亚博平台官方登录:专访品友互动黄晓南:AI商业决策的两大核心是模式识别和预测模型

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亚博平台官方登录:所以和之前的数字化转型一样,在AI时代,越来越多的数字营销公司正在进行智能化转型升级。前不久,2018品友对话人工智能大会在北京召开。品友对话CEO黄晓楠宣布,品友未来五年将全面升级集团战略,讨论人工智能商业决策。

集团成立了品友智能营销、品友智能金融和品友智能政务,以人工智能商业决策为营销、智慧和金融赋能。会后,与品友对话CEO黄晓楠进行了一对一的访谈,了解品友对话在智能商业决策方面的战略布局、技术和产品。

人工智能商业决策是市场的必然趋势。品友对话于2008年正式成立。目前,品友对话已经完成E轮融资。从群体层面提升人工智能商业决策策略不是小事。

黄晓楠告诉他:对于一个企业来说,营销可能占费用的60%,数字营销占30%,数字营销可能只有10%是程序化广告。Pinyou以前专注于程序化广告,这个领域比较广。品友在这件事上已经做得最差了。

现在品友期望利用人工智能的力量来影响整个数字营销决策,而不仅仅是10%。2017年以来,黄晓楠感受到了一个趋势:企业主更加关注数据和人工智能对企业决策的影响,对智能工具和平台的市场需求更大。他们希望数据能帮助解决更好的问题,比如如何定位新产品,如何找到目标消费者,使用什么样的广告创意,如何自由选择媒体。

在编程广告平台的过程中,品友积累了大量的数据,为人工智能黑市的发展提供了充足的燃料。在黄小楠身上,很明显,程序化广告也是人工智能最好的场景。

“程序化广告是智能广告营销不可或缺的”。霍姆斯的数据云和云计算的三大基础设施建设:人工智能如何带来数字营销方法论的升级?人工智能营销决策产品的逻辑是什么?黄晓楠解释说,商业决策的两个核心是人工智能:模式识别和预测模型。应用到机器学习技术中,模式识别可以从大量的不道德数据中找到相似的不道德数据。

预测模型能做的就是根据历史数据预测下一个趋势,比如根据上个月0点到24点的数据预测下个月的流量趋势。特征提取落后于模式识别和预测模型。品友对话CTO欧阳晨解释了品友的底层人工智能技术。

品友的人工智能商业决策有三个基本架构,一个是品友的Holmes AI引擎,其中也包含了大量的横向行业数据分析模型,还包含了文本处理(NLP)和图像处理的技术。比如在营销领域,霍姆斯AI引擎可以利用历史营销数据,基于马尔科夫过程预测未来的营销效果。还可以自动设计科学的A/B方案,提高创新营销效果。此外,还利用深度自学网(DNN)开展深度跨媒体归因,提高归因的科学性。

第二个是Pinyou的数据云。品友的数据云使用品友多年的数据模型,整合多个数据源,形成全面的用户画像。这种画像能力是人工智能引擎最重要的基础之一。

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第三个是Pinyou的云计算平台,管理着近1000台电脑,包括自己的数据中心和国内外一些云服务提供商的机器。为了获得全球高性能的数据服务,品友云构建了自己的深度自学平台和动态大数据分析平台,大大提高了上层应用的研发和模型训练。人工智能决策平台MIP诞生了。

只有链接使人工智能商业决策是在营销领域。品友发布了人工智能决策平台——营销智能平台(MIP)。

MIP平台就像编程广告平台一样,旨在建立更精确的
MIP主要包括三个模块:智能策略引擎(DMP)、智能内容引擎(CMP)和智能输入管理系统。智能策略引擎还包括媒体价值洞察、人群深刻印象洞察和科学归因模型;智能内容引擎还包括创新内容云管理、产品概念创新测试、自动创新素材优化;智能投资管理系统还包括程序化广告、定期广告管理、社会化广告管理和电子商务投资管理。以某汽车公司为例,在用户洞察部分,需要获取汽车公司可能使用的目标群体的数据,包括基本目标群体、营销活动覆盖的群体、官网访客、CRM群体等。每个人群都有一个详细的用户画像,可供客户自由选择人群作为媒体输入。

原创作品有了好的人群后,智能营销模块可以测试产品概念,预测创新页面。通过真实曝光和数据对系统,帮助广告主从各种创新和产品概念中自由选择效果最差的。媒体洞察可以详细预测不同媒体的输入效果。

总的来说,MIP平台可以帮助广告客户在自由选择目标群体、自由选择创新、产品概念测试、媒体策略等方面做出决策,这与广告营销过程密切相关。在(微信官方账号:),很明显MIP平台比需要做媒体投入的程序化广告平台更有原创的商业逻辑,在一定程度上可以做精准的投入,也可以帮助广告主在原创环节做广告营销决策。品友对话全面提升集团战略,激励万亿人工智能决策市场。

除了营销,品友对话集团在战略升级后还有品友智慧金融、品友智慧政府。根据黄晓楠的解释,经过常见的商业实践,品友发现,AI营销决策中使用的AI技术和算法模型只能应用于金融场景,尤其是金融联合报和反欺诈。政务方面,国家现在大力倡导智慧城市,品友目前正在与一些横向政府行业合作,解决智慧城市的智慧大脑问题。在黄小南,很明显客户对AI业务决策有更强的市场需求,这将是一个万亿美元的市场。

目前,AI业务决策在汽车、消费电子、零售、金融等行业发展迅速,但仍有很多行业被挖了出来。商业场景中的许多决策市场需求可以转化为机器学习和算法问题。

欧阳晨解释说,品友的AI能力在以后的D.I.S.C技术策略中不会讨论,还包括数据、情报、策略。在数据层面,黄晓楠也提到现在做AI业务决策,但最终还是要看哪一个能得到更好的数据资源。

品友已经和京东云建立了战略合作,双方将共同打造ai营销决策平台Matrix Zhimai。智能方面,品友主要讨论了一些核心场景中的算法,包括消费者意图的解读、产品的推荐算法、通过大规模个性化构建更好的连接品牌所有者和消费者、产品的科学定位、营销效率的提高等。战略方面,Pinyou期望MIP在一定程度上做深入的数据分析,需要分解有效的、可操作的战略,赋予决策者做出关键决策的权力。

很明显,计算机视觉、智能语音技术、NLP等单点AI技术已经带来了细分领域的根本性创新,很多AI独角兽公司都出来了,而AI业务决策无疑是下一个趋势。有望享受数据和场景积累的产品-好友对话,在AI业务决策领域带来更多突破。涉及的文章:麻省理工开发新的神经网络训练技术,关闭AI决策黑箱AI营销的下一个战场:利用时间序列和空间轨迹探索用户无法了解市场需求的原创文章,并给予禁刊许可。

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