ai中颱助力企業智慧型化轉型
企業數位化旨在利用數位化技術改變企業業務模式，優化生產過程以及尋求新的商業價值。但能夠做到真正數位化的企業並不是很多。那麼在數位化的征途上，企業都需要做些什麼呢？企業首先要做的事情是資料連線，也就是進行資料的收集、整理，以及標準化和統一化的資料操作，形成統一的資料平台。進而基於這些資料去進行分析，制定資料指標，再基於這些資料指標進行一些挖掘和洞察，最後依據資料的洞察做決策。
智慧型化其實想想已經離我們並不是那麼遙遠了，在很多領域我們都有一些智慧型化的賦能和應用。我將它總結成兩個維度：
這兩個維度結合，就可以組合出各種各樣的智慧型化賦能。第一大類賦能就是智慧型化的流程管理，比如智慧型運營、金融企業裡的風控、運營過程中的一些業務助理，包括底層的技術運維等等。
第二大類就是我們非常熟悉且討論很多的智慧型化精細營銷。例如精準推薦、客戶畫像、客群分析，還有智慧型客服等等。
第三大類是智慧型化決策領域，這個領域裡包括智慧型顧問、知識圖譜，還有用人工智慧技術進行報告分析並**趨勢，最後輔助企業做決策。
所以智慧型化賦能已經走進了企業的日常研發工作流程。
實施過程它比較複雜：研發環節比較多、流程重複、以及缺少過程的固化、優化與自動化，業務響應緩慢。
部署維護困難：模型研發與部署割裂，缺少統一的執行、監控平台，以及更新維護機制。
缺少反饋與更新：生產模型缺少持續的資料反饋，導致模型效能隨時間偏移，難以更新。
模型重複建設問題：「煙囪式」開發，目標重複、過度重複，缺乏資產復用與能力沉澱。
高投入低產出：專案建設相對緩慢，投入高，收效低，完成後應用範圍小，無法擴大。
研究缺乏管理：缺少統一標準，研究力量分散，資源利用率低，ai資產缺乏管理，易流失。
中颱化理論是幾年前阿里提出的，他們在企業內部進行了一系列的中台化改造。阿里強調的是服務沉澱，能力共享，打破系統的壁壘，用大中臺的能力去支援小前台不斷變化的需求，實現對前台業務需求的敏捷化支援，最終實現業務的快速的創新。
那麼我們平時聽到最多的中颱是什麼？是資料中臺。
資料中臺統一了資料的標準，沉澱公共資料，實現資料實體化、標準化、統一化的融合。事實看來中颱化是有效的，因為資料中颱裡固化下來的那些有價值的資產和能力，在支撐工具的幫助之下，並且加以統一的標準化約束，就能夠向外充分地實現資產和能力的復用、共享，對外提供敏捷而高效的服務，不斷地滿足前台紛紛擾擾各種各樣的業務需求。
總體來說，從資產向外輸出，實現相關的復用和共享之後，再次進行能力的沉澱，納入到中颱，再把這些資源再重新地再共享出去，最終實現的是乙個有機的迴圈，以及對於資產和能力的集約化管理。
我們構建 ai中颱，上面對接業務前台，下面依賴於資料方的支援，對外提供乙個標準化統一化的服務。我們只加工利用可復用的能力和資產來進行標準化產品的加工，並且整個過程是可追蹤、可維護、可更新的，可以有效或者說合理地進行迴圈的，這就是ai中颱的形成。
首先，ai中颱可以對複雜的實施過程進行標準化流程規約，也就是企業可以充分復用演算法和特徵，通過特徵引擎進行固化，再通過可復用的模型和演算法，利用資料來重訓練模型。目的是實現複雜實施過程的標準化、流程化和自動化，並盡量加快其學習的過程。
另外針對流程化部署維護方面，ai中颱可以提供一套標準化的模型封裝工藝，對外企業只要維護乙個統一的服務介面，實現統一模型執行維護統一的平台。
企業還可以在執行平台之上，建立一系列的監控機制和反饋機制，定期進行資料樣本的收集與匯出，效能指標定義與報表展示。這依賴的是對服務持續性的監控，ai中颱實現的是持續健康地反饋和更新。最終這些持續的反饋更新反過來還會作用到最開始複雜實施過程的流程化與自動化的乙個環節裡去優化模型。
總而言之，ai中颱是充分利用企業現有的能力。當前端有新的需求出現時，後端可以用自動化的工具迅速迭代功能。此外，ai中颱還可以利用企業已有的一些能力來對前台提供支援，讓企業服務越來越敏捷。如果有重複的需求提出，ai中颱可以幫助企業直接利用現在已有的服務，通過一些簡單的改造或者封裝，提供乙個充分復用、充分共享的服務，避免重複性建設。
從流程維度上，企業對相關的生產流程肯定需要進行適配改造，這樣才能適應中颱的建設。
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