大數據公民如何擁抱智能化

1. 如何主動擁抱大數據，人工智慧新時代

人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。

2. 大數據如何幫助人工智慧

現在的人工智慧雖然發展快速，但是並沒有進入黃金時期，只能說，現在的人工智慧還處於初級發展階段。人工智慧作為一門涉及廣泛且高深學問的科目，涉及到了很多的技術，比如說數據分析、大數據、深度學習、神經網路等。今天，小編來給大家講述一下，在人工智慧領域，大數據是如何幫助人工智慧的。事不宜遲，現在就跟隨小編的腳步往下看吧。
1.大數據如何幫助人工智慧呢？
可以說現階段的人工智慧大多數都是數據驅動的人工智慧，如果沒有數據，就沒有深度學習的成功。數據驅動的人工智慧離不開大數據，大數據與人工智慧是一種共生關系，一方面，人工智慧基礎理論技術的發展為大數據機器學習和數據挖掘提供了更豐富的模型和演算法，如深度神經網路衍生出的一系列技術和方法，這些技術就是深度學習、強化學習、遷移學習、對抗學習等。在另一方面，大數據為人工智慧的發展提供了新的動力和燃料，數據規模大了之後，傳統機器學習演算法面臨挑戰，要做並行化、要加速要改進。當前的弱人工智慧應用都遵從這一技術路線，繞不開大數據。所以做好人工智慧是離不開大數據的。
2.如何做非數據驅動的人工智慧呢？
傳統的規則式人工智慧可以說是非數據驅動的，更多靠人工內置的經驗和知識驅動，不過它最大的問題也是要人工介入，而且很難具有學習能力，靠的知識、記憶和經驗建立的規則體系。強人工智慧的目標是機器智能化、擬人化，機器要完成和人一樣的工作，那就離不開知識、記憶和經驗，同時也離不開通過知識、經驗和記憶建立起來的認知體系。從這個角度講，強人工智慧要實現只靠深度學習還不夠，但也不能繞過深度學習，通過深度學習進行物理世界基礎知識的初步監督式或半監督學習，深度學習掌握的知識必須要能存儲記憶並形成經驗規則，只有這樣遇到新的問題之後，才能智能響應。
在這篇文章中我們給大家解答了關於大數據在人工智慧領域發揮的作用，可見大數據在人工智慧發展中還是占據非常重要的位置的。人工智慧涉及很多技術，大數據就是其中不可或缺的一種，學習人工智慧的朋友一定要打好大數據方面的知識根基，這樣對日後的人工智慧地學習是非常有幫助的。

3. 我們如何應對這個智能化的時代

首先，我想說的是人工智慧的發展，1959年，是最開始人工智慧的提出，即圖靈測試。

圖靈測試是什麼？

我們人類向計算機在五分鍾之內提出一系列的問題，然後計算機給出回答，其中如果有30%讓我們覺得是是人類的回答，那麼他就通過了圖靈測試。這個標志著人工智慧的第一波浪潮。

在六七十年代，人工智慧持續是一個很重要的議題，那個時代有很多重要的演算法涌現出來，但是隨後人工智慧迎來了它的第一個低潮。

那麼原因是什麼？

因為當時很多的工程師科學家發現，當時的演算法和人工智慧只能解決比較狹窄領域的問題。

那麼問題在於哪兒？

實際上是在於計算機的算力是不夠的。

在80年代的時候，人工智慧出現了第二波的浪潮，比如出現了像人工神經網路、專家系統等領先的演算法。當時算力也同步有了提升，有很多像IBM這種大型的計算器的出現，使得一些實際問題可以應用和解決。

然而，在80年代人工智慧又迎來了第二波低谷，當時個人電腦漸漸的開始普及，但是，像大型專業計算機資源，造價和成本依然非常高。漸漸地，像美國政府，開始縮減對於這方面的預算、資源，帶來了這一波的低谷。

最後，眾所周知的人工智慧第三個浪潮，也就是我們現在經歷的這個時代。從20世紀初開始，我們迎來了深度學習的演算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技術的創新。算力、數據資源爆炸式的增長，使得演算法有了一個大幅的提升。

以前計算機不能解決的問題，比如語音識別、圖像識別，包括現在的自然原處理等這些領域，都有了非常大幅的提升。

 

