有了明略行业AI大脑，秒从小白变专家，升职加薪不是梦！

李开复，马云，李彦宏……越来越多的互联网大佬替人工智能“代言”，AI已成为势不可挡的科技生活变革力量；而落地到各个垂直行业的行业人工智能，也将是兵家必争之地。各科技公司都在做初步探索和技术攻关。战役刚拉开帷幕，就诞生了一个企业级人工智能服务领域的“Siri”，而且比Siri更懂公安、金融、工业及物联网等领域的业务，简直是老师傅一般的存在。

本周二，皓哥参加了明略数据的产品发布会，见证了这一国内首个行业大脑“明智系统”的诞生。

一、数字经济时代，催生行业AI大脑和新一代人机交互变革

今天AI技术正在飞速地发展和迭代。明略作为一个创立三年以来，专注于行业人工智能解决方案的科技公司，这次的产品升级踩在了怎样的趋势风口上？

首先，人类知识总量爆炸式增长，AI技术发展带来新的变革，GDK将成为新的国家实力衡量标尺。

瞭望智库与明略数据共同发布的《数字经济时代》报告摘要中提到，我们正处在人机关系和世界经济不断变革的微妙历史节点上。在不久的将来，国民知识总量GDK（Gross Domestic Knowledge)将成为继亚当斯密之后，衡量国家实力和数字经济发展的新标尺。伴随着互联网的发展，人类的数据量和知识总量都在急剧增加，也相应得需要更高效地加快从数据中提取知识的速度。

其次，AI作为底层技术，关键在于定义好的应用场景和商业模式。

人工智能早在60年前就已出现，我们正处在AI技术第三次兴起的历史阶段。那为什么大范围的人工智能商业落地还没有成型呢？

明略数据创始人兼董事长吴明辉介绍到，“人工智能商业化的困境在于，AI不可能零失误地应对100%的场景；它执行的决策永远是基于历史训练数据的结果，但真实世界中每一天都会有新情况发生。可是人类愿意原谅自己，却很难容忍人工智能出错。”因此，人工智能的商业化核心，就是让用户合理地接受机器的错误。

而垂直化的行业人工智能，就是很好的实践方向。

一方面，当AI面对的数据范围限定在公安、金融风控和工业等领域时，精度就会大幅提高，更容易达到可用的水平，企业级决策也需要在机器数据结果之上再做人为判断，因此对机器的容错空间也更高。

另一方面，AI技术的应用能有效改善各个垂直行业的痛点。比如公安行业就存在警力有限的痛点。破案需要调取各部门的独立安全信息档案，流程繁琐，效率不高。如果动用AI技术，自动从系统中快速调取和案情可能相关的人、事、地、物、组织，就可以大大节省研判时间，释放警力。

最后，今天的人机交互主要还集中在消费级互联网的应用上，企业级AI市场缺乏好的产品和“简单易上手”的体验。

消费级的人工智能产品已经有了诸多应用，比如AI聊天机器人，包括智能音箱（亚马逊Echo）和手机语音助手（苹果Siri）等等；你在家或许也已享受到了新科技的便利。但到了办公室场景中，企业级AI还远远没有出现这样自然的交互系统。

比如，大量业务处理过程仍需人工干预，操作不友好、“反人类”，有的业务人员每天要从100个系统中不断调取数据，生无可恋。功能复杂、培训成本高就算了，最要命的是不可解释性：机器计算的过程是个黑盒，没有证据支撑和帮助业务人员理解它的结果是如何得来的。因此，与人类进行自然语言交互的业务助理，目前还是蓝海。

在以上因素的推动下，拥有专业的知识图谱技术和丰富行业AI服务经验的明略，“三年磨一剑”，在今天发布明智系统，也是一个天时地利人和的选择。

明略已有3年行业知识图谱的沉淀以及8年大数据技术的积累，深耕公共安全、金融、工业与物联网等行业，也已与省、市级公安局、交通银行、中国中车等行业标杆客户一道，将知识图谱技术落地到行业应用中。因此，明略有足够的实力抓住行业AI的蓝海。

二、 新发布的明智系统，到底是什么？

明智系统的发布是明略数据行业人工智能真正广泛落地的第一步，分为知识图谱数据库NEST（蜂巢系统），以及企业人工智能的统一入口小明。简单来说，前者负责“格物致知”，后者负责“人机同行”。

