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讓AI/ML技術(shù)扎根行業(yè) 激活企業(yè)的全新商業(yè)價值

2023-01-11 16:36:57來源:中關村在線  

數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)據(jù)無疑是關鍵的生產(chǎn)資料,對企業(yè)發(fā)展有著重要的指導意義,而如何有效挖掘、處理、分析、管理這些數(shù)據(jù)資產(chǎn),則是擺在企業(yè)面前的一道難題。成立于2004年的ElectrifAi是一家人工智能和機器學習解決方案供應商,專注于提供“Last Mile AI”,希望通過實用的AI/ML技術(shù)從根本上改變客戶的業(yè)務模式,增加營收、降低成本、控制風險。“我們會用先進的AI/ML模型算法,與具體的業(yè)務場景或痛點相結(jié)合,建立一座橋梁,可以快速、高效地解決客戶的問題,這就是我們定義的‘Practical AI’,希望為企業(yè)帶來實實在在的業(yè)務產(chǎn)出。”ElectrifAi中國區(qū)總經(jīng)理、全球大數(shù)據(jù)分析副總裁、全球人工智能戰(zhàn)略總裁孫嫻在接受采訪時談到。

ElectrifAi中國區(qū)總經(jīng)理、全球大數(shù)據(jù)分析副總裁、全球人工智能戰(zhàn)略總裁 孫嫻


(資料圖片)

ElectrifAi服務于銀行/保險/投資、零售、制造等領域,可以提供超過1000個被市場驗證的預先訓練的機器學習模型資產(chǎn)(模型工廠),能夠快速部署,加速數(shù)據(jù)到價值的鏈路,降低企業(yè)試錯風險,有效提升ROI。通過對企業(yè)共性需求的挖掘,ElectrifAi沉淀了基于SaaS服務的AI產(chǎn)品和算法中臺Signal Hub,可以根據(jù)企業(yè)所處的業(yè)務階段制定相應的方案實施策略,幫助客戶夯實基礎能力,聚合數(shù)據(jù)資源形成場景化的決策鏈,借助AI/ML模型獲取實際收益。ElectrifAi會先明確客戶的需求優(yōu)先級,例如是提升營收、風險管控還是降低成本,之后進行數(shù)據(jù)的清理和標準化操作,將模型算法與行業(yè)經(jīng)驗相結(jié)合,融入客戶獨有的數(shù)據(jù)、標簽、字段等信息,有針對性的調(diào)整或定制模型來解決相應問題。

ElectrifAi的模型資產(chǎn)具有行業(yè)屬性,覆蓋銀行、保險、制造、消費、零售、電商等領域,可以通過多種模型的協(xié)同效應解決供應鏈、需求預測等復雜的問題。在模型工廠中,ElectrifAi融入了機器視覺(目標檢測、跟蹤和定位)、加強學習、深度學習等能力,例如,加強學習在前端營收上形成了一套完整的方法論,可以結(jié)合客戶的反饋不斷優(yōu)化模型和策略,直至達到最優(yōu)解,迭代的頻率可以周或天為單位,在一個月內(nèi)達成目標,深度學習則主要體現(xiàn)在機器視覺和自然語言處理的應用。在新數(shù)據(jù)加入的時候,ElectrifAi會評估其與已有模型的關聯(lián)性,并進行初步分析找出相應的特性,發(fā)揮出對模型增益的作用。在加強學習時,會嘗試把新數(shù)據(jù)放到模型中觀察有效性,或在閉環(huán)迭代過程中監(jiān)控模型效果,以得到最優(yōu)解。

通過使用預訓練的模型,結(jié)合為業(yè)務場景定制化的解決方案,客戶可以快速看到反映在業(yè)務上的商業(yè)價值,而不必對已有的技術(shù)架構(gòu)做過多的改變。對于全新的業(yè)務場景,ElectrifAi會和客戶攜手共建,借鑒已有的行業(yè)經(jīng)驗快速構(gòu)建對應的解決方案。同時,ElectrifAi也會在圖像識別、文本挖掘、機器視覺等應用時運用開源的模型算法,在大規(guī)模通用模型的基礎上根據(jù)個性化需求進行定制的二次開發(fā)和訓練。

在金融行業(yè),ElectrifAi會幫助企業(yè)搭建數(shù)字化經(jīng)營的管理體系。在業(yè)務場景化方面,以基于場景化的營銷方式獲客,提升存量客戶的粘性,定位重點客群進行產(chǎn)品創(chuàng)新;在數(shù)據(jù)平臺化方面,打通數(shù)據(jù)孤島,在數(shù)據(jù)上形成完整鏈條,建立數(shù)據(jù)中臺和客戶360洞察體系;在科技智能化方面,利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)賦能業(yè)務,建立智能風控、智能定價、智能推薦、智能客服體系。

