算法預測銷量，90%準確率！這家智能決策公司面向B端，想用AI做人想不到的事

安妮 2019-09-05 13:33:54 來源：量子位

安妮 發自 上海

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

當AI能夠影響企業決策了，會發生哪些有趣的景象？

有這樣一家AI技術公司在用深度學習等算法，為各類公司進行企業決策，這戰績還真不少：

為大型藥廠預測流感藥銷量，從數百個影響因素中挑出70個構建深度學習模型，準確率達到了80%。

連續簽約了四家大型車企，運用算法幫助他們提升銷量。幫某車企預測汽車銷量準確率甚至達到90%。

還有一家大型會員制零售商找到這家公司，通過其完善自己的會員制度。

對會員制零售商公眾號中會員和新客做模型分級，并通過其公眾號將不同的優惠券分發到不同客戶手上，這家公司為該零售商帶去了可觀的會員銷量，達到了平日的3倍。

上述三個例子，只是CEO黃曉南平日接手的智能決策案例的冰山一角。

黃曉南作為創始人的品友互動，此前已是在AI營銷領域戰斗了10多年的老牌玩家，深耕智能決策3年。

現在，一切都是水到渠成般，在2019中國AI營銷年度峰會上，品友互動完成了一次品牌升級，將自己的新品牌命名為：

深演智能，英文名為Deep Zero。

如何去理解這家從AI營銷起家，最終將技術擴展到企業決策方方面面的公司？

深演背后又是怎樣的技術架構，支撐起這套場景延展落地和技術躍遷？

品牌升級背后，我們也一探究竟。

智能決策還是一片藍海

這一次升級將企業的航向定位在智能決策，黃曉南講了講背后的邏輯，無非就為內外兩點。

△ 深演智能創始人兼CEO黃曉南

往外看，從市場需求角度來說，深演經過調研得出，47%的企業愿意在營銷技術和軟件上加大投入，繼而走向數字化轉型，幫助企業完成AI驅動的轉型升級。

向內看，深演研究AI與大數據十多年，從營銷場景切入，已經積累起經過驗證的模型以及各種場景，也研發出智能營銷操作系統Alpha-OS?，有信心在這個領域占據一席之地。

黃曉南說，深演已經跑通了從全面數字化到智能決策的一整條路，其AI技術除了可以在廣告營銷領域發揮作用，在企業的銷量預測、店面選址、包裝選擇上也能帶來改變。

隨著業務邊界的擴大，品牌的名字也需要有相應變化了。

于是，成立的第十一個年頭，營銷技術布道者“品友互動”升級成為“深演智能”，品友則成營銷業務子品牌。

深演定位AI賦能決策，將利用人工智能和大數據持續賦能決策者，助力企業與社會數字化、智能化。

深演智能聯合創始人兼COO謝鵬介紹了名字背后的含義，“深”字象征深度，數據挖掘這件事對深演至關重要，演”字源自“觀天之化，推演萬事之類”，也就是用數據去做推演，取深度學習和數據算法建模預測分析之意。

CEO黃曉南稱，在這次品牌升級之后，將加強在銷售決策、銷售型管理方面的工作，并且擴展AI在政府事務場景中的應用。

比如智慧旅游項目，目前的工作集中在分析游客身份、改善票務流程等；比如政務云平臺項目，將政府的政策公告投放給真正有需要的企業。

△?深演品牌升級儀式：從左至右為香港科技大學終身教授姚遠、深演智能聯合創始人兼COO謝鵬、深演智能創始人兼CEO黃曉南、深演智能CTO歐陽辰、哥倫比亞大學數據科學研究院（DSI）主任周以真教授、信通院云大所人工智能部主任孫明俊

