2020年5月27日星期三

开发物联网移动应用的注意事项 Considerations For Developing IoT Mobile Applications


福布斯调查显示,三分之二的消费者表示他们可能会在2019年之前购买物联网设备,典型的物联网产品包括智能家居。

消费性质的物联网设备通常使用移动应用程序来操作,也就是现在的手机将安装驱动物联网设备的应用,这是对目前开发互联网移动应用的升级。

无论是企业还是开发人员, 都需要对物联网有一些基本的了解,包括物联网的设备,硬件,软件,开发平台,挑战等


物联网的四个主要组件



任何物联网系统都包含四个主要组件:

硬件
硬件包括各种传感器和移动设备。

软件
软件是基于云的应用程序,是用于管理和控制与其连接的所有设备,并且从传感器收集信息,并将其显示给用户。


云被用来处理数据并进行排列,最大优点是不占存储数据的空间,云是物联网最重要的技术之一。

网络
网络链接物联网系统内的所有设备,并且发送数据:从手机到传感器和设备然后再把传感器和设备上收集的数据发回。


物联网挑战



在开发物联网应用程序之前,您应该了解这个行业尚未解决的挑战。

有两个主要挑战

1.安全是物联网最大的挑战
造成物联网安全问题的原因是, 每个制造商和软件开发公司都制定自己的标准,像 API,连接和安全标准,这导致整个物联网行业标准化程度不高,安全规则模糊。由于物联网被连接的设备众多, 入口点容易受到黑客攻击, 并且访问设备上的一些敏感信息并且控制整个系统。因此物联网应用开发人员应具有一些网络安全方面的专业知识。

2.技术不一致是物联网行业的另一个挑战
你所开发的应用程序,不一定把所有智能设备都连接起来。 移动应用程序具有许多标准和准则,可让它们在不同的设备上工作并借助API相互连接。 一些物联网设备尚不具备这些标准。




              7 Layers of the Internet of Things

开发一个物联网应用



在对物联网有了一些基本了解之后,在开发互联网移动应用时应注意以下问题


1.选择平台
开发互联网应用,首先要选择一个合适的平台,选择平台时要考虑它们支持哪些技术以及费用是否合理,是否已经过验证。

以下是一些验证过的物联网平台

HomeKit
Android Things
ThingWorx
Xively
Ubidots
Azure IoT Suite
IBM Watson
Oracle IoT
Kaa

这些平台都在尝试解决不一致的问题,以便使物联网应用开发人员可以把来自使用不同协议的不同供应商的设备连接到一个统一系统中。例如,谷歌的物联网平台(称为Android Things)现在支持许多制造商的设备,并且可以连接到传感器。

2.选择硬件
硬件要可靠,质量要有保证,并且要符合你产品的需求。

3.确保速度快
物联网应用程序的速度必须非常快,越来越多的物联网移动应用会在 5G 网络上使用。


4.确保安全性
由于大量的设备被连接在一个网络中,所以数据很容易被侵害,而且是敏感数据,所以安全性必须得到保证。

确保物联网应用程序安全的技巧包括 :
仔细选择硬件供应商
使用经过验证的物联网平台
加密数据并且保证不容易被删除
使用受保护的网络


结论


从现在开始, 移动应用程序将升级为物联网移动应用, 企业在开发物联网移动应用时,应特别重视加强安全性, 保护数据隐私, 为消费者提供安全可靠的移动应用。


#物联网 #移动应用 #物联网平台 #网络安全



2020年5月26日星期二

人工智能团队的6种角色和人工智能职业机会 The role of artificial intelligence teams and career opportunities


今天的这一篇文章, 观点具有一定建设性,对于正在寻求职业发展,找工作的年轻人有一定的启发, 不仅如此他对于中型公司或者新型的创业公司如何组建一个人工智能团队也是有一定的参考价值。

对于小型公司如何解决人工智能应用问题,也提出一些建议。

文章的大意就是目前整个世界处于大流行期间,整个世界的经济处于萧条阶段,但是对于公司而言,这个时间是最好的用来发展技术和科技的时机,文章甚至引用 “不要让危机浪费” 的说法加以强调。

