訂閱
糾錯
加入自媒體

大數據分析公司Stratifyd與微軟、萬事達論道AI落地

2019 年 3 月末,AI 大數據分析公司 Stratifyd 在多倫多 Hocky Hall of Fame 舉辦了商業沙龍,與風險投資機構 Georgian Partners,微軟 Microsoft for startups 以及萬事達 MasterCard Start Path 項目的高層共同探討 AI 的行業應用。討論議題包括 AI 項目落地的基礎,非結構化數據分析、AI 工作流(AI workflow)等。

一、AI 項目落地的基礎

Stratifyd 的創始人兼 CEO,汪曉宇博士(Derek Wang) 認為,AI 的商業落地離不開企業對自身數據的積累,尤其是與消費者打交道的企業。AI 模型的構建需要豐富的數據,從這個角度來講,滿足以下這兩點的企業使用 AI 技術將會更加游刃有余:一是對“全渠道 (Omni-Channel)”數據都有積累,數據量有保證;二是結構化數據和“非結構化數據 (Unstructured Data)”都能覆蓋,數據形式豐富。

Stratifyd 創始人兼 CEO 汪曉宇博士(右一)

萬事達數字支付和實驗室(Digital Payments and Labs of MasterCard)的負責人 Jose Gutierrez 表示,數據本身就是巨大的難題。金融行業采集并積累了大量數據,這為 AI 的應用提供了良好的環境;但如何排除無效數據,以及挖掘結構化和非結構化數據都是很大的挑戰。

二、高價值的非結構化數據分析

Tyson Baber,Georgian Partners 的合伙人認為,“產品”這個概念終將被“體驗”所替代。對企業來說,利用 AI 高效而準確地提煉消費洞察至關重要,這將指導企業更精準地提升消費者體驗。

汪博士認為,分析非結構化的消費者反饋數據對企業有很大價值,他分享了一個世界 500 強汽車品牌探索消費者滿意度下滑原因的案例。該企業在 stratifyd.cn 使用非結構化數據 AI 分析模塊處理大量車主的反饋內容,提煉出很多導致不滿的問題,而這些問題是之前沒有被意識到的:比如追蹤某個被抱怨的產品缺陷時,發現該問題是由生產環節中一個很小的疏忽導致的。最終該企業根據這些高質量的洞察結果提升了產品體驗,挽回了車主的信任。

“解決問題有時很容易,但發現問題而且能找到背后的原因并不簡單,只有非結構化數據分析才能做到。”汪博士總結道。

三、引領變革的 AI 工作流

Microsoft for Startups 的加拿大負責人 Adam Nanjee 表示“我們看到一些像 Stratifyd 這樣的創新企業正在構建‘AI工作流 (AI workflow)’ 解決方案,讓更多企業都可以輕松應用最前沿的 AI 技術并嵌合到現有工作流中。”

汪博士介紹道,“很多數據分析師并非數據科學背景出身,認為 AI 模型的訓練工作非常棘手,因為涉及復雜的算法和流程。而 Stratifyd 的 Auto-Learn AI 系統可以大幅降低模型訓練的門檻,實現應用級商業模型的自動訓練,讓更多分析團隊可以享受 AI 技術的紅利。這就是‘AI工作流’的體現。”

他隨后分享了 Stratifyd 幫助一家財富 50 強金融集團應用 AI 技術的案例:該企業收集了大量調查問卷、全渠道的投訴和咨詢等反饋內容,絕大多數都是非結構化的文本數據。原先數據分析團隊要花費大量的時間手動總結消費者的意圖和情感,而利用 Stratifyd AI 分析模塊,這項工作在極短的時間就可以完成。

Adam 和 Jose 共同表示 Microsoft 和 MasterCard 都愿意扮演橋梁的角色,利用自身擁有的全球資源網絡,幫助像 Stratifyd 這樣優秀的 AI 創新公司對接有需要的企業。汪博士表示 Stratifyd 非常感謝合作伙伴們提供的機會,愿意為更多的企業提供 AI 驅動的全渠道消費反饋洞察服務。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

發表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續

暫無評論

暫無評論

文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內容:
聯系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網安備 44030502002758號

电竞投注竞彩app