《混沌研习社-杨洋:AI时代下的商业逻辑》

【老师简介】

杨洋,商业认知分析平台iPIN创始人兼CEO,美国天普大学信息学博士,国际信息系统学会会员;曾任美国天普大学福克斯商学院助理研究员&讲师、哈尔滨工业大学副教授;同时也是一位连续创业者。

【课程简介】

AI技术创新重焕生机,未来将会取代人类日常90%的工作量,我们身处大时代的急速更迭中,巨变正在发生和到来,每个人每个行业都将被重新判定价值。

将技术应用到商业场景并提高产业效率是新技术应用的关键话题,iPIN正式基于这样的逻辑进行思考,并把认知智能应用到各行各业。本堂课程以“AI时代商业逻辑”为题,请杨洋老师讲述AI提升商业效率的原理和逻辑路径,最终帮助同学形成AI时代的商业思维,回答在AI时代商业创新者们应该如何思考。

【课程大纲】

一、人工智能的本质是什么?

1、深度学习的技术本质

海量信息下比人类感官更优秀的信息分类器

2、AI的商业本质

☞ AI+提升生产过程中的生产效率

互联网+提升生产过程中的信息传递效率

3、90%的脑力工作是基础性和重复性的工作可被替代

二、AI+行业应用案例

利用核心生产效率问题-AI解决方案-应用案例进行行业案例分析

1、交通运输业

核心生产效率问题:如何能更快,更省油,人工成本更低,交通事故更少

AI解决方案:无人机、智能导航减少时间成本和燃油成本,无人驾驶降低人工成本和事故成本

应用案例:滴滴派车的算法,Google无人驾驶系统,DJI无人机,Amazon自伺服仓储

2、传统制造业

核心生产效率问题:如何能生产周期更短,人工成本更低,良品率更高

AI解决方案:可以24小时不停歇的精密作业工业机器人

应用案例:生产特斯拉的KUKA机械手臂,用于维修高空电缆为QKM机械手臂

3、高端制造业

核心生产效率问题:如何能更高效的设计出更优秀的产品方案

AI解决方案:通过学习历史数据,更快的找到更好的设计方案

应用案例:国内某芯片制造巨头通过AI算法将芯片模具设计时间大幅缩短,AI还能大幅提升药物晶体选型速度。

4、教育

核心生产效率问题:如何能快速提高学习成绩,如何能个性化培养出更优秀的人才

AI解决方案:自适应考试,自适应学习,个性化生涯规划

应用案例:Knewton通过自适应评测精确诊断学生对知识点掌握的情况,并制定有针对性的学习方案。iPIN的完美志愿根据个人特质和数千万人的职业发展经历,为学生制定个性化的生涯规划。

5、法律

核心生产效率问题:如何能更准确的断案,预测案情走势和匹配法律资源

AI解决方案:案情分析,案情推理,律师背景分析,法律文书写作

应用案例:基于IBM Watson开发的ROSS,基于iPIN开发的法律谷可以帮法官分析案情和匹配律师

6、财务

核心生产效率问题:如何能提升对账、盘点、审计合规的效率

AI解决方案:数据录入,异常行为监测,自动文书写作

应用案例:德勤全球率先将人工智能引入会计、税务、审计等工作中,代替人类阅读合同和文件

7、金融

核心生产效率问题:更短资金周期内,如何得到更高的投资回报

AI解决方案:财报新闻解读,投资回报预测,财报新闻写作

应用案例:高盛旗下Kensho分析大量数做智能投顾分析,某券商用机器人代替数据录入员,香港某教授用AI赌马赚8000万, Virtu Financial用用户交易行为数据做投资1500天仅一天亏损

8、医疗

核心生产效率问题:如何能更快速准确低成本的诊断,并给出治疗方案

AI解决方案:疾病诊断,结合基因技术的精准医疗

应用案例:IBM Watson的肿瘤诊断模块,腾讯的肺癌诊断,国防科大的肺结核诊断,碳云的精准医疗

9、文字工作

核心生产效率问题:如更快的写作,更精妙的文笔,更吸引人的情节构思

AI解决方案:标准文书写作,….

应用案例:百度机器人写古诗,今日头条写作机器人报道体育赛事,iPIN的JD机器人创作招聘需求,日本小说机器人写小说

10、艺术创作

核心生产效率问题:如何获得更多更优质的灵感,如何构思更精妙的作品,如何降低制作成本

AI解决方案:灵感生成器,辅助制作

应用案例:Google绘画机器人,Google谱曲机器人Magenta

11、新零售

核心生产效率问题:如何能提升销售利润率

AI解决方案:智能招商运营系统,智能定价系统,智能推荐系统,智能广告投放系统

应用案例:万达用AI提升商铺坪效,沃尔玛用AI做动态定价,宝洁用AI辅助品牌广告投放

12、编程

核心生产效率问题:如何能提升写代码的速度和测试通过率

AI解决方案:自动代码生成器

应用案例:Viv 通过一系列的自然语言处理来实现语言识别, 并且基于英语词汇库建立了复杂的自我适应性计算机程序

总结:

目前没有找到哪个行业不会被AI替代,但是有些职业可能不会被替代。

AI仍处于初级阶段,常识理解和逻辑推理能力都还很弱。但是,AI科学家+行业专家+应用专家已经可以很好的将很多工作自动化。

三、iPIN的AI实践案例

1、希望解决的问题:为人和企业,自动匹配最适合的各种资源

2、技术难题:认知和分析人类常识

3、想法如何落地:数据、技术、行业经验、快速验证

4、iPIN落地点选择:

1)高考志愿填报

2)招聘

结论:掌握AI算法和打造AI+行业应用距离十万八千里,AI+行业场景才是真正的落地

四、如何制定企业的AI+方案

1、各行业的核心AI+需求

1)各种信息和行业资讯智能检索和分析。

2)行业生产流程的AI优化。

3)取代公司内从事单调重复脑力劳动的人。

2、AI+升级四步法(大型购物中心AI+案例)

1)诊断阻碍生产效率的最大问题:对核心问题进行拆解

2)评估公司的数据基础:根据拆解出的问题列出理想的BI(商业智能)架构,检视目前公司的数据缺陷

3)解决方案:完善数据基础  完善商业智能(BI)基础  AI过程设计  小试  大规模实施

4)方案评估与实施

五、课程小结

解决行业问题的最佳AI+团队:AI科学家 + 行业专家 + AI应用人才

如何成为AI应用人才:优秀的产品经理 + 半吊子Tensorflow boy + 半吊子行业专家

AI+思维模型:生产拆解-完善数据-逐个解决-有机整合

【适宜人群】

希望培养AI时代下的商业逻辑思维,了解AI商业化的过程,掌握AI技术成功商业落地的关键要素,以及想要了解AI技术创新发展趋势的人群。

【学习本次课程你将得到】

学习如何培养AI时代下的商业逻辑思维

学习如何将AI技术成功商业化

了解AI科技创新前沿成果与未来发展趋势

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