當AlphaGo在與人類的對弈中布下第一手棋，決策智能的時代便按下了不可逆轉的啟動鍵。
近年來，決策科學從一個新興學科一躍成為業(yè)內發(fā)展最快、應用最廣泛的領域。隨著云計算和人工智能快速發(fā)展，運用數(shù)據(jù)科學的力量由機器幫助人們做決策成為了可能。
在薩摩耶云首席科學家王明明看來，云計算和人工智能的關系更像是血液與神經(jīng)系統(tǒng)。他形象地把云計算比喻為動力單元，把人工智能比喻為頭腦單元，只有當“動力”與“頭腦”充分融合與協(xié)調，才會讓決策智能的出現(xiàn)成為可能。而決策智能最大的價值，是可以充分調用數(shù)據(jù)，并利用機器學習的能力，尋找出潛在的模式、隱匿的風險，幫助各個行業(yè)快速而精準地解決商業(yè)問題。
六年前，當王明明作為創(chuàng)始團隊成員加入薩摩耶云時，市場上還尚無決策智能的概念。本著“只用最適合的技術，而不盲目追求新技術”的理念，薩摩耶云的技術團隊從數(shù)據(jù)研究起步，圍繞業(yè)務的發(fā)展不斷推動技術進化，在成為國內領先的智能決策解決方案供應商的道路上馬不停蹄。
從Ascore到K3決策智能的技術進化路線
作為在商業(yè)領域率先運用決策智能為客戶提供解決方案的公司，經(jīng)過數(shù)年的探索，薩摩耶云所獨創(chuàng)的K3智能策略體系不僅幫助客戶重構了業(yè)務流程從而實現(xiàn)了業(yè)務增長，同時，也驗證了這一業(yè)務體系的可復制性及成長空間。
完成技術進化所堅持的“信仰”是薩摩耶云技術團隊對“解決問題的信心和執(zhí)念”。
“AlphaGo如果只能戰(zhàn)勝剛學棋的小朋友，是無法被稱之為革命性的決策智能產(chǎn)品的。”在王明明心中，只有將問題解決得“至少跟人一樣好”才能被稱之為智能。而“跟人一樣好”并不是人類的平均水平而是“頂尖水平”。
因此，行業(yè)用戶所感受到的智能決策解決方案帶來的效率與業(yè)績提升的背后，是6年五次的技術迭代。
從最早的源自于銀行業(yè)的邏輯回歸算法Ascore來幫助計算信用風險，到純粹用數(shù)據(jù)來擬合訓練的DNA，再到使用人工介入輔助對各類業(yè)務模型進行仿生訓練的AlphaS，彼時，薩摩耶云的決策智能技術已經(jīng)達到了業(yè)內較為領先的水平。
隨后，K2智能策略體系推出，其在AlphaS的基礎上，可對各個業(yè)務模型快速迭代，可以根據(jù)客戶需求快速實現(xiàn)對各類模塊的調整。而去年，薩摩耶云將K2升級為K3，K3擁有強大的“模型池”，可以容納不限數(shù)量的模塊以供用戶隨時調用，充分滿足各行業(yè)用戶的智能化決策需求。
一個真正的智能決策解決方案是能夠吃透要解決的業(yè)務問題，同時具有產(chǎn)品化能力。其中的任何一點沒有滿足，在薩摩耶云都不能稱之為真正的決策智能解決方案。
“有些AI公司會去做一些咨詢項目，原因可能就是產(chǎn)品化能力不足，只能通過咨詢的方式‘將智能植入到客戶的系統(tǒng)中’;或者是沒有吃透業(yè)務，只能通過咨詢的方式，進一步調研和了解業(yè)務問題的實質，為產(chǎn)品化做準備。”
擁有真正的智能決策解決方案正是薩摩耶云核心能力和核心優(yōu)勢。從最為復雜的金融行業(yè)風控研究起步，使得薩摩耶云的云計算和人工智能技術在機器學習訓練、算法優(yōu)化等方面具有應對復雜環(huán)境的能力以及更加豐富的經(jīng)驗。
