在对的场景用到对的人,才是大数据的未来

7 月 20 日,北京遭遇一场罕见的暴雨。这意味着什么?

对气象局来说,这别无他意,真的只有下雨的意思。对滴滴司机来说,这意味着他只要冒着大雨上路,就能赚取 3.5 倍溢价的收益。对家乐福来说,这意味着它应该把下雨情景的商品拿到明显处摆卖。

如果把下雨比作一个原始数据,数据本身或许是枯燥的、意义不大的。一旦将其放到具体的应用场景,数据就会变得鲜活、聪明、具有指导意义。这是 9 月 13 日 TalkingData 智能峰会讨论的议题:如何让数据变得更聪明,以及数据变聪明后将如何改变人们的工作与生活。

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在 PingWest 品玩创始人兼 CEO 骆轶航看来,数据本身是客观,聪明则是主观的,让数据变得更聪明的体现就在于,不同场景之下能不能帮助你做有效的决策,甚至提示你应该怎么做有效的决策。

如何把数据引导至合适的场景,这需要人工智能的协作。竹间智能是一家专注于情感机器人的公司,已经向市场推出类脑对话机器人 Rmoti-Chat 等基于人工智能的产品服务,其 COO 赵育颖透露了一组数据:他们服务的一些电商平台,机器人客服的占比达 25% 。从一开始机器人跟客户接触,到最后解决问题,从前到后,成功率甚至还能达到 60%。

但赵育颖相信,机器与人是不能二分,人工智能存在的目的是为了辅助人。回到刚才聊天的场景,如果客人刚接触就觉得机器人的回答太笨了,故意找茬,人工智能识别出来就会切换人工服务,处理这个客人。从愤怒到平缓到满意的过程,减少人工在最初的干预,从而提供人工的效率。

在对的场景用到对的人,才是大数据的未来。

也有人可能会担忧,人工智能会不会就此取代人的工作?在 TalkingData 业务拓展 VP 高铎看来,当人工智能跟数据结合了,理论上应该讲社会需要数据三方从业人员降低了,这是一个简单的逻辑,但实际上不是这样的。

TalkingData 去年初做的调研显示,中国需要的数据分析员、数据科学家的缺口可能只有几万。今年再调研却发现,原来几万的人才缺口增加至几十万了。这是因为简单的重复性劳动的数据工作,机器可以代劳,但是企业需要更多懂业务场景的,懂这种更高一级数据挖掘能力的人了,聪明数据或者说智能数据的需求变大了。为此,TalkingData 从去年开始推出腾云大学(TalkingData University,简称 TDU),为企业提供系统的大数据人才培训。

除了企业应用,智能数据能否落实在社会治理上?一直以来,电话诈骗是困扰国民的一大难题。在骆轶航的设想中,如果我们能够归纳出足够多的数据特征(例如诈骗分子的身份信息、活动范围等等),形成某种社会化的标准。理论上,金融诈骗,信用诈骗,电信诈骗等场景都能够通过数据的智能化来解决一些问题。

骆轶航在讨论最后留下了一个有趣的问题:如果把数据对一家公司的作用比作某个器官,它会是什么?在场的嘉宾给出了不同的答案,各有侧重,但都没有 TalkingData CEO 崔晓波此前演讲时的描述来得生动、深刻。

数据相当于什么?人的血液。人工智能相当于什么?人的心脏。心脏需要靠血液供给,但同时它还会根据人的心跳,把血液再输回给人体,从此往复循环,形成一个正循环。人的智慧是什么?大脑,是最不可替代的。

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