有了明略行業(yè)AI大腦，秒從小白變專家，升職加薪不是夢！

李開復，馬云，李彥宏……越來越多的互聯(lián)網(wǎng)大佬替人工智能“代言”，AI已成為勢不可擋的科技生活變革力量；而落地到各個垂直行業(yè)的行業(yè)人工智能，也將是兵家必爭之地。各科技公司都在做初步探索和技術攻關。戰(zhàn)役剛拉開帷幕，就誕生了一個企業(yè)級人工智能服務領域的“Siri”，而且比Siri更懂公安、金融、工業(yè)及物聯(lián)網(wǎng)等領域的業(yè)務，簡直是老師傅一般的存在。

本周二，皓哥參加了明略數(shù)據(jù)的產品發(fā)布會，見證了這一國內首個行業(yè)大腦“明智系統(tǒng)”的誕生。

一、數(shù)字經濟時代，催生行業(yè)AI大腦和新一代人機交互變革

今天AI技術正在飛速地發(fā)展和迭代。明略作為一個創(chuàng)立三年以來，專注于行業(yè)人工智能解決方案的科技公司，這次的產品升級踩在了怎樣的趨勢風口上？

首先，人類知識總量爆炸式增長，AI技術發(fā)展帶來新的變革，GDK將成為新的國家實力衡量標尺。

瞭望智庫與明略數(shù)據(jù)共同發(fā)布的《數(shù)字經濟時代》報告摘要中提到，我們正處在人機關系和世界經濟不斷變革的微妙歷史節(jié)點上。在不久的將來，國民知識總量GDK（Gross Domestic Knowledge)將成為繼亞當斯密之后，衡量國家實力和數(shù)字經濟發(fā)展的新標尺。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人類的數(shù)據(jù)量和知識總量都在急劇增加，也相應得需要更高效地加快從數(shù)據(jù)中提取知識的速度。

其次，AI作為底層技術，關鍵在于定義好的應用場景和商業(yè)模式。

人工智能早在60年前就已出現(xiàn)，我們正處在AI技術第三次興起的歷史階段。那為什么大范圍的人工智能商業(yè)落地還沒有成型呢？

明略數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼董事長吳明輝介紹到，“人工智能商業(yè)化的困境在于，AI不可能零失誤地應對100%的場景；它執(zhí)行的決策永遠是基于歷史訓練數(shù)據(jù)的結果，但真實世界中每一天都會有新情況發(fā)生?？墒侨祟愒敢庠徸约海瑓s很難容忍人工智能出錯?！币虼?，人工智能的商業(yè)化核心，就是讓用戶合理地接受機器的錯誤。

而垂直化的行業(yè)人工智能，就是很好的實踐方向。

一方面，當AI面對的數(shù)據(jù)范圍限定在公安、金融風控和工業(yè)等領域時，精度就會大幅提高，更容易達到可用的水平，企業(yè)級決策也需要在機器數(shù)據(jù)結果之上再做人為判斷，因此對機器的容錯空間也更高。

另一方面，AI技術的應用能有效改善各個垂直行業(yè)的痛點。比如公安行業(yè)就存在警力有限的痛點。破案需要調取各部門的獨立安全信息檔案，流程繁瑣，效率不高。如果動用AI技術，自動從系統(tǒng)中快速調取和案情可能相關的人、事、地、物、組織，就可以大大節(jié)省研判時間，釋放警力。

最后，今天的人機交互主要還集中在消費級互聯(lián)網(wǎng)的應用上，企業(yè)級AI市場缺乏好的產品和“簡單易上手”的體驗。

消費級的人工智能產品已經有了諸多應用，比如AI聊天機器人，包括智能音箱（亞馬遜Echo）和手機語音助手（蘋果Siri）等等；你在家或許也已享受到了新科技的便利。但到了辦公室場景中，企業(yè)級AI還遠遠沒有出現(xiàn)這樣自然的交互系統(tǒng)。

比如，大量業(yè)務處理過程仍需人工干預，操作不友好、“反人類”，有的業(yè)務人員每天要從100個系統(tǒng)中不斷調取數(shù)據(jù)，生無可戀。功能復雜、培訓成本高就算了，最要命的是不可解釋性：機器計算的過程是個黑盒，沒有證據(jù)支撐和幫助業(yè)務人員理解它的結果是如何得來的。因此，與人類進行自然語言交互的業(yè)務助理，目前還是藍海。

在以上因素的推動下，擁有專業(yè)的知識圖譜技術和豐富行業(yè)AI服務經驗的明略，“三年磨一劍”，在今天發(fā)布明智系統(tǒng)，也是一個天時地利人和的選擇。

明略已有3年行業(yè)知識圖譜的沉淀以及8年大數(shù)據(jù)技術的積累，深耕公共安全、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，也已與省、市級公安局、交通銀行、中國中車等行業(yè)標桿客戶一道，將知識圖譜技術落地到行業(yè)應用中。因此，明略有足夠的實力抓住行業(yè)AI的藍海。

二、 新發(fā)布的明智系統(tǒng)，到底是什么？

明智系統(tǒng)的發(fā)布是明略數(shù)據(jù)行業(yè)人工智能真正廣泛落地的第一步，分為知識圖譜數(shù)據(jù)庫NEST（蜂巢系統(tǒng)），以及企業(yè)人工智能的統(tǒng)一入口小明。簡單來說，前者負責“格物致知”，后者負責“人機同行”。

