日前，品友互动在上海召开了以“未来·智能·决策”为主题的2018品友互动人工智能大会。会中品友互动针对如何通过AI为企业进行商业决策时提供更全面的建议及品友全面升级的DISC技术战略是如何让AI在商业决策中发挥价值的进行了丰富的解读。
“预测”是商业决策中的重要环节
无论是企业形象的树立或是一款新品的发布，在做商业决策时预测都是最为重要的环节。而在以往的传统模式中通常会有两种解决方案：其一是通过第三方机构进行市场调研；其二是由企业决策层根据以往经验进行判断。但由于人群、环境、地域等多方面客观因策对市场实时产生影响，无论是调研还是经验都有可能对市场现状产生偏差，而此时的商业决策的制定有可能会对实施效果产生影响。
针对商业决策的准确性，品友互动以大数据+算法+AI 打造了MIP智能决策引擎。与传统模式不同，MIP首先会通过各个渠道将数据进行集中和管理，通过对海量数据的管理和分析挖掘与企业或产品相关的关键点及标签，从中发现受众人群、地域、所喜爱的广告类型、甚至是不同的个人对于不同文案的接受程度等都会通过数据进行反馈。最终，通过数据对决策进行有效的建议。
在数据方面，MIP的数据量、维度、处理速度都是传统模式无法实现的。而在决策建议方面，MIP比传统模式更准确、更客观、也更具有时效性。
不收集数据而是连接数据
在品友互动的DISC技术战略中，庞大的数据是必不可少的。但与很多数据公司不同的是，品友互动并不收集数据，而是具有极强的连接数据的能力。黄晓南表示，品友不会产生数据，也不会收集数据，品友需要做的是连接数据和处理数据。
品友与市场中大部分数据公司所不同的是，数据公司虽然有庞大的数据源，但这些数据源对于广告投放是否有效、反馈结果如何等都是未知数，而这样的海量数据对于商业决策是没有价值的。品友在连接数据后会及时对数据进行处理、试错，通过对数据的不同尝试所得到的反馈进行标签管理。当企业进行商业决策时所参考的每一条数据都是品友通过多次测试反馈而来的，数据的高准确性和有效性才会使决策建议具有价值。同时，品友所连接的数据量超过两百亿，每天进行上亿次的数据测试，这也是一般数据公司所不具备的。
场景在商业决策中非常重要
对于商业决策，还有一个很重要的问题就是场景。黄晓南表示：机器的感知能力将来会变成通用能力，比如突变识别技术。但是怎样把这些技术结合成一种认知能力，这就需要智造场景。例如在金融行业，营销、征信、反欺诈等环节品友都会参与进来，但这些环节在很多行业中并不存在，所以金融行业的商业决策会更复杂，模型与算法也会更复杂。当然，针对金融行业的数据标签和数据处理也会与其它行业有所不同，这就需要针对金融这个场景的模型和算法真正投入到场景中进行反复测试、学习和调整，最终实现符合该场景的AI商业决策平台。
当然，在场景方面不仅是行业场景，还有决策场景。每一个企业的自身情况都会有所不同，这也使得不同的企业所做出的商业决策不同。AI商业决策平台不仅要针对每一个行业进行差异化设置，针对企业自身也要有准确的判断。
最后，黄晓南表示品友互动已经在区块链进行布局，但现阶段区块链并不能解决广告决策的问题，而是解决信任问题。广告主要想看你的广告到底什么人看了什么时间，这些事情原来需要通过第三方公司统计这个数，现在有了区块链后，能够让这些数据非常透明。
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