整篇文章建议公司的人工智能团队应该是具有六种角色的组合。


人工智能团队的六种角色和人工智能职业机会


商业与人工智能战略家
这一角色是商业战略家和数据科学家的结合,通常这个角色既要懂得商业的战略,运营,管理,市场等,同时还要具有技术和科技背景。 就是说要懂得商业操作中的技术难点,问题出在哪里,并且懂得运用什么样的科技来解决这些问题。作为战略家同时还应对未来5到10年商业上如何运用科技,以及科技的发展对于商业的影响具有一定准确的预估。

数据工程师
数据工程师这个角色负责数据的收集,整理,转换,储存等工作。这一角色要求具有很强的代码编写能力, 需要熟练掌握一些程序语言,例如SQL,Python,C ++和Java。同时对于一些数据的处理,需要使用一些新开发的工具, 像 Trifacta 和 Forge.AI 等初创企业提供的工具和解决方案。

数据建模师
数据建模师通常要求具有很强的数学和统计学的技能,他们运用数据模式来预测结果, 他们还负责训练模型用于预测。
大型科技公司通常会雇佣具有数学和统计学博士学位的人,进入这些公司以后通常是从事相关平台的开发。科技创业公司通常会开发类似的平台产品,也会雇佣具有这类背景的人才。

数据转换工程师 Data Conversion Engineer
这个角色要求具备云专业知识和软件工程技能,最主要的工作是将原型代码转换为生产版本,并建立了一个云环境来部署模型。还包括其他, 像管理版本控制,缩短响应时间和构建API等。

基础架构工程师 Infrastructure Engineer
这个角色同样要求精通云技术和软件工程技能, 主要工作是建立数据库来存储数据并促进访问,以及维护安全性和隐私性。

数据分析师/可视化人员
这个角色是把晦涩难懂的数据转换为清晰可读的模式,以图形等形式表示出来,供管理层和其他团队使用。
要求会使用的数据分析工具包括
Qlik
ThoughtSpot
R
Tableau


小型商业公司的人工智能解决方案


对于一般小型商业公司,不太可能组件这种人工智能团队。如何运用科技战略,最好的解决办法就是外包,使用外包团队和自由职业者。

整体科技战略规划
通常可以由外包的科技战略家,专业团队来帮助规划和实施,时间稍长,费用也较高,但是较全面,一般不会有项目重复的问题。

个别科技项目
针对个别科技项目,可以寻找自由职业者,自由职业者多通过使用现成的工具来完成这些项目,通常项目时间短,投资少,缺点是缺乏整体规划。


结论


小型公司的科技战略方案可由负担得起的外包的战略家和专业团队来规划和实施,个别科技项目也可以交由自由职业者完成。

对于在人工智能领域寻求发展的人,无论是大中型科技公司,还是创业公司都提供了机会,对于自由职业者也可以通过学习和使用人工智能工具 为小型公司的科技项目工作。


#人工智能 #商业与人工智能战略家 #数据工程师 #数据建模师 #数据转换工程师 #基础架构工程师 #数据分析师

2020年5月22日星期五

使用谷歌助手开发聊天机器人 To Develop A Chatbot With Google Assistant


谷歌助手 Google Assistant 是谷歌 Google 开发的基于语音的帮助服务, 是利用人工智能技术的虚拟助手。投放市场之初,它只是安卓 Android 和谷歌设备的一部分,主要在移动和智能家居设备上提供。自2016年,谷歌允许其他制造商和开发人员将谷歌助手与他们的产品和服务集成在一起,这使谷歌助手取得了飞速发展。谷歌助手可以进行双向对话,加上其它卓越功能,使它成为目前最先进的语音助手之一。


谷歌助手 Google Assistant 的主要功能

Google助手的一些关键功能包括

识别声音
谷歌助手可以根据不同人的声音识别他们,并允许其相应地调整语音响应,这个功能是谷歌领先的。

减少协调
谷歌助手可以一次处理多个被输入的指令,从而轻松快速地完成各种任务,这个功能也是谷歌领先的。

了解语境
谷歌助手了解输入指令的含义,理解问题的意图,从而相应地提供答案。

轻松整合
谷歌助手可以轻松集成到其他制造商的智能设备中,像是智能家居产品, 使它们更容易管理和控制。

随着人工智能的飞速发展,聊天机器人广泛地被应用。语音识别已成为聊天机器人的一部分, 它使得您公司的机器人能够倾听客户的声音,了解他们的需求,并且立即提供相关的信息,增强了客户之间有益的互动,提升了客户的体验和满意度。


