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本文作者: 木子 | 2019-12-20 10:58 | 專題:2019 AI 最佳掘金案例榜單 |
在雷鋒網(wǎng)剛剛公布的年度掘金榜單中,驀然認知獲得了“最佳智能中臺產(chǎn)品獎”,這是目前為數(shù)不多的中臺產(chǎn)品獎項。
近年來,大家都在講中臺,那么究竟什么是中臺?似乎有些明白但又解釋不清楚?或許還有朋友對這個概念依舊很陌生,接下來,我們先來簡單了解一下。
在中臺出現(xiàn)之前的傳統(tǒng)企業(yè)中,無論企業(yè)內(nèi)部的項目結(jié)構(gòu)如何復雜多變,但大多都還是分為“前臺”和“后臺”這兩部分?!扒芭_”即包括各種與用戶直接交互的界面,比如手機app;“后臺”則是面向企業(yè)內(nèi)部開發(fā)運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-后臺架構(gòu)中,每個項目、組織都很獨立,這就造成了每個項目都在發(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)難以快速響應市場的需求變化。
(圖片來源于網(wǎng)絡,侵刪)
在這樣的情況下,為了提高開發(fā)效率,便有企業(yè)整合出了一個中間組織,為所有項目提供一些公共資源,而這個中間組織,就是我們所說的中臺。
據(jù)悉,最早做出中臺嘗試的是芬蘭的一家游戲公司——SuperCell,說起這個名字大家可能會有些陌生,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、海島奇兵、皇室戰(zhàn)爭……
該公司里,5-7個員工就可以組成一個獨立的開發(fā)團隊,稱之為cell。Supercell的中臺,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的研發(fā)工具和框架體系,構(gòu)建了一個功能強大的中臺。這個中臺可以支持若干個小團隊在短時間內(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戰(zhàn)略,比如阿里巴巴提出的“大中臺、小前臺”,華為提出了“平臺炮火支撐精兵作戰(zhàn)”戰(zhàn)略等。根據(jù)不同的維度,又可以把中臺分為業(yè)務中臺、技術(shù)中臺、數(shù)據(jù)中臺、組織中臺等。但無論如何分類,中臺的關(guān)鍵都離不開幾個詞:共享、增效、規(guī)?;瘎?chuàng)新。
在了解了什么是中臺之后,可能很多人會問,為什么企業(yè)一定要用中臺?它能給企業(yè)帶來哪些好處?
在回答這個問題之前,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)字化浪潮時代企業(yè)能否在市場競爭中存活下來的關(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)化時代的競爭模式,如今企業(yè)的競爭能力已經(jīng)從過去傳統(tǒng)的“制造能力”變成了“服務能力+數(shù)字能力+制造能力”。
如今,早已不是之前開發(fā)個產(chǎn)品就能獲取大量用戶的時代了,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)時代剛興起時那么容易,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)對自己的目標用戶擁有絕對的了解。
“以用戶為中心”,首先要做到了解用戶。
然而,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)及IoT時代的到來,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、線下及各類終端設備中,且數(shù)據(jù)來源多種多樣,不僅各個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)難以有針對性的調(diào)整業(yè)務戰(zhàn)略。如何獲取并分析各個渠道的用戶信息成為了企業(yè)能否快速響應用戶,精準預測需求的首要問題。
最新的AI中臺要解決的,正是這樣的問題。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)了組織內(nèi)數(shù)據(jù)標準的統(tǒng)一,為前臺業(yè)務提供了自動化、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中臺主要承擔了復雜的學習預測類智能需求,例如,如何理解現(xiàn)有的數(shù)據(jù)?這些數(shù)據(jù)傳達了什么?如何通過這些信息更精準的理解用戶意圖?如何輔助企業(yè)進行決策?這些都是AI中臺要解決的。
舉例來講,一家企業(yè)可能布局多個推廣渠道,在這些渠道中用戶的反饋信息將會被實時記錄下來,AI中臺可以通過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,進而將決策建議覆蓋到每個渠道去,反哺前端業(yè)務。
那么,榮獲“最佳智能中臺產(chǎn)品獎”的驀然認知,在AI中臺方面又做了哪些呢?
簡單來說,就是在數(shù)字化經(jīng)濟時代下,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)應該提供什么?