剛才說的是人工智慧的發展浪潮，其實大家可以注意到， 演算法的提升和整個智能技術的提升是分不開的，同時也跟算力基礎、計算的基礎設施以及數據量，也是密不可分的 。

我提出一個概念，在智能化的時代，我們實際上需要經歷的幾個步驟：首先是信息化，然後是大數據，最後才是智能化。

我們可以看一下我們了解的行業大概處於一個什麼樣的階段？

我們以醫療行業為例，比如大家覺得醫療行業目前是處於什麼階段吶？

答案是：信息化。

尤其是在中國，有些比較大型的三甲醫院，比如協和、301或者北大醫院，目前是在從信息化慢慢向大數據提升的階段。

有一個最簡單的例子，之前我們去接觸一個老中醫，然後這個中醫院的院長說：「我們想做大數據，我們有10萬個病人的數據。」我們聽了以後挺高興的，數據量也不小了。接著，這個老中醫就拿出厚厚的一大疊病歷本，他有一百個大本，每個本上一頁是一個病人的手寫記錄，每一本有一千個病人，所以加起來有10萬個病人。當時就非常傻眼了，這個我們怎麼分析？

 

以醫療行業為例，我們所說的信息化，實際上是包括病例的電子化，醫院的信息系統、圖像管理系統等，而在目前這個階段，這些系統的數據資源是沒有打通的，所以還沒有達到大數據化的階段。

如果把這些數據資源打通，才可以實現以一個病人為中心，可以看到他入院的記錄、診斷記錄、住院記錄，也可以看到他的影像數據，才可以形成一個全方位的數據。而且，從時間軸上來說，這樣的數據記錄，才可以形成大數據，並且通過智能演算法，來幫助醫生來決策需要什麼樣的治療，需要在什麼樣的階段做一些輔助。

而這個對醫葯醫療行業來說，是需要一個持續的發展的一個過程。

 

比如，像科大訊飛最近在醫院一個應用，我覺得還蠻好的。因為我最近出入醫院比較多一點，像醫院的超聲科，需要有兩個醫生，一個醫生給你做超聲的診斷，然後另外一個醫生，記錄他說的專業術語。

科大訊飛做了一個事情，他就是一個翻譯，實時記錄下做超聲診斷的醫生說的內容，然後把他自動生成一個病例。這個對於醫院來說就非常有效，因為它減少一個人工。

這個其實也就是我們說的，從最開始的信息化，然後把智能技術引用到整個的業務流程中來，是一個還蠻不錯的應用。

像我們熟悉的互聯網行業，大家覺得現在是處於一個什麼樣的時代？

 

我覺得是從大數據向智能化時代，這樣演變的一個過程中間。

比如谷歌，他從網頁搜索開始，有了大量的數據後，開始做推薦系統，比較成功的是，最後還推出了一種商業模式，創立了精準廣告學。通過我們訪問、瀏覽的行為，給你精準的推薦廣告，接下來的很多互聯網公司，實際上都是按這個途徑來獲取用戶。

我自己本身就是做金融大數據的，那麼對於傳統金融行業來說，實際上也有很多不同的機構、在不同的發展歷程中。

比如，我們比較熟悉的商業銀行和眾多的股份制銀行，目前已經實現了一個大數據的基礎設施的構建。以工商銀行為例，實際上他花了十年多的時間，建造了一個全行級數據倉庫，所以他的各個分支行以及各個業務系統之間，實現了很好的數據打通。在這個之上的話，就有數據挖掘的平台，去支撐它的業務。

 

對於一些小的銀行或者是金融機構來說，目前還是在從信息化到大數據轉型的這個階段。比如，幾年前我們去做信貸，實際上審貸員做的事情，就是面對一大沓紙質的材料，完全依賴於他的經驗，來判斷要不要給你通過。這個過程中，不光有操作風險，還會催生出信用風險、道德風險等。

這幾年隨著金融科技的發展，包括互聯網金融，倒逼著傳統金融行業向線上做業務轉型。

銀行面臨的都是互聯網用戶、移動互聯網用戶，傳統的線下的方式已經很難獲取到新的客源了。從線下轉到線上的模式，一方面體現在產品的創新上，以前都是房貸車貸，以前銀行的個人業務中，百分之九十幾以上全都房貸產品。

