企业级软件协作,没有数据怎么人工智能?

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企业级软件协作,没有数据怎么人工智能?

晚来风急 2017-07-03 14:22:00 浏览861
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编者按:本文作者Lucas Wang,HWTrek智造协作平台CEO,HWTrek.com提供的在线管理和团队协作工具简化硬件开发过程,并帮助硬件开发者在线对接物联网产业专家和供应链企业。

近期几家企业软件大厂商做了几个有意思的布局,微软262亿美金收购了以商业人士为主的社区领英Linkedin,Salesforce.com 5.82亿美金买了线上办公文件协作初创公司Quip。Salesforce.com的收购很多人可能解读为客户服务的延伸或并购人才,而微软收购Linkedin则有许多不同的臆测,但我们认为这些巨头都是在人工智能领域下一盘很大的棋。

商业协作是人工智能的另一座大金矿?

一般大家理解的人工智能是和机器下下棋、聊聊天,以及导航、医疗、游戏、机器人或工业管理等领域的应用,其实人工智能还有一个金矿就是企业服务,特别是在商业往来协作方面。根据西门子研究报告预测,企业应用AI智慧系统的市场价值为2.03亿美金(2015年)-111亿美金(2024年)。软件应用智能科技的重要性日益增加,单就机器学习而论,软件市场价值预估其营收从2015年的1.09亿美金,到2020年将达到65亿美金,市场规模可能是现今的几十倍。

市场的增量在哪里?传统的客户服务、客户管理方式都是透过单向客户信息来进行互动来往的,比如通过知道客户的联系方式,利用邮件、通讯软件、电话与客户沟通。而随着所谓的智能语音助手或网络服务机器人的出现,大家仿佛看到了人工智能在商业协作领域的一些方向,但这离真正的人工智能还是相去甚远。传统的客户服务只是初级阶段,之后商务往来中如需更多的使用协助与效率增进就变得更为困难,而这也是人工智能在商业协作领域的商机所在。

没有数据,怎么人工智能化?

无论未来人工智能在商业协作领域如何发展,算法如何迭代,仍会遇到一个重要的问题,“没有数据,怎么人工智能化”。而人与人之间的商业往来是最为复杂也最缺乏数据积累的地方,这也是企业软件或服务公司目前碰到的最大问题。拥有再高深的软件算法,再强大的硬件,没有所谓的商业逻辑与数据积累,任何商业的人工智能是没有意义的空盒子。

人工智能的企业级应用路在何方?

我们看看微软和SalesForce.com这两家企业软件的棋路。

36氪在这方面的还有如下几篇报道:

【2016中国企业服务峰会】360说,在人工智能领域他们也有新进展

【2016中国企业服务峰会】初创公司进军人工智能,机会在哪里?

人工智能“看”电影然后“回忆”的内容算盗版吗?

微软收购自然语义分析公司Wand Labs,意在提升智能对话体验

Evans全球开发者报告:IoT、机器学习技术与人工智能将成为app开发的首要选择

微软CEO提出人工智能十大原则

微软买领英Linkedin为的是帮其新一代的云端办公室软件Office 360及客户关系管理Dynamics注入专业人士的灵魂。文件协作的数据来自于人,人也带来了数据的意义。现在各种协作方式都只看到简单的个人信息,我看不到对文件修改的律师是专长在公司法还是贸易法,就没有办法判别其意图并确定之后追踪的方向,这些数据的价值也难以判断,更难以为之后的人工智能运转做数据积累。或者我们在协作文件上产生法律问题时,我要怎么在既有协作文件基础上寻找专业的人士来帮忙?当然Dynamics产品就更不用说了,Linkedin不只是带来客户群,同时带来商业协作数据的意义,有意义的数据就是人工智能的基础。

Salesforce.com买Quip就简单多了。Salesforce.com身为企业软件CRM的老大,它一直没有介入文件协作领域。但以目前企业服务的复杂度,文件是不可避免的需要覆盖的需求。试想,一个项目牵涉三家企业或不同业务联系窗口,客户又有阶段性需求在前进着,没有协作的平台来追踪事件任务与沟通的过程,如何继续进行客户服务?没有协作平台,怎么取得四散在邮件、微信、电话会议等的数据?但Quip可能将不只是文件协作,Salesforce.com在这篇文章撰写时也传出要抢亲微软与领英的并购案。

以上说明几点:协作平台、人与数据积累是迈向企业人工智能服务的三大要素,缺一不可。

本文转自d1net(转载)

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