何谓格物致知？从纷繁的世间万物中，抽象出普遍规律是也。蜂巢系统可以高效地进行数据的大规模清洗和治理，将行业专家经验结合深度学习，转化为规则，完成推理，构建行业的知识图谱。

何谓人机同行？就是机器用人类可理解的决策结论和语言，将大数据和知识图谱带来的行业经验迅速赋能给个人。过去要经过多年业务经验积累才能造就的专家视角，今天或许只要和小明沟通几句，就能一目了然。

如果你觉得理解起来还是很抽象，不妨直接看看明智系统可以做些什么。现场，吴明辉就充当了一把刚入行的“小白警察”，和小明对话，两分钟搞定了一起演示案件的研判全过程。

比如，警察看到有一起恶意打人、嫌疑人开车逃跑的案件，就可以对小明说：“请提取线索，对案情进行推演”。

系统会迅速从案件的文字描述（非结构化数据）中，提取出案件相关的人名、绰号等关键实体，并从知识图谱数据库中，调取这些人的相关信息，在界面中画出一张案情网络图。

经过进一步的语音交流，AI会快速层层缩小范围，警察最后只需要锁定各方面信息都与案情吻合的三个嫌疑人，一一进行追查或逮捕即可，免去了在监控视频中大海捞针的苦恼。

和公安研判的场景类似，明智系统也可以在金融风控、反欺诈，以及工业故障自动诊断和监控的各个场景中，发挥赋能行业的作用。

三、有了“小明”的行业AI，未来的优势和意义是什么？

现在，你已经对明略黑科技的用武之地有了感性的认识了。那么，明智系统的优势在哪？未来它又会给行业带来哪些新的可能性？

第一，明智系统在精度、成本、速度、敏捷性和一致性上具有优势。

人在处理大量文字和数据时难免会出错，而AI接手每个案例都会准确地自动执行数据治理、抽取规则，获得可靠的决策结果，省去大量人力成本。

同时，这种业务知识的快速处理，能够帮助人们在战略变更、业务转型、共享经验上加快节奏，实现商业和组织的敏捷迭代。

并且，如果公司的各个部门、产品线、业务线都调用同一业务知识系统，就可以更好地保证彼此的认知基础一致，而不是互相割裂，鸡同鸭讲。

第二， 把知识图谱回归人最本能的简单交互，降低使用者门槛。把专家认知赋能给新手，提升行业的整体水准。

乔布斯帮主曾经说过这么句话，大意是，苹果的触摸屏是最符合人本能交互习惯的设计。以往明略的关联关系挖掘产品SCOPA，在公安客户那儿，虽然业务熟练的主任级专家能够自如使用、迅速研判，但初入行的警员小鲜肉们还是很难上手。

而小明的出现，就像iPhone之于手机的革新一样，让原本繁琐的调取资料、寻找线索等工作，简单化成了一问一答的自然交互，极大降低了新手业务员使用知识图谱数据库的门槛，从而全行业的认知水准和业务能力都能得到提高。

第三， 明智系统并非取代专家，而是将后者从繁琐低效的工作任务中解放出来，投入到更有价值和创造性的活动中去，人机共生共赢。

人工智能的终极状态并非是取代人，而是把大量重复性、简单的体力和脑力劳动包揽下来，倒逼人类文明向更富有艺术性、创造性和复杂性的方向发展。

明智系统并不能取代行业专家在面对真实世界和复杂案例时的创造性思维。吴明辉提到，有了小明的帮助，希望在未来至少80%的案件都可以由初级的警员来完成研判。这也就说明仍有20%的复杂案件需要依赖于专家丰富的行业经验和主观能动性。这样的案件，甚至会推动立法和社会保障机制的改革进程；其中人类的角色也是机器终究无法替代的。

四、结语

正如吴明辉在发布会现场所言，在未来的企业里，我们每个人可能都会有一个自己的智能助理。而在皓哥看来，明略数据的这一步棋走得很稳，也是提前卡位了行业AI这片方兴未艾的蓝海。

有了AI的赋能，未来商业世界的终极形态，很可能是行业经验的壁垒被逐渐抹平，而真正决定一个企业竞争力的，是其对创新技术的接受程度、运用程度，以及能否将技术转化为服务能力。

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