2019 WISE 超级进化者大会

以下为嘉宾演讲实录：

我是明略科技的刘静，今天非常感谢给明略科技这个机会，分享一下我们最近的思考。对于大会的主题“超级进化者”我颇有感触。明略在自己从事的领域，不仅仅是帮助客户，同时自己也是一个不断进化的过程。这个主题是每一个企业或者企业级服务的厂商都在思考的，如何让企业进行非常有效的进化。

明略科技是中国领先的一站式企业级人工智能产品与服务平台，我们致力于探索新一代人工智能技术在知识管理复杂度高的行业中的落地，最终让组织内部高效运转，让更多人投入创新工作，实现人机同行的美好世界。

明略科技集团起始于2006年，在2019年的3月份正式升级为明略科技集团。明略科技的创始人吴明辉先生2006年创立了第一家公司秒针系统，从营销大数据做起，包括大数据并发处理的技术和智能推荐的技术，是营销大数据最初的尝试者。几乎所有的广告效果监测的技术，解决方案都是由秒针系统这样的企业提供的。在这样出色的大数据技术支撑之下，吴明辉先生在2014年成立了明略这家企业，主要是面向超大型国有企业和公共服务，面向政府提供大数据和人工智能解决方案。

我们在公安领域服务超过60个省市级的公安机关，也做了非常多公安智慧警务解决方案，在大家熟知的十九大、青岛上合峰会、乌镇互联网大会等众多国家级和国际级的重大活动期间为各地公安机关提供基于AI的智能化安保运维服务、维护社会的治安与稳定。在工业领域，我们深度参与了国家发改委批复的国家级示范工程项目--上海地铁车辆智能运维系统R.I.S.E平台。在金融领域，帮助一家全国性股份制银行成立了全行级的知识图谱的项目。你们是一家科技企业，怎么做这么多事呢？今天想跟大家讲，刚才介绍的这些行业，只做了一件事，这件事就是基于大数据和人工智能的技术，为企业搭建一个内部的智能平台，我们从内部的角度来讲，只做了这一件事情。

今年美团超脑的案例让很多人感到十分亮眼。美团大脑每天支持2400万订单，指挥60万个外卖小哥，高峰期一小时进行29亿次路径规划，单个外卖平均配送时间30分钟。我最近也在观察他们，好像已经提升到了28分钟。这件事情说明什么？说明人不能处理的事情，通过一个企业内部的超脑系统，能够和人一块儿去工作。这个事情牛在哪呢？我是一个快递小哥，同时接了五个单，系统可以自动化给我安排出五个单是怎么送的。这比人的处理效率更好。明略的警务大脑也是同样的道理。这是明略科技为某城市设计的警务大脑—禁毒情报分析预测系统。在全省高危涉毒挖掘出3.5万余人。美团超脑指挥60万，我才3.5万个。但美团路径规划和我研判一个人是一个犯罪嫌疑人用的数据量和算法挖掘的模型，以及对算力的要求完全不是一个数量级。

城市警务大脑，社会的治安受限于哪些地方呢？警力不够。现在美团一订餐，28分钟就送来，这是服务资源之上有一个巨大的提升。我们不用自己做饭，可以随时点餐，也享受到了非常好的利益。整个餐饮行业和外卖小哥，也成为一个新岗位的产生。而明略的警务大脑超级系统能够帮助警察在情报分析系统，能够快速提升研判效率，从而提升破案率，帮助社会治安系统来运作。

明略科技集团的愿景，成为全球企业及人工智能的领跑者，创造人机同行的美好世界。为什么今天的超级进化者是我挺喜欢的一个题目呢？这是我们的愿景。所有的科技公司多少有类似的地方。让世界更加美好、提升效率、加速创新，前面几位演讲者都是这样讲，大家的追求是一致的。但到底是什么让明略科技集团有那么一点点不太一样的地方，就是整个创始团队对于人机同行这件事情的理解和思考。

