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大数据分析公司Stratifyd与微软、万事达论道AI落地
 

  Stratifyd 的创始人兼CEO,汪晓宇博士(Derek Wang) 认为,AI 的商业落地离不开企业对自身数据的积累,尤其是与消费者打交道的企业。AI 模型的构建需要丰富的数据,从这个角度来讲,满足以下这两点的企业使用AI 技术将会更加游刃有余:一是对“全渠道(Omni-Channel)”数据都有积累,数据量有保证;二是结构化数据和“非结构化数据(Unstructured Data)”都能覆盖,数据形式丰富。

  万事达数字支付和实验室(Digital Payments and Labs of MasterCard)的负责人Jose Gutierrez 表示,数据本身就是巨大的难题。金融行业采集并积累了大量数据,这为AI 的应用提供了良好的环境;但如何排除无效数据,以及挖掘结构化和非结构化数据都是很大的挑战。

  Tyson Baber,Georgian Partners 的合伙人认为,“产品”这个概念终将被“体验”所替代。对企业来说,利用AI 高效而准确地提炼消费洞察至关重要,这将指导企业更精准地提升消费者体验。

  汪博士认为,分析非结构化的消费者反馈数据对企业有很大价值,他分享了一个世界500 强汽车品牌探索消费者满意度下滑原因的案例。该企业在使用非结构化数据AI 分析模块处理大量车主的反馈内容,提炼出很多导致不满的问题,而这些问题是之前没有被意识到的:比如追踪某个被抱怨的产品缺陷时,发现该问题是由生产环节中一个很小的疏忽导致的。最终该企业根据这些高质量的洞察结果提升了产品体验,挽回了车主的信任。

  “解决问题有时很容易,但发现问题而且能找到背后的原因并不简单,只有非结构化数据分析才能做到。”汪博士总结道。

  汪博士介绍道,“很多数据分析师并非数据科学背景出身,认为AI 模型的训练工作非常棘手,因为涉及复杂的算法和流程。而Stratifyd 的Auto-Learn AI 系统可以大幅降低模型训练的门槛,实现应用级商业模型的自动训练,让更多分析团队可以享受AI 技术的红利。这就是AI工作流的体现。”

  他随后分享了Stratifyd 帮助一家财富50 强金融集团应用AI 技术的案例:该企业收集了大量调查问卷、全渠道的投诉和咨询等反馈内容,绝大多数都是非结构化的文本数据。原先数据分析团队要花费大量的时间手动总结消费者的意图和情感,而利用Stratifyd AI 分析模块,这项工作在极短的时间就可以完成。

  Adam 和Jose 共同表示Microsoft 和MasterCard 都愿意扮演桥梁的角色,利用自身拥有的全球资源网络,帮助像Stratifyd 这样优秀的AI 创新公司对接有需要的企业。汪博士表示Stratifyd 非常感谢合作伙伴们提供的机会,愿意为更多的企业提供AI 驱动的全渠道消费反馈洞察服务。

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