[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!

不重视数据就追赶AI,这种跳跃式发展是空谈

Gartner公布的2018年科技发展趋势,其中第一个趋势就是AI人工智慧。IDC发布2018年台湾ICT市场10大科技关键趋势预测中,AI也位居前列。在各大媒体的版面上,AI也是炙手可热的话题,从AlphaGo战胜围棋冠军,到亚马逊新型态超市Amazon Go,再到无人驾驶汽车、智慧客服、人脸识别、理财机器人等等。

在这火热背后,有多少是理性驱使,又有多少是人云亦云?很多企业开始考虑是不是自己公司是不是也要儘快上马AI技术,以防在大潮中落后。各国政府也坐不住,美国、中国、加拿大、英国纷纷大量投资AI人工智慧领域相互追赶,以求在世界技术大潮中佔有一席之地。就在昨天,台湾微软表示,在行政院与经济部的支持下,微软在台成立「微软AI研发中心」,将在2年内投资台币10亿,建立百人研发中心团队。

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!

是不是给企业更多的研究人才、更多投资就会产出 Alpha Go这样的AI人工智慧产品?

AI的发展需要很多的基础和条件:先进的技术和专家,政府的政策资金支持,拥有大的用户基数以产生大量的数据。显然很多中小企业并不具备这样的条件,即使政府投资帮助解决了研究人才和资金问题,要分享AI人工智慧的红利,还有数据问题需要面对。

创新工场的李开复这样评论台湾的AI发展机会:
ICT高科技朝代迭代是快速的,有週期,有连续性的。从半导体->PC->软体->Internet->社交->行动->大数据->AI,每个时代的领跑者在下一个时代都有优势(若错过,就很难补课;错过越多,越难补课)。很不幸,台湾从PC时代之后就基本缺席,错过五个朝代再来追赶会特别困难,需要在多方面都有突破(技术+政策+人才引入+投资生态+市场认知+甚至运气)。

AI是大数据养起来的,大数据像是AI的食物,吃的足够多、足够好AI才能足够智慧,跳过中间环节谈AI都是空谈。譬如我们做一个客服机器人用来代替人工,如果没有长期客户问题数据积累来对其进行训练,不断优化它的演算法模型,这个机器人就毫无用处。再比如最近大热的机器人看病,你讲出癥状,机器人就会能够从资料库中找到相同相似的病情,给出建议做某项检查或如何用药,数据对于机器人的训练是核心。而今天能在公开途径获得的数据集绝大多数都是非商业用途数据,是从网路上积累的数据。真正用于工业商业场景的高价值数据是难以从公开数据集中寻找到的,需要企业经营中积累。而很多企业,连结构化的资料收集都没做到,或者是存储了资料但仍然无法整合利用起来,这种状况下与其大谈AI,不如回头来先做好基本的软体和数据的积累。

没有数据就从现在开始收集!

AI人工智慧仰赖大量的数据,网路公司在这方面得天独厚,通过浏览、点击、停留时间、付款等数据分析用户的喜好、习惯。把这些数据交给人工智慧学习,就能在内容推荐、版面排布、价格设定、行销活动和用户体验等方面不断优化,像是facebook可以精準的根据用户喜好投放广告一样。
其他类型的公司也可以从和用户的众多接触点获取用户数据并进行数据分析,比如製造业产品销量、用户评价,零售门店顾客行动轨迹、货架停留时间,银行业的用户存款、投资记录,医院病人就诊、购葯、住院记录等等。

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!
餐饮企业在手机上查看每天分时段销售状况和菜品销售排行榜,长期积累数据可以用来预测人流量和菜品销售在不同季节月份节日的状况,在採购、人员安排、菜品规划等方面提供指导

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!
医院患者预约状况分析,月度预约人数、预约方式、预约科室状况,积累数据对于医院的工作人员安排、预约方式改良、疾病爆发状况提供支撑

除了用户数据,企业採购、生产、流通、销售、财务、人资各个环节都可以收集到数据。製造业会更多依赖物联网技术,各种生产设备上加装感测器,收集温度、湿度、速度、位置、震动、压力、流量、气体等等数据,用来管理设备、识别异常、杜绝生产事故等作用。

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装置负荷资料视觉化总览

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!
每5秒钟抓取一次数据的设备实时监控

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!
养猪企业为每头种猪都建立了QR CODE,饲养员扫描QR CODE将种猪的配种记录、妊娠记录以及产仔记录回填到资料库和随时查看相关记录,长期积累就可以按照设定的演算法标準自动淘汰产仔率低的种猪,以提高整体的经营效率。

有数据要正确管理和整合,以发挥价值

公司积累了数据,但用不起来对企业来说就是垃圾。有的企业数据都在excel里面,多、乱、不準确,还有些数据分布在不同的系统不同的资料库中,无法整合或者整合中发生指标不统一,或者底层数据混乱等问题。善用一些数据工具会帮助解决很多问题。

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!
直接将已有的Excel资料批量汇入数据库之中

[心得] 追赶AI之前,请先自查企业的数据基础!
某企业的数据整合方案

AI的实现是一个过程,不是一蹴而就的。如果基础做不好,就先回过头来打基础,有了基础再去考虑AI与实际业务的哪些结合真正能够对企业有所提升。没有对数据的重视,AI离企业还有很远。