現在出現了消費金融，像一些消費貸和網上的小額信貸產品、小微金融等，也在傳統銀行中開始實施。

另一方面，以往靠專家來審批的模式，開始轉向於依靠模型，通過智能演算法，幫助快速識別客戶的信貸需求，以及信用風險、承載能力、還貸意願。通過這些維度，形成一個綜合性模型，來幫助風險控制。

 

這幾年，整個金融科技的發展，對於我們做技術的人來說是非常有前景的，我們可以結合自身的優勢和傳統金融行業相結合，然後發揮出更大的能量。

在我看來，純粹的人工智慧和演算法，沒有大數據和信息化的支撐，實際上是沒有生命力的。

回到金融行業，我們需要幫助金融機構來建立信息的底層，再依託於信息化大數據，來實現智能的應用和演算法。

我最近一直在思考商業模式的問題，我們在金融科技的這個領域裡面，不管是p2p公司或者銀行，都有大量科技公司為金融機構提供服務。第一種，提供服務的模式是完全第三方的形式，做技術的支撐，包括系統開發、數據底層構建等服務。另一種模式，聯合運營的模式，比如信貸業務上聯合資金的注入，或者風險兜底的方式，來聯合運營金融業務。

 

未來，在我們擁有領先的技術前提下，我們要進一步思考 怎麼和金融機構去做一些深度的結合，形成一個好的商業模式，進行價值輸出和價值變現 ，我覺得這個也是是我需要思考的，也是希望大家集思廣益的問題。

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4. 如何以正確的姿勢擁抱大數據與智能經濟

首先呢，你的具備大數據時代的思維方式，這樣才能更好的去接受大數據時代帶來的成果，其次呢，你的擁有大數據方面的專業的技術，大數據運維了，大數據挖掘了，大數據分析了，大數據處理了之類的專業技術。大數據培訓檸檬學院。

5. 大數據智能化為何能讓生活更「智慧」

8月24日，智博會上，「智慧別墅」工作人員展示「智慧鏡」的功能。

如今，隨著互聯網、大數據、人工智慧迅猛發展，大數據、智能化正飛入尋常百姓家中，生活變得無限可能。當未來家居生活長出「智慧大腦」，交通出行插上「智慧翅膀」，醫療健康安上「智慧心臟」……智能融合將為人們的生活增添更多色彩。

6. CRM揭秘大數據如何讓企業智能化發展

在以往的時代中，當企業領導人想對企業某項業務的效果進行判斷或變更時，只能通過企業相關人員的」主觀判斷」或耗費大量時間在數據收集上面，而在如今互聯網時代中，crm管理系統的出現讓企業領導人對企業自身和企業業務有著更深的認知，從而更容易識別新的機遇和快速了解競爭對手的威脅。

Crm管理系統能為企業提供收集企業、銷售、客戶的數據信息平台，讓企業領導者很容易從以上數據分析得出最有利的決策，幫助企業走向一條正確的發展路線，下面Rushcrm給大家講解一下在crm系統中有哪些常用的客觀分析數據。

（一）、銷售數據統計及預測

一般企業當中，銷售業績關乎著企業發展的快慢，而在Rushcrm客戶管理系統中，可以對當月/當季的銷售業績進行預測，預測當月/當季是否能完成目標，各地域或產品的銷售分布如何？銷售已完成當月/當季目標的百分比，都可以通過系統展現出來。

（二）、銷售人員的管理

通過crm系統對企業銷售人員的監督，可以輕易知道哪些銷售人員取得了較好的銷售業績、是否有合理的分配客戶跟進時間、又有哪些銷售因失誤導致丟單，原因是什麼，都可以在系統中知曉。並且在Rushcrm系統的提醒功能，可以提醒企業銷售人員什麼時候需要對客戶進行跟進、什麼時候需要催單。

（三）、產品銷售情況及預測

我們可以匯總近期以來產品銷售數據，分析出不同類型的客戶購買了什麼類型的產品、銷售量最大的區域是哪裡、哪些產品銷售量最高、哪些產品的復購率高等解決，讓企業更好的了解產品的銷售情況，從而可以將企業資源傾斜到銷售量大、銷售良好的產品上。