而在當下的物聯(lián)網(wǎng)時代,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)建精準用戶畫像?如何做出更精準的營銷決策?是這個時代下企業(yè)們所面臨的首要問題。
而驀然認知要做的,正是幫助企業(yè)們?nèi)ソ鉀Q上述問題。
簡要些說,驀然認知的AI大腦中臺通過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)提升運營和變現(xiàn)能力。
具體來講,驀然認知的AI大腦中臺可以大體分為感知層、認知層和服務層。
感知層會將語音信號處理、圖像識別、手勢識別、觸控交互等多模態(tài)交互方式收集的信息進行統(tǒng)一的接入管理。
進而轉(zhuǎn)入到認知層,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)對其進行分析理解,生成用戶畫像,進而實現(xiàn)精準的搜索推薦和智能決策。在這一部分,驀然認知既可以幫助企業(yè)運營,也可以為企業(yè)搭建自己的配置管理平臺,這樣一來,企業(yè)可以依據(jù)自身所需,根據(jù)其業(yè)務等內(nèi)容來進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,驀然認知也可以助其構(gòu)建日志存儲分析平臺,通過它對沉淀的數(shù)據(jù)進行存儲、處理、分類加工及深度分析,以便于企業(yè)后續(xù)進行模型迭代、產(chǎn)品分析和可視化等。
在服務層,AI大腦平臺不僅可以進行各類設備的IoT控制,也可以方便快捷的接入各類第三方內(nèi)容和服務,這里的服務不僅包括各類生活服務,也包含了諸如售前咨詢、電商、保險等各類企業(yè)服務。
1,幫助企業(yè)對數(shù)據(jù)進行分析處理并據(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
驀然認知可通過多模態(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)銷商更加精準的預測用戶的需求和行為,輔助銷售人員更快獲客。
2,輔助企業(yè)進行技能配置、運營管理
如上文提及,驀然認知可以根據(jù)企業(yè)需要,為其搭建自己的配置管理平臺,幫助企業(yè)進行自定義技能配置、數(shù)據(jù)管理、運營管理等。舉例來講,驀然認知可以為企業(yè)搭建自身的運營平臺,根據(jù)企業(yè)的個性化需求,為其配備諸如用戶滿意度檢測、用戶高頻需求洞察、用戶分層精細化運營等技能,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)容來對用戶進行實時管理、主動推送等。
3,提供完整私有化和定制化部署,解決企業(yè)個性化需求和用戶數(shù)據(jù)安全性問題
不僅可以提供企業(yè)通用AI中臺系統(tǒng),也可根據(jù)企業(yè)的個性化需求提供私有化和定制化部署,實現(xiàn)企業(yè)對服務、內(nèi)容、算法的高度自主可控和靈活管理,幫助企業(yè)實時對生產(chǎn)、銷售、管理等進行監(jiān)管,解決企業(yè)個性化需求和用戶數(shù)據(jù)安全性問題。
在了解了這么多之后,到底哪些企業(yè)是切實需要的呢?
我們在上篇中曾經(jīng)談到,中臺有幾個關(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)的項目或業(yè)務線十分單一,那么共享的意義便不復存在。所以需要運用到AI大腦中臺的企業(yè)通常會具備以下特征之一:
(1)正在或需要進行多業(yè)務擴張、多消費渠道觸達,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)務形態(tài),各業(yè)務單元之間存在重復的功能模塊;
(4)企業(yè)內(nèi)部使用了多種管理系統(tǒng),需要打破各個系統(tǒng)間的壁壘進行統(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)計數(shù)據(jù)顯示,數(shù)據(jù)智能在品牌營銷、金融、政務、零售等領(lǐng)域處于相對成熟的階段,也就意味著這些行業(yè)對數(shù)據(jù)收集、監(jiān)測、洞察、決策、重塑的需求更為強烈。
換句話說,品牌營銷、金融、政務、零售、醫(yī)療這些行業(yè)都將是AI中臺的極佳落地場景。
前面我們強調(diào)了驀然認知可以為企業(yè)提供完整的私有化和定制化部署,但倘若每家企業(yè)都要從頭開始進行定制,那么就要耗費大量的時間精力,難以快速滿足客戶需求。
因此,驀然認知建立了自身標準化的定制流程,可以做到快速適配不同企業(yè)。
AI中臺本身在行業(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,這就給驀然認知AI大腦中臺快速移植到不同的行業(yè)中提供了有力保障。僅通過一個已有案例,驀然認知便可構(gòu)建出通用的底層數(shù)據(jù)模型及行業(yè)知識圖譜,并可快速移植到同類其他企業(yè)中去,幫助企業(yè)建立自身的知識圖譜和用戶畫像。
除此之外,驀然認知還擁有服務快速接入、終端靈活適配、數(shù)據(jù)安全可控、功能個性化定制等多重優(yōu)勢。
目前,在AI大腦中臺方面,驀然認知已與TCL等企業(yè)達成了長期合作。而家電、金融、酒旅、快消等領(lǐng)域廣闊的市場規(guī)模,也確保了驀然認知有足夠豐富的場景來進行構(gòu)建。隨著數(shù)字化的不斷深入,未來,場景和技術(shù)的深度融合將會使得AI中臺的作用被更加淋漓盡致的突顯。
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