谷歌助手 Google assistant 聊天机器人优势


以上提到的谷歌助手 Google assistant 的主要功能,使得应用谷歌助手的语音驱动技术开发聊天机器人, 成为企业的一个重要选项,并且具备以下优势

与多种设备集成
区分不同声音
同时处理多个指令
提供实时答案
理解自然语言
支持多种编程语言


结论


谷歌助手 Google assistant 以其卓越的语音识别技术,将为中小企业开发聊天机器人提供更多选项,构建更加高效和多功能的智能聊天机器人。


#人工智能 #聊天机器人 #商业 #声音识别


Google Assistant for Chatbot Development

2020年5月20日星期三

Deepgram - 利用人工智能实现商业语音识别和文本转录实例 Deepgram - An Example of Speech Recognition And Text Transcription Using Artificial Intelligence in Business


语音识别是一种可以识别口语单词然后将其转换为文本的技术。声音识别,这是一种根据声音识别人的技术,是语音识别的分支。

脸书 Facebook, 亚马逊 Amazon, 微软 Microsoft, 谷歌 Google and 苹果 Apple 五大科技公司已经相继开发出来语音识别产品。

亚马逊 Echo and Alexa,Google Home and Assistant, 微软 Cortana,苹果 Siri, 这些产品已经开始主要应用于家庭,和娱乐,有的也附带了部分商业功能。


商业用途的语音识别系统已经出现


Deepgram 基于人工智能的搜索平台, 具有语音转文本的功能, 可在现场,电话,音频和视频文件中通过声音和文本同时搜索文字中的关键字并转换和记录, 将帮助企业处理会议,电话和演示记录。这个记录是相对准确的,不会达到人类记录的那种准确程度,正在逐步的提高中。但是对于公司来说,确实能够节省大量宝贵的时间和大幅度降低成本,并且收集到相当珍贵的数据。

这是企业利用语音收集和分析数据的典型。

在 Deepgram,使用端到端深度学习语音识别系统创建了一个完全不同的解决方案,从而使收集语音数据更快,更准确和可靠,真正满足了企业公司的需求。

Deepgram 的创新在于用人工智能处理文字和图形, 使他们形成混合的自定义模型,然后对这些模型进行全面培训,使他们能够采用从电话和Podcast到录制的会议和视频等格式的文件。

Deepgram 语音存储的创新方式,能帮助客户按其发音方式搜索单词,即使拼写错误,Deepgram 也可以找到它们。

Deepgram CEO 斯蒂芬森说,Deepgram 的模型会自动拾取麦克风的噪音概况,以及背景噪音,音频编码,传输协议,口音,价位(即能量),情感,对话主题,语速,产品名称和语言。此外,他声称,与行业基准相比,它们可以将语音识别精度提高30%,同时可以将转录速度提高200倍,并且可以处理数千个同时的音频流。


语音识别和转换系统 Deepgram 工作流程

1. 准备数据
以充分的准备和培训来确保更高的准确度

2. 训练模型
这个过程实现端到端自定义语音模型

3. 实现转录
使用模型实现大规模,自动化地转录


结论


Deepgram 是为商业公司提供语音转文本服务的其中一个,未来会有更多的科技创业公司涉足这个领域,这项技术将为大量的商业公司日常的会议,演讲,产品发布会,展览等活动做记录,以及收集和分析数据,并最终创造价值提供便利。



#人工智能 #语音识别 #文本转换 #商业


Deepgram 

2020年5月19日星期二

Uipath 人工智能发票处理系统简介 Introduction to Uipath’s Artificial Intelligence Invoice Processing System


会计人员手工处理发票始于1000年前,这种工作被重复了1000年,随着人工智能的发展,手工处理发票的时代就要结束了。

目前发票处理的难度在于以下两点

发票没有统一的格式
发票的辨认难度很大

假设一个会计人员一天处理100张发票, 他可能会同100种不同的格式打交道,这意味着过去的发票处理是一套相当乏味的重复性劳动,把处理发票的人员变得像机器人一样。


Uipath 人工智能发票处理系统功能


你听说过 uipath 吗? 它是一套利用人工智能处理发票的系统 , Uipath 的口号和目标是 “ 我们做机器人,所以人们不必是机器人”, 现在看来他们正在实现这个目标。

