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以“决策·进化”为主题的中国行业AI决策系统发布会近日在北京召开.百分点集团正式发布了行业AI决策系统DeepMatrix及覆盖五大行业的决策系统产品,致力于推动企业组织跨越智能鸿沟、向智能决策方向迈进.
古人云：“卜以决疑”,意思是在遇到疑惑时可以通过占卜来做出决策.如今看来这种方法缺乏科学依据,充其量只能给人带来些许的心理安慰,并不能导致事态向好的一面发展.
当占卜的手段渐渐行不通时,人们开始依靠获取更多的信息来辅助自己做出决策.历史上“诸葛亮借东风”的故事,说的就是诸葛亮通过收集天气信息,来帮助自己做出正确的战时决策.
然而,在信息大爆炸的今天,每天都有大量的数据产生,即便你拥有爱因斯坦的智慧,也难以在纷繁复杂的数据中提取有价值的信息.那么面对这样的决策困境,我们该何去何从呢？别担心,百分点集团给出了答案：依靠DeepMatrix.
初识DeepMatrix
近日,以“决策·进化”为主题的中国首个行业AI决策系统发布会在北京召开,百分点集团正式发布了行业AI决策系统DeepMatrix及覆盖五大行业的决策系统产品.
DeepMatrix的整体构架包括底层大数据系统、中间智能认知引擎和顶层应用系统.底层大数据系统主要负责收集、分类、处理海量异构多源异构数据信息,从而为决策行为打下坚实的地基.中间认知层利用动态知识图谱、自然语言处理、智能标签和行业业务模型将数据转化为认知,这是做出科学决策的关键一步.顶层应用系统包括智能安全系统Deep Finder、智能政府决策系统Deep Governor、智能全媒体服务系统Deep Editor、智能营销系统Deep Creator和智能制造大数据系统Deep Sensor.这三大部分有机组合,共同构建了DeepMatrix.
DeepMatrix 以独创的动态知识图谱技术构建“实体-时空-映射”关系,实现以动态复原现实世界的方式解决复杂、变化的现实问题,具备五大核心能力：
·海量数据汇聚融合能力：借助百分点大数据系统,将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合；
·快速感知和认知能力：通过人工智能应用,从海量的数据中快速提取有价值的数据,感知业务与环境的变化；
·强大的分析和推理能力：对数据进行智能分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势；
·自适应与自优化能力：通过对人工配置与机器执行的融合,实现针对应用的智能预警、智能研判；
·行业智能决策能力：通过大数据与人工智能的结合,最终生成业务指导决策.
助力企业、组织跨越智能鸿沟
什么是“智能鸿沟”？百分点集团董事长兼CEO苏萌用一个例子进行了说明,美国著名的网络电子商务公司亚马逊（Amazon）在过去十年里推出了一系列的智能化应用和技术,正是这一系列智能化应用和技术的普及,才使得亚马逊的市值一跃上涨超过5900亿美元,成为全球第三的高市值企业.这使得其他零售企业望而却步,而这些企业与亚马逊之间的差距就是典型的“智能鸿沟”,即由大数据+人工智能等智能技术导致的巨大发展差异.
苏萌表示,智能鸿沟在撕裂着旧的世界的同时也在创造着对未来的无限渴望.如果说传统企业是劳动密集型、资本密集型企业,那么未来的企业将会是数据密集型和智能密集型企业.
百分点集团COO刘钰认为,智能鸿沟会造成企业、组织之间存在不平等发展,随着优势的一方不断发展,这种不平等现象会极速扩大,且是不可逆转的.而DeepMatrix可以帮助传统企业利用大数据和人工智能技术以更低成本、更高效率运作,使得众多传统行业客户与巨头之间的发展不平等现象得以缓解,进而缩小双方的智能鸿沟.苏萌博士以国家质检总局缺陷产品管理中心的汽车召回决策为例,阐述了DeepMatrix在帮助企业、组织提升工作效率、降低工作成本方面的显著效果.在过去,关于汽车召回的决定,需要由十余名专家经过数百小时的讨论而产生,但在百分点集团加入后,一个汽车召回决定只需要由1名专家与人工智能决策系统经过2小时的协作就可以产生.这极大地提高了产品召回效率,并将人从繁琐的数据收集和分析工作中释放了出来.这大幅提升了我国汽车质量监督水平,缩小了与发达国家之间的差距,进一步保障了我国消费者的合法权益.
要与人合作而非替代人
面对如此强大的智能决策系统,很多人不禁要问,DeepMatrix是要取代人工决策吗？未来人工决策还有哪些存在的价值呢？苏萌博士给出的答案是：DeepMatrix并非要取代人,而是要与人协作.
苏萌表示,在未来很长的一段时间里,AI决策系统都不能完全对决策结果负责,但它能够让决策的产生效率以及决策的合理性不断提高.因为相较人而言,机器对于数据的存储、采集和分析能力要强大得多,基于对以往数据的不断学习,AI决策系统能够做出更加准确的决策,但这并不意味着AI决策系统在任何情况下都能产生准确决策.以医疗诊断为例,通过对过去数以百万的病例进行分析学习,机器可以很准确地对病人进行医疗指导,这是一个需要长期、大量积累的过程.但如果面对一个过去未曾有过的病理情况,机器并不能够给出治疗方案,这还需人工分析给出答案.
总而言之,DeepMatrix的价值主要在于帮助人类分担繁琐的数据收集和处理工作,快速判断内外部复杂环境下的实时变化以及关联关系,并通过自适应、自优化的业务模型对大量数据进行理解与学习,从而帮助人们更高效、更快捷地做出更智能的决策.在未来很长一段时间里,人和机器都会彼此依赖、共同成长.
未来优化关键是建立数据共享云
在发布会上,苏萌坦言,DeepMatrix决策系统是百分点集团在行业决策领域迈出的一小步.会后,对于这“一小步”的说法,苏萌博士给出了解释.他表示,目前的AI决策系统还有很大的发展潜力,想让决策更加精准,关键在于背后要拥有海量数据作为支持.对于这一说法,刘钰表示了认同.她认为,AI决策系统应该具备良好的自学习能力,即给定数据后,机器可以自主学习、自主反馈,形成闭环机制,进而可以不断强化,所作出的决策也越来越科学.但就当前而言,由于行业内未能达成社会共识,导致很多信息壁垒没能打通,建立一个完全共享的云数据库,随着数据共享机制稳步完善,AI决策仍有较大的完善空间.
共享数据的同时保护数据
在提到数据共享时,刘钰同样提及了对数据的保护.她表示,对于数据要抱有谨慎的态度,要充分利用数据造福人类,防止数据外泄、滥用,暴露个人隐私.保护数据的关键在于完善立法和加强行业内制度约束,未来在发展人工智能的同时,也要提高基础措施的配套建设水平,实现社会和谐发展.
放眼未来,AI决策将为我们的生活、工作、学习提供很多便利,但我们不能完全依赖AI,人工智能终究需要“人工”的参与,只有人类和机器共同“进化”,我们的生活才会朝着预期方向大踏步的前进.
上文结论,此文是一篇适合不知如何写企业决策和DeepMatrix和助力方面的企业专业大学硕士和本科毕业论文以及关于企业论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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