大数据公民如何拥抱智能化

1. 如何主动拥抱大数据，人工智能新时代

人工智能需要有大数据支撑
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种深度学习。
基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。
而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
大数据挖掘少不了人工智能技术
大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。
“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。
目前，非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了爆发式增长。复杂、海量的数据通常被称为大数据。
但是，这些大数据的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术，图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今，“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。

2. 大数据如何帮助人工智能

现在的人工智能虽然发展快速，但是并没有进入黄金时期，只能说，现在的人工智能还处于初级发展阶段。人工智能作为一门涉及广泛且高深学问的科目，涉及到了很多的技术，比如说数据分析、大数据、深度学习、神经网络等。今天，小编来给大家讲述一下，在人工智能领域，大数据是如何帮助人工智能的。事不宜迟，现在就跟随小编的脚步往下看吧。
1.大数据如何帮助人工智能呢？
可以说现阶段的人工智能大多数都是数据驱动的人工智能，如果没有数据，就没有深度学习的成功。数据驱动的人工智能离不开大数据，大数据与人工智能是一种共生关系，一方面，人工智能基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技术和方法，这些技术就是深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等。在另一方面，大数据为人工智能的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱人工智能应用都遵从这一技术路线，绕不开大数据。所以做好人工智能是离不开大数据的。
2.如何做非数据驱动的人工智能呢？
传统的规则式人工智能可以说是非数据驱动的，更多靠人工内置的经验和知识驱动，不过它最大的问题也是要人工介入，而且很难具有学习能力，靠的知识、记忆和经验建立的规则体系。强人工智能的目标是机器智能化、拟人化，机器要完成和人一样的工作，那就离不开知识、记忆和经验，同时也离不开通过知识、经验和记忆建立起来的认知体系。从这个角度讲，强人工智能要实现只靠深度学习还不够，但也不能绕过深度学习，通过深度学习进行物理世界基础知识的初步监督式或半监督学习，深度学习掌握的知识必须要能存储记忆并形成经验规则，只有这样遇到新的问题之后，才能智能响应。
在这篇文章中我们给大家解答了关于大数据在人工智能领域发挥的作用，可见大数据在人工智能发展中还是占据非常重要的位置的。人工智能涉及很多技术，大数据就是其中不可或缺的一种，学习人工智能的朋友一定要打好大数据方面的知识根基，这样对日后的人工智能地学习是非常有帮助的。

3. 我们如何应对这个智能化的时代

首先，我想说的是人工智能的发展，1959年，是最开始人工智能的提出，即图灵测试。

图灵测试是什么？

我们人类向计算机在五分钟之内提出一系列的问题，然后计算机给出回答，其中如果有30%让我们觉得是是人类的回答，那么他就通过了图灵测试。这个标志着人工智能的第一波浪潮。

在六七十年代，人工智能持续是一个很重要的议题，那个时代有很多重要的算法涌现出来，但是随后人工智能迎来了它的第一个低潮。

那么原因是什么？

因为当时很多的工程师科学家发现，当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题。

那么问题在于哪儿？

实际上是在于计算机的算力是不够的。

在80年代的时候，人工智能出现了第二波的浪潮，比如出现了像人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升，有很多像IBM这种大型的计算器的出现，使得一些实际问题可以应用和解决。

然而，在80年代人工智能又迎来了第二波低谷，当时个人电脑渐渐的开始普及，但是，像大型专业计算机资源，造价和成本依然非常高。渐渐地，像美国政府，开始缩减对于这方面的预算、资源，带来了这一波的低谷。

最后，众所周知的人工智能第三个浪潮，也就是我们现在经历的这个时代。从20世纪初开始，我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长，使得算法有了一个大幅的提升。

以前计算机不能解决的问题，比如语音识别、图像识别，包括现在的自然原处理等这些领域，都有了非常大幅的提升。

 

刚才说的是人工智能的发展浪潮，其实大家可以注意到， 算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的，同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量，也是密不可分的 。

我提出一个概念，在智能化的时代，我们实际上需要经历的几个步骤：首先是信息化，然后是大数据，最后才是智能化。

我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段？

我们以医疗行业为例，比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐？

答案是：信息化。

尤其是在中国，有些比较大型的三甲医院，比如协和、301或者北大医院，目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。

有一个最简单的例子，之前我们去接触一个老中医，然后这个中医院的院长说：“我们想做大数据，我们有10万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的，数据量也不小了。接着，这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本，他有一百个大本，每个本上一页是一个病人的手写记录，每一本有一千个病人，所以加起来有10万个病人。当时就非常傻眼了，这个我们怎么分析？

 

以医疗行业为例，我们所说的信息化，实际上是包括病例的电子化，医院的信息系统、图像管理系统等，而在目前这个阶段，这些系统的数据资源是没有打通的，所以还没有达到大数据化的阶段。

如果把这些数据资源打通，才可以实现以一个病人为中心，可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录，也可以看到他的影像数据，才可以形成一个全方位的数据。而且，从时间轴上来说，这样的数据记录，才可以形成大数据，并且通过智能算法，来帮助医生来决策需要什么样的治疗，需要在什么样的阶段做一些辅助。

