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传统行业的AI切入点在哪里?

当下,人类社会的第四次工业革命正在发生,世界经济正加速迈向数字化,而抢先完成数字化转型的企业无疑将在这一次的生产力解放中占尽先机。因此,如何完成数字化转型、乘人工智能之势?便成为众多企业最为关心的话题。5月,微软亚洲研究院“创新汇”举办了以“智汇八方,赢造未来”为主题的首届创新论坛,来自不同行业的十六家成员企业齐聚一堂探讨人工智能技术的行业落地。

他山之石可以攻玉。我们邀请来自不同行业的四位专家与大家分享如何用AI之“石”,来解决各自公司乃至行业的业务问题,抢占数字化转型的先机。

培生教育:用AI技术

实现“因材施教”


在中国的传统教育观念中,很讲究“因材施教”。如今,连新闻APP都强调“千人千面”,在教育领域如何做到个性化地因材施教自然是行业的关注焦点。作为教育行业的领军者,培生公司正在借助各类数字化技术特别是AI技术在个性化学习上发力

传统行业的AI切入点在哪里?
培生大中华区董事总经理林国章

培生意识到如今学生的个性化诉求越来越突显,个性化学习是整个教育行业必须面对的挑战。培生大中华区董事总经理林国章表示:“在数字化转型的过程中,培生现在考虑的有三个主要目标。首先,解决学生个性化学习的问题,因为每个人的学习目标不同,学习过程与进度也不尽相同,那么培训课程该如何设置?学习体验该如何确保?其次,将英语学习标准化,目前全球并没有统一的标准可以去衡量、界定学生的英语能力达到了怎样的水平,那有没有一种科技手段,可以量化学生的英语水平?最后,把学习数据反馈给用户,让家长、老师以及学生自身可以掌握现在学生的学习状况,并为下一步学习进行改进、调整,同时也可以帮助家长在教育上的花费更有效。”

在微软亚洲研究院的帮助下,培生从上述问题入手,开始尝试解决其数字化转型难题。于是,便诞生了“朗文小英” ,这一面向儿童、基于微信平台、以人工智能为驱动的交互式英语学习应用。它将培生在英文教育里的多年积累与微软先进的人工智能技术完美融合,提供了包括词法星球、听读魔法屋、语音加油站等在内的多个关键模块。

林国章介绍道,朗文小英中的口语评测部分搭载了微软的语音识别和语音合成技术,同时语义理解、记忆曲线模型和发音错误检测等,也在其中得以应用。这一方面解决了英语学习的个性化问题,另一方面,让学生、老师、家长都能够更好地了解学生的优势和问题。此外,“人机对话”的实现,更是为学生的听说技能提升提供了强大的辅助。作为微软亚洲研究院“创新汇”的早期合作成果之一,朗文小英实现了以技术和服务驱动内容与评估,改善了教学效果,并加速了培生的数字化转型。

中国外汇交易中心:做中国金融行业的基础

加入微软亚洲研究院“创新汇”的成员很是多元,除了培生这样的传统教育企业,还有中国外汇交易中心这样的国家金融机构。中国外汇交易中心是中国人民银行总行直属事业单位,为银行间货币市场、债券市场、外汇市场的现货及衍生产品提供交易、交易后处理、信息、基准、培训等服务。

“近两年我们一直在推进金融业技术标准的建设,随着技术的进步,我们希望把技术标准做成能够提供行业支撑的技术基础设施,并提供API开放给整个行业,而不是像过去这些标准只是一堆被存放的技术文档。”中国外汇交易中心副总裁许再越表示,“金融市场基础设施应该有好几层,越到底层越是IT技术厂商的领域,越往上越是行业基础设施的领域。我们的使命就是和微软这些基础技术供应商一起形成金融行业领域里专业的、分层次的基础设施。我们关注的是金融市场的最终应用,银行用我们的SDK(开发工具包)就能够高效便捷地做出最终应用,而无需到最底层来从零做起。这样我们才可能真正超越后工业文明,真正在信息文明阶段取得突破。”

传统行业的AI切入点在哪里?
中国外汇交易中心副总裁许再越

而对于中国金融市场数字化转型的发展,许再越表示,中国金融市场的数字化转型有着得天独厚的优势,与西方自发式的市场化发展经历不同,中国的金融市场是自上而下、统筹协调构建而成。中国外汇交易中心在1994年成立之初,便已经建立了全国统一的外汇交易系统,从一开始就直接跑在了网络上。而CME(芝加哥商品交易所)直到2000年还有大量的传统手工交易。因此,对中国金融行业来说,旧系统的包袱较少,新技术可以快速带来更高的效率和更多的智能。

“和微软亚洲研究院的合作可以给我们带来什么呢?一是我们行业背景、专业特点与人工智能的结合。我们不是专业研究AI的,金融立体模型怎么做出来,就需要靠微软的科学家,而我们提供输入和反馈,这样才能形成专业领域的AI。另一方面合作可以给我们带来很多基础性收益,比如知识图谱的建立,交易形态的智能识别等。如果这种收获以代码为载体,就有可能变成将来在数字化形态下支撑我们业务的构件。这些产出虽然从表面上看似乎并不是我们一开始所设想的‘智能‘,但是对于整个行业的未来,却是可以带来真正‘智’和‘能’提升的最重要的基础。因此我们并不是非要将AI局限在一个很现实的应用上,而是面向未来,甚至是我们当前所不能预期的一些场景,现在的研究与合作是为将来的那些可能的场景在做积累和铺垫,厚积才能薄发,” 许再越说。