技術連接點

從技術角度來說，從營銷到金融和政務，底層的技術其實有一個連接點。

深演智能CTO歐陽辰介紹說，深演開發了一套面向機器學習和大數據的AI決策架構，負責支撐起上面各類的場景。這個架構，總共可分成五層。

最底層是基礎架構層，這一層，也就提供計算的資源和服務的一層，包括IaaS和PaaS服務，服務管理，監控運營、存儲計算和性能優化等服務。

基礎架構層能夠適配不同的云廠商和數據中心，包括阿里云、AWS、Azure等，通過混合云的架構把數據中心和公有云的技術都融合在一起。

第二層是數據云，它將深演的數據能力充分索引，將所有的標簽能力、畫像能力、其它數據能力都放在這一層。

第三層是算法模型，內置了很多標準的算法，包括人群自動分群，反欺詐、點擊率預估、轉化率預估，還有策略算法等。很多標準算法模型訓練好了放在里面，拿來即用。

這三層涵蓋了計算，數據和算法，形成了深演的AI核心能力，這些能力已經被深演打包成一個平臺型產品，叫作福爾摩斯，這也是集深演AI之大成的結晶，深演智能的核心引擎。

再往上看，就到應用層了。應用層包括很多成熟和標準的模塊，也包括不同行業的解決方案。這一層相對偏業務，不同行業在應用分析層會結合自己業務場景做分析。

快消業務更偏受眾覆蓋率，汽車領域更偏向生命周期管理。

智能決策，關鍵在激活

深演面對不同場景決策需求，在這樣的底層架構下，可以適配應對不同的看似關聯度較低的應用場景，也能有條不紊地進行模型搭建。

以預測流感藥銷量事件為例，這個探索過程已經并不拗口復雜了，或者說已經流程化了。

歐陽辰表示，在接到預測流感藥銷量的任務后，整個團隊主要做了五件事。

1、確定業務場景的需求：也就是確定預測目標，用什么指標判斷效果以及制定優化目標。

2、數據源接入和特征工程：這是判斷用什么數據源的過程。

無論是用企業第一方自有數據，還是與合作伙伴聯合產生的第二方數據，或者是第三方數據，都需要先進行數據清理，并進行原始特征提取、特征交叉和關聯分析等。

3、模型訓練：也就是用深度學習的方法，讓機器去學習規律，訓練模型，并用歷史數據驗證模型的有效性。

4、模型優化：讓模型在線上運行一段時間，在實際生產當中拿到真實數據，反過來訓練持續改進模型。

這是一個不斷迭代和持續改進的過程。

△ 基于AI和大數據的疫情預測

那么，做智能營銷和運用預測模型的眾多AI企業中，深演的優勢在哪里？

一是數據能力。

深演智能表示，已經與各數據方保持長期良好合作關系，通過CBC寬帶資本、北廣文資歌華基金、中移創新等資本或戰略合作方式，實現包括中國移動、中國聯通，中國電信等運營商等在內的數據合作伙伴生態。

深演通過營銷業務與第三方形成了比較強大的數據生態體系，幫助源源不斷地輸送數據訓練模型。

黃曉南也強調，深演一直是數據向善的堅定支持者。

就在深演正式宣布品牌升級當天， 深演智能數據生態聯盟也宣布成立，包括中國廣電、中國移動、商湯、京東云等在內的10家國內主流數據生態體系頭部企業加入，構建健康數據生態系統成為聯盟的目標。

二是算法和模型，也就是已經在各種場景中經過驗證的各類深度學習模型，包括反欺詐、薅羊毛黨、線索評分，點擊率預估，推薦算法，標識打通，銷量預測等。單單2019年，深演在人工智能方面申請的專利已經達到了十幾個。

三是數據激活場景，也就是將決策落地到真正的執行任務中。

歐陽辰解釋，深演在投放平臺方面的諸多經驗，可以直接把這些決策運用在投放的場景里面，幫助企業直接觸達消費者，這是深演“天然的優勢”。

三個環節缺一不可，三者合一就形成了壁壘。

而這其中，激活能力其實是很多公司不具備的，也就是是指策略得出后，到底應該如何去應用這些策略，觸達到用戶群。

基于企業決策場景，深演還新發布了一套操作系統：Alpha-OS ?，由兩部產品發展而來。

一站式智能企業數據管理平臺AlphaData ?，幫助企業管理第一方用戶數據、第二方媒體數據、第三方外部合作伙伴的數據，打通私域和公域領域的各方數據實現整合利用，形成獨特洞察和分析。

一站式智能媒介管理平臺Alphadesk ?，基于機器學習算法、模式識別、點擊預測、轉化預測模型等AI核心技術，對每一次廣告的曝光進行決策。智能投放管理系統還可以對品牌自有DMP進行數據反哺，形成營銷閉環，提升廣告投放效果。

智能閉環，擴展了數據治理邊界，支持企業全鏈路經營數字化。這兩大產品服務過國內外數千家品牌企業，AI應用場景成熟，這可能就是深演智能的底氣吧。

挑戰與機遇并存

從營銷到決策，深演的機遇在，挑戰也不小。

每擴充一個新的場景，就需要深度了解這個場景的業務模式。

歐陽辰表示，積極地引入行業專家是一種可行的方式，比如在政務場景，就會引入在政府行業工作很多年有經驗的老司機帶路，讓行業專家幫解決業務定義的問題。

一旦問題定義清楚，之前的模型、產品、技術都是能夠比較好地適配過去。這個行業需要解決哪些問題、哪些問題最重要的、優先級怎么排序、優化什么目標，在打通新場景前，這些問題必須解決。

這樣實現一種人機同行的狀態：行業專家定義業務目標，輸出經驗，機器利用算法和數據探索解決方案。

目前，深演大概三分之一員工都是研發人員，這里面大概百分之六七十都是和大數據和策略相關的，歐陽辰表示，隨著公司的戰略發展和擴張，公司將持續引入技術人才。

進化的下一個形態？

從AI營銷進場，業務邊界可以擴展多遠？

深演智能趟出了一條值得品味的路子，營銷技術背后的算法，在企業不同的階段可以化身為不同的形態。

深演智能投資人田溯寧曾表示：“未來的企業，只有兩種，一種是以“深演”代表的數字化企業，另一種是非數字化企業。當今企業正在發生深刻的數字化轉型，每個企業都應該擁有智能決策的“神經系統”，“深演”這次品牌升級代表企業轉型的未來，代表智能化企業的方向。

手握一套底層的“福爾摩斯”的技術架構，外加Alpha-OS ?這樣的全鏈路數字化工具，深演在智能決策賽道上似乎如魚得水。

可以看出，創立11年的深演還處于一個場景不斷擴大、人才也緊缺的業務上升期。

而這個上升的斜率，也存在急劇增加的可能，比如上市。

黃曉南表示，上市這件事不是深演的目標，而是一個階段。

就像AI的不斷進化一樣，深演不會放棄任何一個“進化”的機會。

— 完 —

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