在我们的眼睛里，企业以什么样的方式进化呢？AI不是单一的技术，经济学家已经说了，AI将是人类有史以来影响最为广泛的技术革命，影响深远且巨大。经济学家把它定义为通用技术，通用技术意味着不仅仅是它自己，因它带来的整体社会效率的提升，以及产业的变革，都是不可估量的。截止到目前为止没有统一对人工智能的标准化定义，基本上从应用层面来讲，AI是一系列的技术，让机器拥有人的能力，从而解决生产过程中的一些问题，这是大家比较通用的能接受的概念。我将AI技术视为一套能力框架，是知晓其背后技术的广泛方式。这也是听了很多其他公司讲业务的时候一个感同身受的地方，大家可以看到人的智慧分成五层,分为L1识别、L2理解、L3分析、L4决策和L5创新，这就是人的五个能力。

L2理解和L3分析，基本上是一个企业内部的认知智能，就是智能推理。决策就是要做端到端、要有行动系统。技术能够从L1到L4闭环起来，从打通、感知、与行动的闭环智能，这是我们在产业里面不断尝试，得到的经验。

埃森哲出过一本书，叫《机器与人》。应该是行业内比较权威详实记录人和机器关系的书，企业的转型有三次浪潮。第一次浪潮是亨利福特时期以标准化流程推动的，第二次浪潮是自动化流程推动的，也就是20世纪90年代达到了巅峰。第三次浪潮是人机协同，人与机器共同工作所驱动的第三次浪潮，其标志是自适应流程，这个时代的驱动技术就是人工智能。刚刚钉钉讲，组织行为的数据是什么？其实就是人机协同的数据，人机互动的数据是否能建构在信息化体系当中，人工智能的框架当中，对整个第三次组织变革、组织进化非常好的推进模式。

通过人的能力框架，来看组织内如何利用人工智能技术去进化，可以通过这几个方式，从这个角度去思考。人的智能分成五层，识别、理解、分析、决策、创新。识别的时候，通过多维感知，将高质量的数据连接起来。理解和分析，要在内部搭建一个具备智能推理能力的平台。决策，根据智能推理，要有行动系统做端到端的结果输出。创新，其实是强人工智能阶段，截止到目前为止是每一家企业的梦想。

分享一下金融案例，明略科技为这家股份制银行构建了全行级的知识图谱，基于知识图谱为银行建设非现场审计大数据模型平台，从而提升银行风险查证稽核效率，提高银行客户对于风险的远程监控和管理能力。从感知银行全量数据、理解银行内外部关系网络、分析推理操作风险行为到辅助审计合规部门、风险管理部门识别和查证构成一个从L1到L4的AI反馈闭环。

在识别的时候，怎么做呢？关联整合银行全量数据，这是识别。这个过程中我们为客户整合了银行全业务条线、全对公零售客户、全分支机构和员工超过100TB数据。

理解是什么？是指让机器基于银行全量数据理解银行内外部关系网络，也就是理解银行业务涉及的知识。我们基于这些汇聚后的数据，构建基于“公司、个人、机构、账户、交易、行为数据”的全维度业务数据的知识图谱数据库，包括金融全业务场景的超过100个维度的百亿实体，超过千亿事件和关系，构造了客户关系图谱和交易图谱，这是才是理解。

分析这块做什么呢？就是基于对银行业务涉及的知识的理解，来分析哪些行为疑似操作风险行为，哪些员工有异常行为等等。通过知识图谱、暴力挖掘对知识（操作和信用风险模型等）进行多维度分析推理，打造决策模型（如：异常交易发现模型等），这个过程也需要结合专家知识来完成。这是分析部分。

决策的时候是什么呢？是基于分析结果，采取明确的行动。机器基于分析结果，对操作风险和信用风险进行监控预警，然后审计合规部门和风险管理部门基于相关分析结果进行风险查证稽核，这是决策。

整个过程中，人和机器都是紧密协作，各施所长，机器主要完成对海量数据的实时处理和分析，大大增强了人的“感知、理解、分析”能力；银行工作人员基于海量数据的分析结果，完成更重要的分析、决策工作，并迅速采取行动。

当人与机器高效协作，就能大大提高银行客户对于风险的远程监控和管理能力，组织就会有更多的资源投入到新服务、新业务的模式创新。

据估算该平台可节约10万小时银行相关工作人员工时，上线后有效提升总行对于分支机构、员工和业务的风险管理能力，促进银行客户基于一体化的远程风险监控管理，降本增效，强化市场竞争力。

