心獲取數(shù)據(jù)，“以用戶為中心”將售前、售中、售后、金融等全渠道信息打通，并將多種異構(gòu)數(shù)據(jù)形式轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一形式表示，打破各渠道間的壁壘，幫助車企及經(jīng)銷商更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)用戶的需求和行為，輔助銷售人員更快獲客。

2，輔助企業(yè)進(jìn)行技能配置、運(yùn)營管理

如上文提及，驀然認(rèn)知可以根據(jù)企業(yè)需要，為其搭建自己的配置管理平臺(tái)，幫助企業(yè)進(jìn)行自定義技能配置、數(shù)據(jù)管理、運(yùn)營管理等。舉例來講，驀然認(rèn)知可以為企業(yè)搭建自身的運(yùn)營平臺(tái)，根據(jù)企業(yè)的個(gè)性化需求，為其配備諸如用戶滿意度檢測(cè)、用戶高頻需求洞察、用戶分層精細(xì)化運(yùn)營等技能，企業(yè)不僅可以通過這些來更清晰的了解自身用戶，也可以根據(jù)算法推薦的內(nèi)容來對(duì)用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)管理、主動(dòng)推送等。

3，提供完整私有化和定制化部署，解決企業(yè)個(gè)性化需求和用戶數(shù)據(jù)安全性問題

不僅可以提供企業(yè)通用AI中臺(tái)系統(tǒng)，也可根據(jù)企業(yè)的個(gè)性化需求提供私有化和定制化部署，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)服務(wù)、內(nèi)容、算法的高度自主可控和靈活管理，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)對(duì)生產(chǎn)、銷售、管理等進(jìn)行監(jiān)管，解決企業(yè)個(gè)性化需求和用戶數(shù)據(jù)安全性問題。

在了解了這么多之后，到底哪些企業(yè)是切實(shí)需要的呢？

哪些行業(yè)需要AI大腦中臺(tái)？

我們?cè)谏掀性?jīng)談到，中臺(tái)有幾個(gè)關(guān)鍵詞：共享、增效、規(guī)?；瘎?chuàng)新。既然涉及共享，倘若一家企業(yè)的項(xiàng)目或業(yè)務(wù)線十分單一，那么共享的意義便不復(fù)存在。所以需要運(yùn)用到AI大腦中臺(tái)的企業(yè)通常會(huì)具備以下特征之一：

（1）正在或需要進(jìn)行多業(yè)務(wù)擴(kuò)張、多消費(fèi)渠道觸達(dá)，難以通過單一渠道觸及用戶、管理用戶；

（2）內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜，希望協(xié)調(diào)各組織間的資源等；

（3）內(nèi)部有多條產(chǎn)品線或多種業(yè)務(wù)形態(tài)，各業(yè)務(wù)單元之間存在重復(fù)的功能模塊；

（4）企業(yè)內(nèi)部使用了多種管理系統(tǒng)，需要打破各個(gè)系統(tǒng)間的壁壘進(jìn)行統(tǒng)一管理。

那么具備這些特征的企業(yè)通常分布在哪些行業(yè)呢？

根據(jù)愛分析的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)智能在品牌營銷、金融、政務(wù)、零售等領(lǐng)域處于相對(duì)成熟的階段，也就意味著這些行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)收集、監(jiān)測(cè)、洞察、決策、重塑的需求更為強(qiáng)烈。

換句話說，品牌營銷、金融、政務(wù)、零售、醫(yī)療這些行業(yè)都將是AI中臺(tái)的極佳落地場(chǎng)景。

驀然認(rèn)知的AI大腦中臺(tái)有哪些優(yōu)勢(shì)？

前面我們強(qiáng)調(diào)了驀然認(rèn)知可以為企業(yè)提供完整的私有化和定制化部署，但倘若每家企業(yè)都要從頭開始進(jìn)行定制，那么就要耗費(fèi)大量的時(shí)間精力，難以快速滿足客戶需求。

因此，驀然認(rèn)知建立了自身標(biāo)準(zhǔn)化的定制流程，可以做到快速適配不同企業(yè)。

AI中臺(tái)本身在行業(yè)中沉淀的技術(shù)能力是相通的，底層架構(gòu)中絕大部分具有共通性，差異化則更多的是體現(xiàn)在前端業(yè)務(wù)，這就給驀然認(rèn)知AI大腦中臺(tái)快速移植到不同的行業(yè)中提供了有力保障。僅通過一個(gè)已有案例，驀然認(rèn)知便可構(gòu)建出通用的底層數(shù)據(jù)模型及行業(yè)知識(shí)圖譜，并可快速移植到同類其他企業(yè)中去，幫助企業(yè)建立自身的知識(shí)圖譜和用戶畫像。

除此之外，驀然認(rèn)知還擁有服務(wù)快速接入、終端靈活適配、數(shù)據(jù)安全可控、功能個(gè)性化定制等多重優(yōu)勢(shì)。

目前，在AI大腦中臺(tái)方面，驀然認(rèn)知已與TCL等企業(yè)達(dá)成了長(zhǎng)期合作。而家電、金融、酒旅、快消等領(lǐng)域廣闊的市場(chǎng)規(guī)模，也確保了驀然認(rèn)知有足夠豐富的場(chǎng)景來進(jìn)行構(gòu)建。隨著數(shù)字化的不斷深入，未來，場(chǎng)景和技術(shù)的深度融合將會(huì)使得AI中臺(tái)的作用被更加淋漓盡致的突顯。

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