而这个对医药医疗行业来说，是需要一个持续的发展的一个过程。

 

比如，像科大讯飞最近在医院一个应用，我觉得还蛮好的。因为我最近出入医院比较多一点，像医院的超声科，需要有两个医生，一个医生给你做超声的诊断，然后另外一个医生，记录他说的专业术语。

科大讯飞做了一个事情，他就是一个翻译，实时记录下做超声诊断的医生说的内容，然后把他自动生成一个病例。这个对于医院来说就非常有效，因为它减少一个人工。

这个其实也就是我们说的，从最开始的信息化，然后把智能技术引用到整个的业务流程中来，是一个还蛮不错的应用。

像我们熟悉的互联网行业，大家觉得现在是处于一个什么样的时代？

 

我觉得是从大数据向智能化时代，这样演变的一个过程中间。

比如谷歌，他从网页搜索开始，有了大量的数据后，开始做推荐系统，比较成功的是，最后还推出了一种商业模式，创立了精准广告学。通过我们访问、浏览的行为，给你精准的推荐广告，接下来的很多互联网公司，实际上都是按这个途径来获取用户。

我自己本身就是做金融大数据的，那么对于传统金融行业来说，实际上也有很多不同的机构、在不同的发展历程中。

比如，我们比较熟悉的商业银行和众多的股份制银行，目前已经实现了一个大数据的基础设施的构建。以工商银行为例，实际上他花了十年多的时间，建造了一个全行级数据仓库，所以他的各个分支行以及各个业务系统之间，实现了很好的数据打通。在这个之上的话，就有数据挖掘的平台，去支撑它的业务。

 

对于一些小的银行或者是金融机构来说，目前还是在从信息化到大数据转型的这个阶段。比如，几年前我们去做信贷，实际上审贷员做的事情，就是面对一大沓纸质的材料，完全依赖于他的经验，来判断要不要给你通过。这个过程中，不光有操作风险，还会催生出信用风险、道德风险等。

这几年随着金融科技的发展，包括互联网金融，倒逼着传统金融行业向线上做业务转型。

银行面临的都是互联网用户、移动互联网用户，传统的线下的方式已经很难获取到新的客源了。从线下转到线上的模式，一方面体现在产品的创新上，以前都是房贷车贷，以前银行的个人业务中，百分之九十几以上全都房贷产品。

现在出现了消费金融，像一些消费贷和网上的小额信贷产品、小微金融等，也在传统银行中开始实施。

另一方面，以往靠专家来审批的模式，开始转向于依靠模型，通过智能算法，帮助快速识别客户的信贷需求，以及信用风险、承载能力、还贷意愿。通过这些维度，形成一个综合性模型，来帮助风险控制。

 

这几年，整个金融科技的发展，对于我们做技术的人来说是非常有前景的，我们可以结合自身的优势和传统金融行业相结合，然后发挥出更大的能量。

在我看来，纯粹的人工智能和算法，没有大数据和信息化的支撑，实际上是没有生命力的。

回到金融行业，我们需要帮助金融机构来建立信息的底层，再依托于信息化大数据，来实现智能的应用和算法。

我最近一直在思考商业模式的问题，我们在金融科技的这个领域里面，不管是p2p公司或者银行，都有大量科技公司为金融机构提供服务。第一种，提供服务的模式是完全第三方的形式，做技术的支撑，包括系统开发、数据底层构建等服务。另一种模式，联合运营的模式，比如信贷业务上联合资金的注入，或者风险兜底的方式，来联合运营金融业务。

 

未来，在我们拥有领先的技术前提下，我们要进一步思考 怎么和金融机构去做一些深度的结合，形成一个好的商业模式，进行价值输出和价值变现 ，我觉得这个也是是我需要思考的，也是希望大家集思广益的问题。

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4. 如何以正确的姿势拥抱大数据与智能经济

首先呢，你的具备大数据时代的思维方式，这样才能更好的去接受大数据时代带来的成果，其次呢，你的拥有大数据方面的专业的技术，大数据运维了，大数据挖掘了，大数据分析了，大数据处理了之类的专业技术。大数据培训柠檬学院。

5. 大数据智能化为何能让生活更“智慧”

8月24日，智博会上，“智慧别墅”工作人员展示“智慧镜”的功能。

如今，随着互联网、大数据、人工智能迅猛发展，大数据、智能化正飞入寻常百姓家中，生活变得无限可能。当未来家居生活长出“智慧大脑”，交通出行插上“智慧翅膀”，医疗健康安上“智慧心脏”……智能融合将为人们的生活增添更多色彩。

6. CRM揭秘大数据如何让企业智能化发展

在以往的时代中，当企业领导人想对企业某项业务的效果进行判断或变更时，只能通过企业相关人员的”主观判断”或耗费大量时间在数据收集上面，而在如今互联网时代中，crm管理系统的出现让企业领导人对企业自身和企业业务有着更深的认知，从而更容易识别新的机遇和快速了解竞争对手的威胁。