ElectrifAi在銀行業(yè)的核心能力主要體現(xiàn)在兩個方面,一是貫穿零售金融風險管理全生命周期的風控解決方案,例如貸款前的客戶審批(申請、初始額度分配、客群定制化、反欺詐等),貸款中的客戶監(jiān)控(固定/臨時額度管理策略、分期費率差異化定價、實時交易授權(quán)、欺詐交易授權(quán)決策等),貸款后客戶催收(催收評分卡、差異化催收處置策略、失聯(lián)修復策略等)。二是成熟的機器學習建模技術(shù)定位客戶生命周期階段,在不同的業(yè)務階段結(jié)合機器學習模型給出相應的應對措施,包括針對性獲客、精準營銷、流失預警、客戶激勵等等。

這些全生命周期的能力將通過客戶洞察平臺形成數(shù)據(jù)-洞察-客戶響應的閉環(huán)反饋,首先是全渠道的私域/公域數(shù)據(jù)整合,找到并識別客戶,通過唯一客戶識別號構(gòu)建客戶線上線下全渠道的行為軌跡,利用測試學習的機制量化每一次營銷活動的投產(chǎn)比,根據(jù)客戶反饋持續(xù)進行閉環(huán)迭代,優(yōu)化活動的設計和發(fā)放,達到最優(yōu)解。ElectrifAi幫助國內(nèi)某保險金融公司打造了精準獲客營銷體系,利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機器學習模型(有監(jiān)督&無監(jiān)督)為每個客戶設計了基礎型和洞見型的標簽,提供360度畫像,包括客戶的購買需求、富裕程度、品牌忠誠度等信息,幫助企業(yè)提高生產(chǎn)力、縮短業(yè)務上線周期。國內(nèi)某股份制銀行的信用卡中心在ElectrifAi的幫助下,在移動APP上根據(jù)客戶的行為軌跡、行為特征、個人偏好等進行個性化推薦。

近年來,供應鏈數(shù)字化發(fā)展迅速,不少企業(yè)都建立了計劃系統(tǒng)、采購系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、配送系統(tǒng)等信息化平臺,把管理對象和工具數(shù)字化,隨時隨地了解供應鏈的狀況。在此基礎之上,管理決策也實現(xiàn)了數(shù)字化,把業(yè)務沉淀的數(shù)據(jù)通過算法賦能形成智能供應鏈,提升運營水平。“我們希望通過AI對企業(yè)經(jīng)營的賦能,幫助企業(yè)在運營管理、供應鏈優(yōu)化等場景提供數(shù)據(jù)決策支撐建議,包括利用數(shù)據(jù)進行精準預測、智能決策、優(yōu)化網(wǎng)絡架構(gòu)、優(yōu)化配送路徑、判斷用戶喜好等等。”ElectrifAi中國區(qū)聯(lián)席總經(jīng)理、產(chǎn)品與解決方案副總裁楊海愿表示,“從營銷去刺激企業(yè)增長到了天花板時,供應鏈會是非常好的突破口,可以幫助企業(yè)降低成本,提高競爭力,并且通過供應鏈的優(yōu)化,會吸引到更多的忠實客戶。”

ElectrifAi中國區(qū)聯(lián)席總經(jīng)理、產(chǎn)品與解決方案副總裁 楊海愿

楊海愿介紹稱,供應鏈的優(yōu)化可以從六個維度實施:建立規(guī)范預測體系,提升預測準確性;建立在預測基礎上的成品備庫優(yōu)化,提升成品庫存周轉(zhuǎn)率和市場需求滿足率;優(yōu)化庫存分配及過程庫存管控,提升流通庫存周轉(zhuǎn);優(yōu)化倉儲及終端分配、配送路徑,提升配送實效,降低配送費用;優(yōu)化倉庫的設置點位,降低運輸成本,提高服務水平;優(yōu)化終端品類及補貨、營銷決策,提升售賣營收和產(chǎn)品動銷率,降低缺貨比例。

在零售領域,供應鏈和營銷結(jié)合得愈發(fā)緊密,產(chǎn)銷協(xié)同就是其體現(xiàn)之一,可以把庫存控制在相對合理的水平。這一過程中,ElectrifAi希望通過算法建立產(chǎn)銷平衡系統(tǒng),與營銷平臺實現(xiàn)自動化對接。例如,ElectrifAi幫助某客戶建立了以客戶為中心的營銷活動。每一個優(yōu)惠券、營銷活動和商品SKU都通過ElectrifAi創(chuàng)建的標簽進行定制化,并根據(jù)客戶的需求和人生階段,以產(chǎn)品種類的粒度按周發(fā)放。ElectrifAi從一年發(fā)送的電郵和郵件定制化營銷活動中,為客戶提升了5800萬美金的銷售營收。

在中國市場,ElectrifAi會提供端到端的解決方案和數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢,把最佳實踐、行業(yè)經(jīng)驗融入通用數(shù)據(jù)模型、認知標簽特征、預訓練模型等資產(chǎn),支持前端的業(yè)務場景實施,形成閉環(huán)的優(yōu)化機制。“我們非常看好中國市場,也愿意花非常大的精力去投入,把多年積累下來的國內(nèi)外先進經(jīng)驗帶給國內(nèi)的客戶,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。在戰(zhàn)略層面,我們會繼續(xù)深耕國內(nèi)市場,要在大數(shù)據(jù)、人工智能和機器學習的賽道上,占有一席之地。”孫嫻說。

標簽: 人工智能

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