机会发现

人工智能变现

Vin Vashishta

Technical Strategist

入门

 

• 发现与业务数据相关、能创造客户价值的机会。
• 在产品产出与数据生成之间平衡成本。
• 目标是更低的数据成本以提升利润率。

两面性

• 寻找高价值、非显性的机会，而非止于表面。
• 利用全部业务活动中的数据来开发产品。
• 多样数据的获取对机会发现至关重要。

数据获取

 

什么会生成数据？

• 员工开展工作
• 客户使用产品
• 实验

部分数据难以收集，限制了用分析创造并交付价值的机会

数据动态：内部创新

• 内部流程与工作流会生成数据，是创造价值的关键。
• 技术缺失会限制数据获取，阻碍价值创造。
• 重新审视机会发现，纳入数据获取与成本。
• 明确企业当前的数据生成与采集现状。

赋能业务

转变

 

• 获取业务与客户背景对模型学习复杂领域知识至关重要。
• 机会发现需与现有技术与数据采集流程对齐。
• 从显而易见转向契合度更高的机会，以提升成效。

让我们来练习！

人工智能变现