礼来制药:从四个角度落地医药企业数字化转型

礼来制药拥有140多年的历史,在这家百年制药企业看来,在数字化的浪潮下,他们要做的不只是药的创新,在业务模式和服务模式上也需要创新,最终目的是让患者的健康得到改善。对于数字化转型及人工智能的应用,礼来中国副总裁兼CIO白柳晨十分认同微软提出的四个落地角度:改进客户服务体验,进化产品,提高效率,挖掘员工潜力。他表示,中国的医生很辛苦,平均每天要看100多个患者,患者对治疗水平的要求得不到满足。数字化及AI技术可以在此起到很多积极作用,比如能够及时、便捷地提供所需的疾病和药品的信息,让医生有更多的时间去治疗病人,这在效率提高的同时,也可以提高治疗服务水平。另外在患者慢病教育管理方面的应用,也将大有潜力。在员工培训方面,礼来制药则希望利用AI技术为员工提供更加个性化的培训和发展。

传统行业的AI切入点在哪里?
礼来中国副总裁兼CIO白柳晨

在数字化转型的过程中,由于客户需求的变化、大环境的变化,使得礼来在做业务的形式上也要有所变化,数字化渠道越来越重要。“最大的挑战不仅仅是把外部数字化的平台打造出来,而是内部的能力如何跟上变革的节奏,包括从组织架构流程、文化到人才。整体的能力都必须要跟上,所以各个方面都需要有一些布局。转变是逐渐的,所以你会看到我们在数字化、大数据、AI方面有持续更多的实践。”白柳晨表示,“微软亚洲研究院‘创新汇’所提供的强大平台不仅有雄厚的AI技术进行支持,还可以让多方通力合作,而成员间的交流则能让我们找到更好的创新机遇,把AI、大数据、云等技术更好地利用到企业的创新当中。”

白柳晨预见两三年之内大家就可以切实感受到人工智能给医疗行业带来的很大改变。他说:“以往在医疗领域的数字化应用主要是在挂号、信息传递等方面。随着最近国家政策的积极出台,今后AI技术的应用会更加广泛,例如为医生提供诊疗建议的辅助诊疗,培养基层医生,疾病筛查,患者教育支持等等。AI还可以把数据和相关知识图谱结合起来,用决策支持引擎在决策支持方面提供建议。”

码隆科技:智能的搬运工

目前“创新汇”成员企业里唯一一家创业公司,就是专注于深度学习和计算机视觉的码隆科技。码隆科技主要做商品识别,将AI领域的计算机视觉技术和实体经济结合,行业涉及包括纺织业、家具业、零售业等,正因为此,码隆科技可以从更广阔的角度去理解传统企业的数字化转型。

传统行业的AI切入点在哪里?
码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆

很多从事传统行业的企业会认为自身并没有数字化的基因,但在码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆看来,事实并非如此,每个成功赢得生存和发展的企业都拥有深厚的行业洞察,而这些洞察里所沉淀的行业知识与解决方案,便是人工智能发挥作用的关键核心。以码隆科技所服务的中国最大的纺织纤维机构为例,过往该机构做纺织纤维鉴定的时候,早已设定了详细的规则去训练相关专业人员,经过三年的训练,其专业纤维检测人员便可以根据显微镜中的纤维图去判断这个纤维是什么成份。事实上,制定规则、根据规则实现判断就是AI技术工作的最基本原理。在这样的数字化转型案例中,企业要做的,只是把过去专业人员三年培训学会的东西,让AI学会,进而在今后的工作中就可以减轻专业人员的工作量,提高工作效率。

此外,黄鼎隆表示:“我们在服务很多实体经济行业时看到了一个AI提升效率的趋势。这些传统行业里面好多都会有行业的老师傅,但问题是老师傅太少了。现在的一个趋势就是,由于AI技术的发展,会出现越来越多人工智能的行业老师傅,比如在服装纺织行业,老师傅可能是个经验丰富的时装设计师,他看一眼时装秀就可以预测流行时尚趋势,而未来这个本领可以被人工智能学习。很多行业其实都可以由人工智能产生行业的老师傅,但AI老师傅不一定会取代真正的老师傅,而是让老师傅可以将原来干一倍的活儿,变成干10倍、100倍的活儿,效率会有很大的提升。”

“我们不是智能的生产者,我们是智能的搬运工”黄鼎隆说,传统行业的数字化转型不只是依靠纯粹的技术,关键在于如何将AI等新技术与行业实际应用相结合。“‘创新汇’和微软亚洲研究院让我们拥有量一个可以汲取更多创新灵感和力量的平台。”

创新汇:用前沿技术解决行业问题

作为一个汇聚创新智慧、经验、技术的平台,桥接行业、企业场景和先进技术的窗口, “创新汇”将充分发挥微软亚洲研究院在计算机领域雄厚的技术和人才优势,结合各成员企业在各自行业里的深厚理解和洞察,共同推动各行业的产业升级、数字化转型与科技创新。

正如微软亚洲研究院副院长潘天佑所说,“数字化只是传统企业转型中的第一步,智能化才是最终要到达的彼岸。”云计算、大数据、物联网、AI等新兴技术在行业中的应用必将逐步深入,让我们拭目以待。


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