人工智能赋能企业数字化转型，数字化转型 人工智能

人工智能是中国的将来“新基建”七大版面之一，是信息数字化基础建设不可或缺的一部分。不久的将来，人工智能应该如何在产业中实现 “领头雁功效”？

9月2日，国金证券携手并肩2022全球人工智能交流会，举行“迈进新智能化”科技金融创新社区论坛。清华惠妍讲席教授、清华大学电子工程系长聘教授、衔远高新科技创办人、IEEE/CAAI Fellow周伯文在会上分享他对于人工智能技术以及产业融合发展的探索。

周伯文

清华惠妍讲席教授

清华大学电子工程系长聘教授

衔远高新科技创办人

人工智能中的“新消费时期”

今日，一个愈发高度重视产品创新和消费者特殊需求的“新消费时期”已经来临，为人工智能的高速发展带来了辽阔的室内空间。在周伯文来看，新产品经济发展成为了中国消费市场的成长关键推动力，而人工智能将巨大加强产品在合理布局新品发布阵营的效率。

“不论是耐消品或是快速消费品，产品创新逐渐成为公司收入和利润提高的源头。”周伯文说。

在需求端，80/90/00后逐步形成消费主体，更为亲睐人性化、新颖的商品；

在供给端，伴随着服务平台 公司的供应链管理效率提高，上新周期减少，让各大品牌新产品发布会迭代更新进一步加快；从行业角度观察，代表了新技术应用、重新设计、特色功能、新感受的新产品也为品牌方提早占领领域主动权。这种一同形成了互联网经济、新消费的特点。

根据运用多源大数据技术、多模态AI理解和形成、数智化产品创新科学方法论实体模型等底层技术，企业能够快速查找高潜市场细分，从客户、情景、竞争对手、要求、销售市场、技术性、供应链管理等多个方面组合在一起数据分析系统，精确发掘产品创新机会。

憧憬未来10到20年，消费者要求会更加的人性化，这个时候就需要更人性化商品来接近消费者的分类市场需求。供给侧结构都将展现出遍布化、区块链技术的态势：从以产品为核心，退位到以消费者为核心。消费者从交易阶段，进一步向前面拓宽，危害产品设计、生产制造、艺术创意、生产制造等环节，同时将原先的B2C方式演变成C2B方式。

在周伯文来看，人性化新消费时期，盈利归属于这些能持续合理洞悉和满足客户的需求公司。“对任何面向未来的企业来说，要拥抱新时代，本质就是相拥技术革命，凭着人工智能、大数据技术、物联网为基本借助的那些新一代的信息科技，完成物联网。”

人工智能：以人为本，让设备更懂人

新消费时期中繁杂的用户分层，一直是公司洞悉客户需求、完成产品创新的核心。周伯文所属的清华协作互动智能化研究所，正试着根据多模态AI与可互动的人机协同打造“更懂人设备”，处理这一难题。

在多模态AI以前，人工智能在视频语音、短视频、会话、数据仓库等各个多形式之间有互不相关的。而多模态AI把各种多形式融合在一起，构筑起统一的跨情景、多个任务的技术模型，变成更强的软件工具，能更好的了解生态环境和产业环境里各种各样丰富多样的多形式数据信号。特别是在可在繁杂场景中洞悉消费者要求。

伴随新消费社会经济发展，消费者更加关注场景式的感受，这对产品创新明确提出更高要求。过去的产品经理很有可能十分熟练单独商品，但无法了解掌握情景里的全部信息。多模态人工智能就能充分发挥独特的优点，借助其丰富多样的了解、形成、检索、排列水平，来理解社交网络、交易信息、行业大数据，助推企业从洞悉要求到产品创新。

周伯文团队仍在试着根据互动，进一步提高人工智能能力，“让AI更懂人”。“因算率、数据资料限制，仅依靠网络上数据学习很大概率会到达短板，而回过头看人们通常可在沟通中领悟一个新的知识技能。”周伯文表明。

人工智能与人工智能、人工智能与人之间，都能通过互动会话来不断进步和造成新知识。这类教学方式更像是人们，就像孟子和他的72徒弟，根据立即的对谈互动交流来有效地进行知识传播与迭代更新。

这类“人机对战同创”的形式，也将连通公司在机遇洞悉、产品策划、设计产品、产品验证、产品上市的全流程，大批量化提高市场竞争力，提高企业运营效率和营运能力，那也是衔远高新科技在干的事。

值得关注的是，人工智能拥有强悍的执行力与无限大发展潜力，那如果其了解、实行不是可控，就会成为一只“闯进瓷器店的小牛”。

因此，周伯文以及精英团队近些年一直在推进“值得信赖AI”这个概念，第一次提出可扩展性、复制推广、可解释、公平公正、个人隐私保护、承担责任和价值两端对齐等因素，促进系统化基本建设，完成更加好的人机协作，让AI在风险可控的情形下达到目标。

数智化技术赋能金融改革、产业创新

随着金融业企业战略转型，技术革新早已渗透进金融服务全环节，围绕金融服务实体社会经济全场景。人工智能技术性也也为信贷业务给予新的发展前景。

事实上，AI技术性早就在设计产品、网络营销、风险管控、顾客服务等众多繁杂场景下获得广泛运用。而多模态AI、可信AI的高速发展也将进一步重新构建金融与客户的关联，如技术性能从数据收集、具体内容形成、具体内容智能审核、个性化推荐的全流程全方位重构金融业具体内容的作品，合理危害客户并推动上升。

与此同时，紧密结合金融业需求场景的人工智能技术性还可以在业务流程流程自动化，消弭信息不对称，搭建惠普金融层面发挥了主导作用。协助金融企业获得增量业务、减少成本风险、改进经营成本、提高顾客满意度。

在消费产业端，多模态互动AI还可以通过其了解、形成水平来助力企业推出爆款商品。

周伯文精英团队曾用全人工智能协助某头顶部冰箱厂家产品设计。根据2个神经元网络，一个仿真模拟洗衣机的全部主要参数，一个洞悉消费者对洗衣机的消费意愿、评估和意见反馈。

2个神经元网络中间相互影响，一直到某组详尽的最优值发生，促使消费者的服务质量做到最大。用这种方式，新品上线时间对比传统式方式减少了83%，这款冰柜在过去几年总计销量也超过12000台。如今，这个模式正在被周伯文与他团队扩展到其它的通讯产品和快速消费品设计里。

AI技术性早就在设计产品、网络营销、风险管控、顾客服务等众多场景下广泛运用

“预测分析经济发展时，应该考虑技术性变革的力量。”周伯文表明。

1894年《泰晤士报》曾推测，50年之后马粪可能吞没英国伦敦街道社区，因为那时候高速发展的经济发展正激发非常大的坐骑要求。可是只是40年之后，在1933年的英国伦敦，街边上已经看不见一辆牛车，由于汽车出现了。

如今，人工智能也许都将如100年前车辆那样，对未来的社会造成深远的影响。

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创作者丨简小编

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