在這一過程中，也涌現(xiàn)出“歐拉”、“獵戶座”、“AMSM”(auto-multiole-samples-mixer)、“3M”(multi-task、multi-modal、multi-evaluation)等多個讓王明明及他的團隊感到自豪的產(chǎn)品和技術。
更高級的、直接產(chǎn)生價值的智能
通常，人們常把人工智能分為感知智能、分析智能和決策智能。用王明明的話說，從人類發(fā)展來看，機器是肢體的延伸，決策智能是大腦的延伸。
新商業(yè)學院主編的《數(shù)智驅動新增長》一書中這樣描述決策智能：基于自動化和設備的智能化構建大數(shù)據(jù)分析的能力，使“數(shù)據(jù)”轉化為“洞察”，進而由洞察產(chǎn)生行動，不僅在技術上提升洞察分析能力，也能夠從組織、管控、能力的角度同步得到提升，真正實現(xiàn)順利運作“感知-洞察-評估-響應”閉環(huán)并且能夠循環(huán)提升。
相對于其他智能，決策智能是能夠直接產(chǎn)生價值的智能。通過構建一套全新的決策機制，能夠替代傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策，提升效率的同時還能夠“少走彎路”。據(jù)Gartner公司測算，到2030年，決策智能將超過所有其他類型的人工智能活動，占全球人工智能衍生商業(yè)價值的44%。
但根據(jù)技術運用程度的高低，決策智能又被分為四個階段：前決策智能、有限決策智能、完全決策智能、超級決策智能。所處的階段不同，其所構建的商業(yè)模式、商業(yè)價值也有所差異。
薩摩耶云與目前市場上的一些數(shù)據(jù)風控公司不同，它并未經(jīng)歷過前決策智能階段，公司成立伊始，即處于有限決策智能的階段。公司早期就已然躍過了近似于“計算智能”的階段，而是將人的經(jīng)驗結合數(shù)學模型，將邏輯導入系統(tǒng)，由系統(tǒng)自動化進行分析和判斷，給出決策性建議，并自動予以執(zhí)行，基本實現(xiàn)智能化判斷與決策。
隨著技術能力的不斷提升，2020年開始，薩摩耶云已經(jīng)進入了完全決策智能階段。通過任務式學習、機器學習，達到了“由人直接向機器下達目標指令，機器自動給出答案”的效果，并支持機器自我更新迭代，基本擺脫人的經(jīng)驗和邏輯，人只需要賦予機器新的樣本、新的學習算子，由機器自我驅動和學習，并直接做出決策和行動，以K3智能策略體系為代表的部分產(chǎn)品已達到“半人格化”屬性，在客戶中也取得了良好的使用效果與口碑。目前市場上鮮有能與薩摩耶云一較高下的競爭對手。
獲得驗證的商業(yè)模式
一個技術負責人的最大欣慰是看到自己所堅信的技術能夠創(chuàng)造出商業(yè)價值。王明明是其中的幸運兒。“我們的產(chǎn)品模式選擇SaaS、aPaaS模式，從商業(yè)上、財務上都證明了我們是正確的。”
薩摩耶云對智能決策科學的探索和運用，并非停留在實驗室階段。其智能決策兼顧科研創(chuàng)新與應用創(chuàng)新，在理論研究的基礎上，將決策智能科技在業(yè)務實踐中廣泛使用，并給公司帶來了規(guī)?；目蛻?、收入和盈利。
據(jù)介紹，薩摩耶云以云原生數(shù)字科技為依托，融合機器學習及深度學習等前沿AI技術，從云端提供決策智能服務，讓人工智能與SaaS服務實現(xiàn)高度的融合，從而實現(xiàn)通過機器來替代大腦的判斷和決策過程，為企業(yè)帶來數(shù)字化、智能化、生態(tài)化等多個創(chuàng)新優(yōu)勢。
