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作者:电竞投注平台_电竞竞猜app更新时间:2020-10-24 22:15:59

应该寻找那些大中型企业,有足够数据及业务需求的落地场景,且还未建立自身算法团队的企业,共同探索和落地人工智能在C端落地的问题关键在于判断场景适合人工智能落地业皇冠官方app_皇冠官方网址C端产品从业者不同于B端一般不会满世界找客户,更多是为现有业务提供支持有首先需要判断场景是否有人工智能落地必要的数据量及业务需求,再次需要争取到业务方的支持,逐步落地与优化不很多企业在以上两点踩坑无数,在不适合的场景下就组建了算法团队,或者跟业务方吹的牛逼最终无法落地,只停留在概念上

落地的平台性人工智能产品一旦有落地的场景和可行性,一般来讲就存在平台落地可能性只皇冠官方app_皇冠官方网址产品从业者如果只base在一个人工智能产品方向上落地会存在优化瓶颈问题做去年遇到某位产品同行在公司内做客服产品,待客户产品成熟准确率提升达到瓶颈,就难以持续创造价值同时在企业侧一个场景跑通人工智能落地价值后,再拓展其他落地场景,相对阻力就会小不少,当落地场景多了,为了降低投入和支持成本,将人工智能能力抽象成平台能力也就不难理解了P

市面上诸如阿里云PAI 、第四范式的先知都是解决这类需求工尤其对于大企业并不希望将单独的人工智能功能散落在各个场景,而是希望统一的能力构建与能力输出工皇冠官方app_皇冠官方网址对于自研能力强的大中型互联网公司,也有不少自建人工智能平台能力,例如360等产品从业者为了适应这样的需求及为扩充自身竞争力,需要将视角放眼更多人工智能落地场景而非限于单一场景,避免因落地或产品阶段陷入被动前阵子有朋友求职推荐策略产品,当时给朋友建议要谨慎选择这类坑荐

因为产品阶段不同,推荐策略产品甚至没需求或不需要不譬如产品早期,数据量不大,用户量也不大,不太需要做策略,即便做策略创造的价值也有限推皇冠官方app_皇冠官方网址如果产品中后期,各种方式已经尝试,算法也已经达到瓶颈,此时做推荐策略投入产出比也边际效应递减,能创造价值也是有限的落地可解释性这一波人工智能浪潮亮点是深度学习的应用,但在工业界可解释性又极为重要

从B端来讲,服务的客户对结果不满意,如何解释给客户以求客户能够满意持续合作,从C端来讲,服务的终端用户,尤其像金融行业这种兹事体大的行业用户,建议花成千上万买的基金或理财,总要有个合理理由皇冠官方app_皇冠官方网址从落地结果看,逻辑回归和线性回归被广泛应用,在某种程度上也是照顾到实际可解释性的需求为了避免对外部的过多依赖,很多企业甚至提出了外部采购系统自主可控、可编码的硬性要求不这就给可解释性提出了更高要求,不止是结果的可解释性,过程及实现的可解释性和可控性也很重要

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