AI时代下的商业逻辑
杨洋 商业认知分析平台iPIN创始人兼CEO

课程简介
【老师简介】

杨洋，商业认知分析平台iPIN创始人兼CEO，美国天普大学信息学博士，国际信息系统学会会员；曾任美国天普大学福克斯商学院助理研究员&讲师、哈尔滨工业大学副教授；同时也是一位连续创业者。

【课程简介】

AI技术创新重焕生机，未来将会取代人类日常90%的工作量，我们身处大时代的急速更迭中，巨变正在发生和到来，每个人每个行业都将被重新判定价值。

将技术应用到商业场景并提高产业效率是新技术应用的关键话题，iPIN正式基于这样的逻辑进行思考，并把认知智能应用到各行各业。本堂课程以“AI时代商业逻辑”为题，请杨洋老师讲述AI提升商业效率的原理和逻辑路径，最终帮助同学形成AI时代的商业思维，回答在AI时代商业创新者们应该如何思考。

【课程大纲】

一、人工智能的本质是什么？

1、深度学习的技术本质

海量信息下比人类感官更优秀的信息分类器

2、AI的商业本质

 ☞ AI+提升生产过程中的生产效率
 ☞ 互联网+提升生产过程中的信息传递效率

3、90%的脑力工作是基础性和重复性的工作可被替代

二、AI+行业应用案例

利用核心生产效率问题-AI解决方案-应用案例进行行业案例分析

1、交通运输业

核心生产效率问题：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更少
AI解决方案：无人机、智能导航减少时间成本和燃油成本，无人驾驶降低人工成本和事故成本
应用案例：滴滴派车的算法，Google无人驾驶系统，DJI无人机，Amazon自伺服仓储

2、传统制造业

 核心生产效率问题：如何能生产周期更短，人工成本更低，良品率更高
AI解决方案：可以24小时不停歇的精密作业工业机器人
应用案例：生产特斯拉的KUKA机械手臂，用于维修高空电缆为QKM机械手臂

3、高端制造业

核心生产效率问题：如何能更高效的设计出更优秀的产品方案
AI解决方案：通过学习历史数据，更快的找到更好的设计方案
应用案例：国内某芯片制造巨头通过AI算法将芯片模具设计时间大幅缩短，AI还能大幅提升药物晶体选型速度。

4、教育

核心生产效率问题：如何能快速提高学习成绩，如何能个性化培养出更优秀的人才
AI解决方案：自适应考试，自适应学习，个性化生涯规划
应用案例：Knewton通过自适应评测精确诊断学生对知识点掌握的情况，并制定有针对性的学习方案。iPIN的完美志愿根据个人特质和数千万人的职业发展经历，为学生制定个性化的生涯规划。

5、法律

核心生产效率问题：如何能更准确的断案，预测案情走势和匹配法律资源
AI解决方案：案情分析，案情推理，律师背景分析，法律文书写作
应用案例：基于IBM Watson开发的ROSS，基于iPIN开发的法律谷可以帮法官分析案情和匹配律师

6、财务

核心生产效率问题：如何能提升对账、盘点、审计合规的效率
AI解决方案：数据录入，异常行为监测，自动文书写作
应用案例：德勤全球率先将人工智能引入会计、税务、审计等工作中，代替人类阅读合同和文件

7、金融

核心生产效率问题：更短资金周期内，如何得到更高的投资回报
AI解决方案：财报新闻解读，投资回报预测，财报新闻写作
应用案例：高盛旗下Kensho分析大量数做智能投顾分析，某券商用机器人代替数据录入员，香港某教授用AI赌马赚8000万， Virtu Financial用用户交易行为数据做投资1500天仅一天亏损

8、医疗

核心生产效率问题：如何能更快速准确低成本的诊断，并给出治疗方案
AI解决方案：疾病诊断，结合基因技术的精准医疗
应用案例：IBM Watson的肿瘤诊断模块，腾讯的肺癌诊断，国防科大的肺结核诊断，碳云的精准医疗

9、文字工作

核心生产效率问题：如更快的写作，更精妙的文笔，更吸引人的情节构思
AI解决方案：标准文书写作，….
应用案例：百度机器人写古诗，今日头条写作机器人报道体育赛事，iPIN的JD机器人创作招聘需求，日本小说机器人写小说

10、艺术创作

核心生产效率问题：如何获得更多更优质的灵感，如何构思更精妙的作品，如何降低制作成本
AI解决方案：灵感生成器，辅助制作
应用案例：Google绘画机器人，Google谱曲机器人Magenta

11、新零售

核心生产效率问题：如何能提升销售利润率
AI解决方案：智能招商运营系统，智能定价系统，智能推荐系统，智能广告投放系统
应用案例：万达用AI提升商铺坪效，沃尔玛用AI做动态定价，宝洁用AI辅助品牌广告投放

12、编程

核心生产效率问题：如何能提升写代码的速度和测试通过率
AI解决方案：自动代码生成器
应用案例：Viv 通过一系列的自然语言处理来实现语言识别， 并且基于英语词汇库建立了复杂的自我适应性计算机程序

总结：

目前没有找到哪个行业不会被AI替代，但是有些职业可能不会被替代。
AI仍处于初级阶段，常识理解和逻辑推理能力都还很弱。但是，AI科学家+行业专家+应用专家已经可以很好的将很多工作自动化。

三、iPIN的AI实践案例

1、希望解决的问题：为人和企业，自动匹配最适合的各种资源

2、技术难题：认知和分析人类常识

3、想法如何落地：数据、技术、行业经验、快速验证

4、iPIN落地点选择：

1）高考志愿填报
2）招聘

结论：掌握AI算法和打造AI+行业应用距离十万八千里，AI+行业场景才是真正的落地

四、如何制定企业的AI+方案

1、各行业的核心AI+需求

1）各种信息和行业资讯智能检索和分析。
2）行业生产流程的AI优化。
3）取代公司内从事单调重复脑力劳动的人。

2、AI+升级四步法（大型购物中心AI+案例）

1）诊断阻碍生产效率的最大问题：对核心问题进行拆解
2）评估公司的数据基础：根据拆解出的问题列出理想的BI（商业智能）架构，检视目前公司的数据缺陷
3）解决方案：完善数据基础  完善商业智能(BI)基础  AI过程设计  小试  大规模实施
4）方案评估与实施

五、课程小结

解决行业问题的最佳AI+团队：AI科学家 + 行业专家 + AI应用人才
如何成为AI应用人才：优秀的产品经理 + 半吊子Tensorflow boy + 半吊子行业专家
AI+思维模型：生产拆解-完善数据-逐个解决-有机整合

【适宜人群】

希望培养AI时代下的商业逻辑思维，了解AI商业化的过程，掌握AI技术成功商业落地的关键要素，以及想要了解AI技术创新发展趋势的人群。

【学习本次课程你将得到】

学习如何培养AI时代下的商业逻辑思维
学习如何将AI技术成功商业化
了解AI科技创新前沿成果与未来发展趋势