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为什么大家都不戳破深度学习的本质?!日期:2017年12月7日来源:36氪作者:Pope人类正在慢慢接近世界的本质——物质只是承载信息模式的载体。人脑之外的器官都只是保障这一使命的给养舰队。自从去年 AlphaGo 完虐李世乭,深度学习火了。但似乎没人说得清它的原理,只是把它当作一个黑箱来使。有人说,深度学习就是一个非线性分类器?有人说,深度学习是对人脑的模拟……但我觉得都没有捅透那层窗户纸。当读完 Jeff Hawkins 的《论智能》,「就是它了!」。而我惊奇地发现,原书竟是 2004 年出版的!我怕自己读了本假书,或是某个美国民科的著作,特意到豆瓣、知乎上查了下,发现几乎每个看过这本书的人都对其理论啧啧称赞。但奇怪的是,似乎没人肯替它站台,这套理论的影响止步于此,好像大家都在刻意掩饰自己看过这本秘笈。它明明已经完整解释了人脑智能的运作机制了啊!注意是 Real Intelligence ,而不仅仅是 Artificial Intelligence !!!三个洞见比起绝大多数脑科学论文,作者的洞见简单得多,也深刻得多:长久以来,由于我们没有能力从内部去观察思维,所以人们总是把「智能」等同为「表现出智能的行为」。但当我们看书时,在外人看来并没有任何变化,而我们自己知道,这期间产生了无数的联想、顿悟、回忆。所以,「理解」是无法通过外部行为来测量的,它是一个内在度量的指标。从草履虫到...
发布时间: 2017 - 12 - 08
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2017年11月25日,由中国电子商务协会客户联络中心专业委员会举办的第二届客户联络中心行业发展年会,在北京钓鱼台国宾馆拉开帷幕。会议以“转型•创新•共赢”为主题,旨在整合行业资源与协同创新、推动大数据交流、智能技术变革创新、引导技术与人才培养下一代客户联络中心产业转型。2017中国客户联络中心行业年会嘉宾合影中金大数据业务中心,作为呼叫中心智能应用领域最具行业经验的实践者,受邀参会并接受了来自腾讯网、凤凰网两大媒体的采访。中金数据解决方案经理周刚,向联络中心行业客户介绍了如何挖掘语音中隐藏的海量数据价值,从而进行精准营销分析。中金大数据解决方案经理周刚接受采访周刚讲到:从客服中心数据分析角度,最需要了解的是客户为什么给客服中心打电话(来电原因分析)?客户的需求及诉求是什么 (投诉原因分析)?某个时段的电话为什么突然积增?以及电话录音中客户反馈的竞争对手情况如何等一系列问题。中金数据大数据业务中心正是基于客户这一痛点推出智能分析系统,面向客户经营需求,利用大数据技术作为方案整体架构,采用语音分析、机器学习、文本分析技术,实现多媒体联络中心语音数据、在线聊天数据等非结构化数据的精准深度挖掘,通过对来电原因分析、同业分析、异常来电分析、风险投诉分析等多维度分析,实现联络中心在客户满意度、成本控制、营销增加、员工满意、信息收集等多方面的需求。另一方面,对于外呼型呼叫中心来说,关注点更多的...
发布时间: 2017 - 12 - 04
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数据共享与开放式银行像“大数据”这样的流行语通常会让“数据猿人”联想到定量分析,例如机器学习算法和统计分析应用。虽然这些方法及应用是透析数据本质、挖掘数据价值的关键步骤,但数据领域一个更加基础的模块便是获取数据。现阶段,如何大规模地收集和分享数据已经成为各行各业的热门话题,例如政府部门公开部分数据以提高行政职能部门的透明度。数据共享通常通过应用程序编程接口(API)来实现,这是一种智能管道,允许以受控但无缝的方式在系统之间传输数据,具体可见表1(来源于:McKinsey Payments Practice)。多年来,API已经在银行业务环境中得到了充分利用,鉴于先进分析技术的突破以及众多非银行金融科技公司的市场吸引力,API正在作为向零售消费者和商业客户提供金融服务的手段,重新受到各界的广泛关注。开放式银行作为数据共享的实际应用之一,其潜在好处包括改善客户体验,创造新的收入来源,以及提供可持续的服务模式。虽然开放式银行有利于终端用户,并促进银行和非银行之间的技术和领域竞争,但也可能迎来一个全新的金融服务生态系统,银行未来的角色可能会发生显著转变。开放式银行业务可以定义一种协作模式,在这种模式中,银行数据通过两个或多个无关联方之间的API共享,从而为时长提供增强的功能。API已经被使用了数十年,特别是在发达国家,使得个人财务管理软件能够在银行网站上呈现计费细节,并将开发者连接到Vis...
