讓AI/ML技術扎根行業(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架構做過多的改變。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、欺詐交易授權決策等），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定位客戶生命周期階段，在不同的業(yè)務階段結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?！拔覀兿Ｍㄟ^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、優(yōu)化配送路徑、判斷用戶喜好等等?！盓lectrifAi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?！?/span>

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；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?！拔覀兎浅？春弥袊袌?，也愿意花非常大的精力去投入，把多年積累下來的國內外先進經(jīng)驗帶給國內的客戶，加速數(shù)字化轉型的進程。在戰(zhàn)略層面，我們會繼續(xù)深耕國內市場，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?！睂O嫻說。

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