通過決策智能科學體系以及圍繞該體系的一系列具體技術和產(chǎn)品，幫助企業(yè)改變過去依靠“經(jīng)驗驅動”的習慣，轉而以“智能驅動”來實現(xiàn)快速的、低成本的規(guī)?；瘮U張，進而獲得高效創(chuàng)新的商業(yè)增長機會。
薩摩耶云綜合運用前沿技術打造了“商家對商家對顧客”(B2B2C)模式，以幫助客戶建立一個完整的價值鏈閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)，該閉環(huán)系統(tǒng)包括客群生成、流量引導、重復購買、增值服務等全方位內容。針對不同的業(yè)務場景需求，薩摩耶云為客戶提供了“決策智能+云服務”的細分服務內容，目前已經(jīng)形成了金融云解決方案、產(chǎn)業(yè)云解決方案、信用云解決方案等三大具體解決方案。
“各類機構要面對的風險很多，薩摩耶云提供的解決方案能夠在大數(shù)據(jù)基礎上通過決策智能更精準地判別風險，解決風險收益匹配的問題。”
據(jù)王明明介紹，薩摩耶云主要是從對抗、社區(qū)、環(huán)境、穩(wěn)定四大方向(即：ACES智能決策框架)進行探索，打通智能獲客、智能風控等問題，幫助合作機構在承受最低風險情況下，獲取更高的收益。
數(shù)據(jù)最能說明問題。目前，薩摩耶云的相關業(yè)務已涉及政府監(jiān)管、手機制造、電信運營、線下商超等多個領域，“數(shù)智薩摩云平臺”已與7370萬家小微商戶及客戶、50家金融機構、530家不同行業(yè)的企業(yè)、1470家互聯(lián)網(wǎng)平臺及70家數(shù)據(jù)供應商展開了深度合作。
決策智能的未來之路
未來的決策智能是什么樣子的?會是超級決策智能所描繪的機器具有了“完全人格化屬性”嗎?那或許是一種現(xiàn)在聽上去比較科幻的場景：一個人走在路上，周圍的一切都在隨著他變動，隨時做好為他提供服務的準備，而這些服務全都由一個“大腦”所控制。
王明明認為，決策無處不在，因此決策智能的發(fā)展就如同機械化代替純手工、汽車代替馬車、手機代替電腦一樣，會因為效率的提升而不斷進步。“決策智能未來將會非常普遍、無處不在且無感的存在，就像現(xiàn)在各種互聯(lián)網(wǎng)應用，人們已經(jīng)習慣于它的便捷。我們人工智能團隊在做的，就是將決策智能應用在需要提效的地方”。
但他也表示不需要神化決策智能，因為它離“無所不能”還非常遠。一方面，決策智能是有局限的，需要大量的歷史數(shù)據(jù)樣本，只能處理可以被數(shù)字化的決策，而不能理解很多主觀的價值判斷。此外，決策智能只能在給定的題目中求解，它無法跳出題目，就像AlphaGo無法做飯、理發(fā)，甚至不能告訴你是否應該帶雨傘。
“圍棋AI也還在不斷迭代，每次圍棋機器人大賽，總會有新AI戰(zhàn)勝舊AI，這就證明即便是AI，離圍棋上帝也還很遠，他只是超越了人類，離圍棋上帝更近一些。”
作為主攻決策智能賽道的科技公司，事實上，薩摩耶云對于技術的發(fā)展規(guī)劃有著非常明確的目標。王明明透露，未來3-5年，在技術上力爭更加精細，利用更多樣本，研究和提升算法，將原有問題解決的更好;另外，提升技術應用的廣泛性，將已有的“智能”放進更多的問題中應用，加強智能泛化應用的能力。
他同時坦言非常喜歡AlphaGo，希望有朝一日可以做出屬于薩摩耶云的“AlphaGo”，用來解決各個領域的商業(yè)問題。
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