发布时间: 2017 - 11 - 17
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语义视角下的跨学科与跨界数据认知来源: THU数据派 日期:2017-11-08作者:赵强在这个新技术、新商业、新城市、新环境等加速迭代的智能时代,不断涌现的革新挑战着人们传统的意识和粗浅的认知。本期由清华-青岛数据科学研究院主办,中国科促会清数大数据产业联盟、清华校友AI大数据专委会(筹)承办的清华大数据“应用·创新”系列讲座将从语义视角切入数据认知领域,试图寻找跨学科与跨界的共识机制,探寻学术与商业合作过程中所需要的能力。嘉宾简介:清华-青岛数据科学研究院大数据基础设施研究中心副主任赵强老师,其本人为北京大学计算语言学博士,研究方向为语义学,2012年起转向高校和企业的多学科跨界融合产学研对接工作,提出社会化大规模实验的新概念,参与北大、清华、复旦等多项产业前沿项目,在知识图谱、语义网络、区块链应用、性格匹配、情感计算、文本语义分析等方向上有深入探索。  本期讲座将围绕大数据基础设施、社会化大数据试验和场景数据化三个方面展开。 以下是演讲实录:  “大数据基础设施要解决的,是面向积累、面向需求形成标准或者共识的那一部分。”  随着各种各样的大数据项目的增加,我们开始关心它的数据可视化是不是够炫,政务项目是不是做得很好,或者是关心某一些特定的项目是不是能够赚钱。但是事实上绝大多数的项目都需要大数据基础设施的支撑,这个词不常见,但是它将慢慢地成为一个非...
发布时间: 2017 - 11 - 10
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利用认知技术优化企业工作流随着深度学习技术的不断革新,人工智能在生活和工作中的作用越来越明显,认知技术作为人工智能中一块分支,正在逐渐改变企业传统的工作流程。Google的人工智能专家指出,现在他们正在努力提高机器认知的速度、准确性和效率,并期望能够增加20%-30%的额外容量。通过机器自动化认知技术,能够将一大批人类专家从繁琐的数据整理工作中解放出来,从而专注于更高价值的活动。认知技术的实现模式既可以是应用程序,也可以是独立的机器,它们工作的主要目的是替换以前需要通过专家定义才能进行输入及输出的任务,其中包括机器人过程自动化(RPA)、机器学习和自然语言处理。认知技术减少了对专家输入的需求,并通过新的工作方式提高了机器自动学习的效率。现阶段,已经有诸多利用认知技术优化工作流程的实例,例如RPA通过现有接口自动执行包括数据提取和清理的日常任务活动;机器学习将高级算法应用于大数据集以识别模式,帮助诸如客户关系管理CRM、产品控制和交易监控等领域做出决策;自然语言处理将语音和文本文件转化为结构化可搜索和处理的数据;认知代理人技术与用户直接互动,常用于雇员服务中心、帮助台和其他内部联络中心。麦肯锡公司近期分别比较了几家银行在使用认知技术之后,其现金股权业务中的数字运营及贸易处理的渗透率。他们发现数字运营水平最高的公司其收入增长了八倍,并且FTE的交易量高水平组比低水平组高出4倍以上(数据...
发布时间: 2017 - 11 - 03
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