说起人工智能，人们第一时间会联想到人脸识别、流程自动化、机器人等等。其实，人工智能正在逐渐或已经被运用到企业发展的各个层面。nequal 首席产品官兼总裁 任佩禹 说道：“目前 ai 在国内的发展基本还停留在感知智能拓展及认知智能尝试阶段，仍然面临着诸多挑战。在使用场景方面，结合现有技术的局限性及企业实际业务需要，最重要的是选择企业最适用的人工智能落地场景。另外，人工智能的应用还需要 it、业务部门的通力配合，企业内部组织架构若过于臃肿、僵化、跨部门协作障碍较多也不利于人工智能真正落地。大数据是人工智能应用的基础，在算法逐渐通用、使用成本降低的情况下，谁有好的数据资产，谁的模型就有好的输出。企业需要不断积累和夯实自己的数据基础，真正像管理资产一样管理数据。此外，人才也是个重要的问题，企业需要即懂技术又懂业务的复合型人才，才能发挥人工智能最大的价值，是业务到技术的桥梁。”

nequal 数据智能需求层次理论 nequal data intelligence needs（简称 ndin 理论）将企业对于数据的管理和应用分为5个层级：基础架构、数据安全、数字化决策支持、数据激活与应用、人工智能。正如马斯洛需求层次理论一样，自我实现需求是人类本身对于自己有着较高境界的实现需求，而在互联网快速发展的环境中，人工智能是企业的终极目标，企业必须拥有足够的“装备”和能力，才能实现智慧商业。

ai 对人类发展有着标志性作用，对企业来说同样也必不可少，它的价值在于：降低成本。智能客服能够代替人工客服，减少无效的资源付出；提升企业运营效果和效率。企业可通过大数据及机器学习技术进行更高效、更准确的洞察预测；ai 的最终价值，是让企业的常规业务高度自动化，让企业的人力大量向新场景和不确定性问题上转移，从而使企业能够发现新的增长点，加速创新。

依靠当前的人工智能技术，企业已经能够：

1. 依靠语音识别、自然语言处理、计算机视觉等关键技术，让机器能感知、理解更多与消费者的互动，处理之前不能处理的消费者互动。基于这些核心技术，可以实现智能聊天客服、虚拟助理、会话型互动、脸部识别、与消费者用更自然的方式进行自动化的互动；

2. 依靠机器学习中的深度学习、强化学习等关键算法，实现非完全信息下的高效决策。深度学习是一个非常高效的分类器，它能帮助我们在更小样本的环境下，高效发现特征，得到更准确的预测效果。基于此，可以做到大规模的一对一个性化互动、更精准的广告投放、更好的销售线索分级、动态的价格及更有效的内容推荐。这些也是现如今 ai 在营销和消费者运营领域最能规模化落地的场景；

3. 结合上述技术与硬件结合，用机器人、传感器等方式与消费者进行沟通，比如一体化的服务机器人、各类智能硬件设备在新零售等场景下的应用。

在合适的业务场景下，企业需要结合自身的发展战略，制定其在人工智能方向必备的能力，对组织架构进行调整，使得技术可以真正落地于业务第一线。那么，企业如何充分具备实现人工智能的“装备”和“武器”呢？

首先，企业需有数据在线能力。数据是一切决策的基础，也是 ai 技术根本的物料，如果各业务环节数据都不在线，做出来的 ai 也只能是假 ai，是人的智能；

其次，企业需有数据分析洞察能力。企业需基于数据并利用各项 ai 技术来准确的定义问题进行归因，从而实现预测，产出商业洞察；

再次，企业需实现闭环优化。让 ai 得到的洞察结果，能够真的落到实际应用场景中，并获取持续不断的反馈，才能真正发挥 ai 的价值。

nequal 作为业界领先的大数据科技公司，累积自身在行业内多年的实战经验和对新兴科技技术的探索，能够为企业拥有人工智能能力，实现智慧商业充分发挥其巨大的价值。在减少企业资源浪费方面，nequal serving 的 pre-bid 集成功能可支持全平台设备，以 id 为精准连接，实现用户识别、进而对流量进行优先判断，以实现对特定流量的避投，帮助品牌主“精选”ta 人群，高效触达目标受众，最大化品牌 reach，缩小品牌主对单用户的营销投入成本。在提高企业效率方面，例如某品牌下属的多类门店，之前做消费者运营均是基于电话或者表单，以人工方式按模板回复消费者的预定、投诉和回访需求。nequal 在过去一年中，在不同的场景下应用 ai 技术接入了客服语音，基于消费者的历史互动、语音等信息，进行消费者情绪识别和行为预测，把消费者分为潜在、易转化、易流失等不同群体，并跨渠道提供不同的内容，进行个性化互动和个性化的折扣券发送，最终使得其到店率有显著提高，投诉后的流失率显著下降。

就像人的终极需求“自我实现”一样，企业对数据的终极需求和目的是人工智能，或者说是数据智能化应用。杰瑞・卡普兰在《人工智能时代》中提到过，人工智能就是让人类的“未来像过去一样”。意思是，未来在人工智能的加持下，我们的工作和生活都变得非常简单和便捷，就像我们祖父的年代，并没有钱包的概念，而现在的我们有了智能手机也不再需要钱包。

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