在智慧商业领域，我们也为一家美妆快消品牌在日常品牌营销工作中构建了人机协同的L1-L4的反馈闭环，为客户通过在线视频广告投放，触达更多潜在客户，实现购买转化。明略科技为该品牌构建了企业数据中台，打通品牌CRM数据和在线营销数据，构建了super ID 体系，打造了从围绕消费者的多维度数据、客户画像生成、潜客发现、营销策略制定到OTV广告投放的营销反馈闭环，最后的结果是人机协同的效果，购买转化率增长了7倍，ROI比原来提升了6倍。这是怎么实现的呢？我还是从L1阶段说起

识别过程还是与金融案例类似，把更多维度的高质量数据汇聚并连接起来。汇聚过程中我们通过我们的SuperID体系打通了消费者 CRM数据和在线营销数据。

理解是什么呢？就是让机器基于打通了的数据来理解消费者，生成客户画像，从而能为OTV精准投放提供人群洞察。

分析，就是基于客户画像和机器学习大量数据，通过构建AI模型预测谁是我的潜在客户。当我们发现了潜在客户，就可以围绕客户制定营销策略并执行OTV投放了。也就进入了决策阶段。

制定营销策略的时候，我们需要确定围绕哪些人群、通过哪些媒体渠道，推送哪些营销素材、为达成不同的 KPI预计花费多少营销预算等等，这些营销决策以往都是需要品牌工作人员根据大量数据和营销经验来人工完成的，现在机器可以基于海量数据和业务需求来做媒体渠道、营销素材等内容的推荐排序，并对营销预算进行智能分配，品牌工作人员基于机器分析推荐的结果来最终确定营销策略。

最后机器来保证OTV投放任务执行无误，并实时优化投放效果，品牌工作人员也会适当参与监管，并处理一些意外情况，保证KPI顺利完成。

投放完成后，机器会对本次投放结果完成自动监测与分析，并辅助品牌工作人员完成投放效果验证及更深入的客户洞察。同时，本次OTV触达的潜在客户与品牌相关的数据会再次回流到品牌企业数据中台中，CRM数据和在线营销数据也完成了一次更新，为下一次OTV投放沉淀了投放优化策略。这是一个真实案例，我们可以看到在营销领域，很多领军品牌主正在用人机协同的理念增强员工的技能，激发组织潜力。

下面讲一下工业领域的案例。上海是这个世界上地铁里程最多的城市，上海地铁4月平均每天乘客超过1100万人,随之而来的是更大的车辆运维的挑战。上海地铁也正在寻求解决方案，希望从预防性维护转变为预测性维护。而这个过程中一方面需要处理车辆产生的海量实时数据，一方面需要依靠专家知识解决故障问题，所以人机协同才能让地铁运营业主实现对人流服务的巨大能力的提升。

基于人机协同的理念，明略科技有幸深度参与了国家发展改革委于2019年批复的增强制造业核心竞争力关键技术产业化项目，也就是轨道交通行业的国家级示范工程项目-车辆智能运维系统R.I.S.E平台中，车联网系统的具体实施工作。

该智能运维系统帮助行业消除或大幅度降低运营故障、减少运营影响、降低故障等级，确保运营安全；同时应对超大体量的轨道交通网络最大程度的减少了人工作业、提高检修效率、减少人为影响。

在去年年初的明略科技邀请来一直在美国多年的首席科学家吴信东教授，他也是中国千人计划成员之一。2018年把他请回来，2019年吴信东教授和明略的创始人吴明辉先生共同发表一篇论文叫HAO智能理论。这也是明略科技建设人工智能解决方案的重要的理论基础，HAO是H是人智能、A是机器智能和O是组织智能组织行为的数据，在整个体系中，通过数据挖掘创造更大的价值，这是HAO智能理论。在这页PPT大家可以看到，我们包含了感知、认知和行动三个部分。感知更多是数据中台，认知是智能推理平台，行动系统就是业务平台。通过这样的平台，截止到当下阶段，对于一家科技企业来说，智能推理是我们这些年一直在为客户做的。通过我们的数据平台加上算法模型，能够帮助客户很好地做它的业务决策。我们认为智能推理平台，是新一代人工智能的基础，在明略我们的智能推理平台有自己的名字叫明智系统。

我们的愿景是成为全球企业级人工智能的领跑者，创造人机同行的美好世界，通过智能技术，组织高效运转，加速创新。同时也希望通过HAO智能理论，能够给产业人工智能解决方案落地的路径。

我的分享就到这里，非常感谢大家，谢谢。