（四）、營銷活動效果匯總

在舉行營銷活動之後，了解哪些類型的營銷活動最能引起客戶的興趣、營銷效果最好的是哪類營銷活動、營銷成本最低單營銷效果不錯的營銷活動又是哪一種營銷活動。

隨著如今時代發展，大部分營銷平台中營銷活動的數據都可以進行導出，並整合到crm系統中進行統計分析。企業還可以主動利用營銷或社交平台開辟新的營銷渠道，可以幫助企業在進行宣傳時，從多個方面提供渠道，最終達成提升企業營銷活動效果的目的。

企業領導人通過Rushcrm客戶管理系統，可以客觀或理性的對待企業內部的流程、業務等方面進行正確的決策，對企業後續的發展有著重大的作用。

7. 大數據資產化與決策智能化

大數據資產化與決策智能化

前些日子，美國洛杉磯警察局開始利用大數據預測犯罪的發生，這是大數據幫助人們做出前瞻性的決策的實例。然而大數據的作用遠不止是這一點。在商業領域，大數據對於企業管理者的決策也有重大的參考價值。本文介紹了企業決策者如何收集數據和利用大數據做決策的方法。
近年來，全球數據的增長速度之快前所未有，數據類型也變得越來越多。一方面，海量的多樣化數據對信息的有效存儲、快速檢索提出了挑戰，另一方面，其中蘊藏的巨大商業價值也引發了對數據處理、分析的巨大需求。
對於大數據的概念，至今沒有一個被業界廣泛採納的明確定義。根據大數據概念的內涵，並結合業界對大數據特性的普遍認同，我們提出以下概念：大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與感測數據。
其中，海量和多樣化是對大數據的數據量與數據類型的界定；快速是對大數據獲取、處理、分析速度的要求；價值是對大數據獲取、處理、分析的意義和目的；交易數據、交互數據與感測數據是大數據的來源，交易數據來自於企業ERP系統、各種POS終端，以及網上支付系統等業務系統；交互數據來自於移動通信記錄以及社交媒體等；感測數據來自於GPS設備、RFID設備、視頻監控設備等。
對大數據的利用將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。大數據將推動各個行業的信息技術應用產生兩大重要的趨勢：
一是數據資產化，信息部門將從成本中心轉向利潤中心。在大數據時代，數據滲透各個行業，漸漸成為企業戰略資產。擁有數據的規模、活性，以及收集、運用數據的能力，將決定企業的核心競爭力。
二是決策智能化，企業戰略將從業務驅動轉向數據驅動。智能化決策是企業未來發展的方向。過去很多企業對自身經營發展的分析只停留在數據和信息的簡單匯總層面，缺乏對客戶、業務、營銷、競爭等方面的深入分析。
在大數據時代，企業通過挖掘大量內部和外部數據中所蘊含的信息，可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰略。
那麼對於行業用戶，應當怎樣制定大數據應對策略以充分利用大數據所蘊含的巨大商業價值呢？以下兩方面建議可供參考：
一方面，應當通過雲平台實現數據大集中，形成企業數據資產。對於大型集團企業，各級子公司和分公司的ERP系統每天都在生成大量的交易數據和業務數據。分散在各個業務系統中的數據無法形成集中的資源池、不能互聯互通，將嚴重影響對大數據的統一管理與價值挖掘。實現數據集中是大數據利用的第一步。
另一方面，應當深度分析挖掘大數據的價值，推動企業智能決策。行業用戶應當重視對大數據的價值的深入分析與挖掘，推動企業決策機制從業務驅動向數據驅動轉變，提高企業競爭力。根據預測，大數據挖掘和應用可以創造出超萬億美元的價值，數據將成為企業的利潤之源，掌握了數據也就掌握了競爭力。企業必須更加註重數據的收集、整理、提取與分析。
未來3-5年，那些真正理解大數據並能利用大數據進行價值挖掘的企業，與對大數據價值挖掘重視程度不夠的企業之間的差距進一步拉大。真正能夠利用好大數據，並將其價值轉化成生產力的企業將具備強勁的競爭優勢，從而成為行業領導者。

8. 什麼是指如何把大數據智能化的潛力挖掘出來

數據挖掘是指人們從事先不知道的大量不完整、雜亂、模糊和隨機數據中提取潛在隱藏的有用信息和知識的過程。下面說下我們在挖掘大數據的時候，都會用到的幾種方法：
方法1、(可視化分析)無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2、(數據挖掘演算法)如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3、(預測分析能力)數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。