何謂格物致知？從紛繁的世間萬物中，抽象出普遍規(guī)律是也。蜂巢系統(tǒng)可以高效地進行數(shù)據(jù)的大規(guī)模清洗和治理，將行業(yè)專家經驗結合深度學習，轉化為規(guī)則，完成推理，構建行業(yè)的知識圖譜。

何謂人機同行？就是機器用人類可理解的決策結論和語言，將大數(shù)據(jù)和知識圖譜帶來的行業(yè)經驗迅速賦能給個人。過去要經過多年業(yè)務經驗積累才能造就的專家視角，今天或許只要和小明溝通幾句，就能一目了然。

如果你覺得理解起來還是很抽象，不妨直接看看明智系統(tǒng)可以做些什么?，F(xiàn)場，吳明輝就充當了一把剛入行的“小白警察”，和小明對話，兩分鐘搞定了一起演示案件的研判全過程。

比如，警察看到有一起惡意打人、嫌疑人開車逃跑的案件，就可以對小明說：“請?zhí)崛【€索，對案情進行推演”。

系統(tǒng)會迅速從案件的文字描述（非結構化數(shù)據(jù)）中，提取出案件相關的人名、綽號等關鍵實體，并從知識圖譜數(shù)據(jù)庫中，調取這些人的相關信息，在界面中畫出一張案情網(wǎng)絡圖。

經過進一步的語音交流，AI會快速層層縮小范圍，警察最后只需要鎖定各方面信息都與案情吻合的三個嫌疑人，一一進行追查或逮捕即可，免去了在監(jiān)控視頻中大海撈針的苦惱。

和公安研判的場景類似，明智系統(tǒng)也可以在金融風控、反欺詐，以及工業(yè)故障自動診斷和監(jiān)控的各個場景中，發(fā)揮賦能行業(yè)的作用。

三、有了“小明”的行業(yè)AI，未來的優(yōu)勢和意義是什么？

現(xiàn)在，你已經對明略黑科技的用武之地有了感性的認識了。那么，明智系統(tǒng)的優(yōu)勢在哪？未來它又會給行業(yè)帶來哪些新的可能性？

第一，明智系統(tǒng)在精度、成本、速度、敏捷性和一致性上具有優(yōu)勢。

人在處理大量文字和數(shù)據(jù)時難免會出錯，而AI接手每個案例都會準確地自動執(zhí)行數(shù)據(jù)治理、抽取規(guī)則，獲得可靠的決策結果，省去大量人力成本。

同時，這種業(yè)務知識的快速處理，能夠幫助人們在戰(zhàn)略變更、業(yè)務轉型、共享經驗上加快節(jié)奏，實現(xiàn)商業(yè)和組織的敏捷迭代。

并且，如果公司的各個部門、產品線、業(yè)務線都調用同一業(yè)務知識系統(tǒng)，就可以更好地保證彼此的認知基礎一致，而不是互相割裂，雞同鴨講。

第二， 把知識圖譜回歸人最本能的簡單交互，降低使用者門檻。把專家認知賦能給新手，提升行業(yè)的整體水準。

喬布斯幫主曾經說過這么句話，大意是，蘋果的觸摸屏是最符合人本能交互習慣的設計。以往明略的關聯(lián)關系挖掘產品SCOPA，在公安客戶那兒，雖然業(yè)務熟練的主任級專家能夠自如使用、迅速研判，但初入行的警員小鮮肉們還是很難上手。

而小明的出現(xiàn)，就像iPhone之于手機的革新一樣，讓原本繁瑣的調取資料、尋找線索等工作，簡單化成了一問一答的自然交互，極大降低了新手業(yè)務員使用知識圖譜數(shù)據(jù)庫的門檻，從而全行業(yè)的認知水準和業(yè)務能力都能得到提高。

第三， 明智系統(tǒng)并非取代專家，而是將后者從繁瑣低效的工作任務中解放出來，投入到更有價值和創(chuàng)造性的活動中去，人機共生共贏。

人工智能的終極狀態(tài)并非是取代人，而是把大量重復性、簡單的體力和腦力勞動包攬下來，倒逼人類文明向更富有藝術性、創(chuàng)造性和復雜性的方向發(fā)展。

明智系統(tǒng)并不能取代行業(yè)專家在面對真實世界和復雜案例時的創(chuàng)造性思維。吳明輝提到，有了小明的幫助，希望在未來至少80%的案件都可以由初級的警員來完成研判。這也就說明仍有20%的復雜案件需要依賴于專家豐富的行業(yè)經驗和主觀能動性。這樣的案件，甚至會推動立法和社會保障機制的改革進程；其中人類的角色也是機器終究無法替代的。

四、結語

正如吳明輝在發(fā)布會現(xiàn)場所言，在未來的企業(yè)里，我們每個人可能都會有一個自己的智能助理。而在皓哥看來，明略數(shù)據(jù)的這一步棋走得很穩(wěn)，也是提前卡位了行業(yè)AI這片方興未艾的藍海。

有了AI的賦能，未來商業(yè)世界的終極形態(tài)，很可能是行業(yè)經驗的壁壘被逐漸抹平，而真正決定一個企業(yè)競爭力的，是其對創(chuàng)新技術的接受程度、運用程度，以及能否將技術轉化為服務能力。

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