最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

人工智能时代企业所遇到的机遇及挑战

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2017-11-20 18:27:42 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
大数据+人工智能”G+月度沙龙圆满结束!


11月17日下午,由成都市经济和信息化委员会指导,GBDC(全球大数据联盟)主办,太库(成都)全球孵化器协办的“大数据+人工智能”G+月度沙龙在太库孵化器隆重举办,此次活动吸引了近百名大数据与人工智能的行业人员前来,共同探讨如何运用大数据为企业创造更大的价值,以及人工智能时代下所遇到的机遇及挑战。各位嘉宾也以他们独特的视角进行了解读。


启运智创COO吴东恒



智能时代客服行业的机遇与挑战

“智能服务不等于问答机器人”吴东恒表示,智能客服机器人主要是通过运营人工智能相关技术,如自然语言处理、深度神经网络、大数据处理技术等,模拟人工客服应答。
经调查表明,客服人员广泛存在于电信、旅游、电商、医疗等各行各业,国内客服系统发展有三个阶段:电话呼叫中心→在线客服系统→智能客服系统。目前国内客服系统主要还是以前两种为主,智能客服系统普及率不到三成。
传统的客服人员需要每天回答重复性问题,造成了人力资源的浪费;语音客服只能提供一对一服务,而文字客服同时接待十数客户已经是极限,也会导致客户等待时间长、体验差。相比而言,智能客服机器人能迅速处理机械重复的问题,减少客服工作的响应时间,提高客服工作效率,有助于客服行业从原来的劳动密集型产业升级为技术密集型产业。

数据城堡CEO 张琳艳


大数据创新实践与人才培养
张琳艳针对中国大数据产业的整体发展趋势及现状、如何培养数据人才进行了总结性陈述。她表示,在所谓的大数据时代并未形成为社会带来重大经济价值的大数据应用产品。在技术方面,也并未为国家重大战略提供有重要价值的决策建议。大数据人才供给方面更是高度稀缺,据IDC国际数据公司预测:到2020年,企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。随着数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国需要更多的数据人才,在未来的3-5年中国需要约180万数据人才,但目前只有30万左右,缺口达到150万。 对于中国大数据产业发展,在她看来中国依然在大数据时代的门口徘徊。

英博格科技CEO刘克


人工智能与智能家居
刘克先生主要从企业角度为大家阐述了物联网中“数据挖掘”的重要性及智能家居巨大的市场机会和实现路径。刘克认为对于物联网来讲,最大的挑战并不是连接,而是“数据”。在他看来,物联网的“数据挖掘”尤其重要,通过专业手段对数据进行分析,物联网企业和运营商都可以从中获取更高的利润,改善用户体验,重新审视当前的运营模式,评估知识水准。而物联网数据本身就是一种大数据,是从大量传感器中收集,通过设备和云计算获取结构化、实时流信息的来源。因此,物联网项目的成功与否取决于可不可以智能的(AI)利用收集到的数据。
目前,仅有1/3的欧洲企业可以分析他们的物联网项目中所产生的大量数据,这就意味着很多的项目尚未对数据中隐藏的价值开始进行探索。而长远来看,这将很可能使得企业错失新的物联网机会,缺乏物联网洞察的帮助,在为消费者提供定制化服务时也将困难重重。
针对智能家居巨大的市场机会及实现路径,他表示随着手机销量出现同比下降,O2O业务全面洗牌,移动互联网的风口正离我们远去,而物联网的风口正向我们走来。对于家电智能化不仅能够实现产业增值,还将颠覆原来的价值分配体系,重构产品形态和商业模式。目前中国智能家居市场规模在2016年出现了明显增长,到2018年,市场规模将达到1800亿元人民币。


智能家居实现路径
1、单品家电设备联网化,实现手机简单遥控。
2、不同产品之间联动和交互,实现基本家庭自动化。
3、人工智能、大数据等技术成熟,实现真正智能家居。

电子科技大学副教授张可先生、英博格科技CEO刘克先生、启运智创COO吴东恒先生、精工伟达副总裁朱星伟先生。


“大数据+人工智能”
此次巅峰对话环节各位嘉宾围绕“大数据+人工智能”,共同探讨了人工智能在当今社会快速发展的原因。总结为以下内容:
人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热,但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间难以催生出更多的新应用和商业模式。随着数据库技术的发展及其应用范围的不断扩大,大规模并行计算、大数据、深度学习算法这三大催化剂的发展,以及计算成本的降低,新的商业需求及模式出现,使得人工智能技术突飞猛进。而面向大数据的人工智能技术的发展不仅给人们的工作和生活带来了极大的便利,并且积累了大量的数据信息。
根据统计,2015年全球产生的数据总量达到了十年前的20多倍,海量的数据为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础。机器学习是人工智能的基础,而数据和以往的经验,就是人工智能学习的书本。而如今,人工智能领域的一些理论和比较实用的方法能够有效地提升我们所拥有的大数据使用价值。在大数据技术的发展下为人工智能提供用武之地,同时唤醒人工智能巨大的潜力,使这两个领域的技术和应用出现加速发展的趋势。



楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-3 04:11

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表