Crm管理系统能为企业提供收集企业、销售、客户的数据信息平台，让企业领导者很容易从以上数据分析得出最有利的决策，帮助企业走向一条正确的发展路线，下面Rushcrm给大家讲解一下在crm系统中有哪些常用的客观分析数据。

（一）、销售数据统计及预测

一般企业当中，销售业绩关乎着企业发展的快慢，而在Rushcrm客户管理系统中，可以对当月/当季的销售业绩进行预测，预测当月/当季是否能完成目标，各地域或产品的销售分布如何？销售已完成当月/当季目标的百分比，都可以通过系统展现出来。

（二）、销售人员的管理

通过crm系统对企业销售人员的监督，可以轻易知道哪些销售人员取得了较好的销售业绩、是否有合理的分配客户跟进时间、又有哪些销售因失误导致丢单，原因是什么，都可以在系统中知晓。并且在Rushcrm系统的提醒功能，可以提醒企业销售人员什么时候需要对客户进行跟进、什么时候需要催单。

（三）、产品销售情况及预测

我们可以汇总近期以来产品销售数据，分析出不同类型的客户购买了什么类型的产品、销售量最大的区域是哪里、哪些产品销售量最高、哪些产品的复购率高等解决，让企业更好的了解产品的销售情况，从而可以将企业资源倾斜到销售量大、销售良好的产品上。

（四）、营销活动效果汇总

在举行营销活动之后，了解哪些类型的营销活动最能引起客户的兴趣、营销效果最好的是哪类营销活动、营销成本最低单营销效果不错的营销活动又是哪一种营销活动。

随着如今时代发展，大部分营销平台中营销活动的数据都可以进行导出，并整合到crm系统中进行统计分析。企业还可以主动利用营销或社交平台开辟新的营销渠道，可以帮助企业在进行宣传时，从多个方面提供渠道，最终达成提升企业营销活动效果的目的。

企业领导人通过Rushcrm客户管理系统，可以客观或理性的对待企业内部的流程、业务等方面进行正确的决策，对企业后续的发展有着重大的作用。

7. 大数据资产化与决策智能化

大数据资产化与决策智能化

前些日子，美国洛杉矶警察局开始利用大数据预测犯罪的发生，这是大数据帮助人们做出前瞻性的决策的实例。然而大数据的作用远不止是这一点。在商业领域，大数据对于企业管理者的决策也有重大的参考价值。本文介绍了企业决策者如何收集数据和利用大数据做决策的方法。
近年来，全球数据的增长速度之快前所未有，数据类型也变得越来越多。一方面，海量的多样化数据对信息的有效存储、快速检索提出了挑战，另一方面，其中蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。
对于大数据的概念，至今没有一个被业界广泛采纳的明确定义。根据大数据概念的内涵，并结合业界对大数据特性的普遍认同，我们提出以下概念：大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。
其中，海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源，交易数据来自于企业ERP系统、各种POS终端，以及网上支付系统等业务系统；交互数据来自于移动通信记录以及社交媒体等；传感数据来自于GPS设备、RFID设备、视频监控设备等。
对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。大数据将推动各个行业的信息技术应用产生两大重要的趋势：
一是数据资产化，信息部门将从成本中心转向利润中心。在大数据时代，数据渗透各个行业，渐渐成为企业战略资产。拥有数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。
二是决策智能化，企业战略将从业务驱动转向数据驱动。智能化决策是企业未来发展的方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。
在大数据时代，企业通过挖掘大量内部和外部数据中所蕴含的信息，可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。
那么对于行业用户，应当怎样制定大数据应对策略以充分利用大数据所蕴含的巨大商业价值呢？以下两方面建议可供参考：
一方面，应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产。对于大型集团企业，各级子公司和分公司的ERP系统每天都在生成大量的交易数据和业务数据。分散在各个业务系统中的数据无法形成集中的资源池、不能互联互通，将严重影响对大数据的统一管理与价值挖掘。实现数据集中是大数据利用的第一步。
另一方面，应当深度分析挖掘大数据的价值，推动企业智能决策。行业用户应当重视对大数据的价值的深入分析与挖掘，推动企业决策机制从业务驱动向数据驱动转变，提高企业竞争力。根据预测，大数据挖掘和应用可以创造出超万亿美元的价值，数据将成为企业的利润之源，掌握了数据也就掌握了竞争力。企业必须更加注重数据的收集、整理、提取与分析。
未来3-5年，那些真正理解大数据并能利用大数据进行价值挖掘的企业，与对大数据价值挖掘重视程度不够的企业之间的差距进一步拉大。真正能够利用好大数据，并将其价值转化成生产力的企业将具备强劲的竞争优势，从而成为行业领导者。

8. 什么是指如何把大数据智能化的潜力挖掘出来

数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。下面说下我们在挖掘大数据的时候，都会用到的几种方法：
方法1、(可视化分析)无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。
方法2、(数据挖掘算法)如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。
方法3、(预测分析能力)数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。