Uipath 开发的系统,克服了以前技术上的弊端,训练人工智能理解现实世界中的文件, 它可以根据您公司应付帐款,应收账款,和处理其它费用流程的特定需求和要求,自动从收据和发票中识别并提取各种业务信息。即使您的文档中包含不清晰的信息,机器人也会找到相关信息,例如供应商名称或发票编号。

即使发票格式更改,他们的人工智能仍可以自动确定需要从文档中提取的关键信息的位置,这将会轻松地处理发票。

UiPath 的 Studio工具,用户可以将人工智能直接拖放到自己的工作流程中,并与其他关键文档处理功能(例如,Taxonomy Manager和Validation Station)实现无缝集成。

最具创新的是,用户可以轻松地发送机器人以将提取的数据输入正确的应付账款或费用管理后端系统,以完成这些流程的端到端自动化。

这些模型具有自学功能,随着更多用户与他们进行交互并在工作流程中使用它们,它们会不断地改进,变得更加聪明,能够更准确地完成任务。


Uipath 系统工作流程

Uipath 流程如下

发现
发现人工智能和员工自动化合作的机会

创建
从简单到高级,快速构建自动化

管理
在企业范围内管理,部署和优化自动化

运行
通过与您的应用程序和数据配合使用的机器人来运行自动化

整合
将人员和机器人整合为一个团队,以实现无缝的流程协作

测量
衡量运营的绩效


结论


随着人工智能的开发和使用越来越广泛, 很多手工操作且重复性高的工作, 都将被人工智能所取代, 将帮助商业公司实现更高的效率, 和更低的成本。


#人工智能 #商业 #发票 #收据 #会计

Source :  Uipath

2020年5月15日星期五

企业大数据战略的挑战和机遇 Enterprise Big Data Strategy’s Problems and Opportunities



大数据具有5v特征

企业在使用大数据时面临四大挑战和六大机遇 (成功要素)


大数据战略的4大挑战

根据对大数据行业调研,企业今天在运用大数据时还面临不少困难。主要包括战略、人才、数据资产和工具等四大类挑战。

战略:仅有约23%的企业拥有明确的大数据相关战略,决定并知道如何将大数据分析有效地应用于企业运营,并建立相应的组织能力、流程和激励机制来赋能数据分析以支持决策。

人才:仅有约36%的企业拥有专门的数据分析团队

数据资产:仅有约19%的企业拥有高质量、一致性较好、易于获取和应用的大数据。

工具:仅有38%的企业正在使用先进的大数据工具

企业建立大数据战略的6大关键因素

1. 发现独有的“数据资产”
遵循的步骤是
发现 :发现目前数据资产的来源,种类。
评估 :评估数据质量,重要性,数据资产是否与业务发展相关,是否与企业的经营战略目标之间存在差异。
管理 :对获取的数据进行清理,储存,保持数据的可用性,一致性。

2. 了解数据资产怎样“创造价值”
在评估企业的数据资产后,需确定如何运用其对企业战略进行支持与引领。具体而言,大数据可为企业带来五方面的战略价值:

优化企业内部运营流程:改变现有营销策略。
优化现有产品与服务:提升客户体验。
开发新产品新服务:保险公司可依据客户的驾驶行为推出不同折扣的保险产品。
建立新业务模式:理财服务公司免费赠送个人财务软件给用户,在用户使用时分析其消费数据,再向其精准推送相关广告。
获取生态系统控制力:例如某电子商务公司数据产品团队基于其平台收集的大量交易数据,为平台上的卖家开发各类大数据产品,帮助它实现数据化运营和增收,提升电商生态系统对卖家的吸引力。

3. 识别优先应用场景
因为公司的资源有限,所以对于大数据的应用场景应该做具体的评估,不论是业务部门还是职能部门,应该结合他们的现实需求, 通过价值创造与业务成熟度两个维度对大数据应用进行评估和优先级排序。

4. 数据分析常态化
企业需要不断将数据分析能力转化为内部应用产品,并将数据分析工作常态化。同时需要持续维护数据分析产品并监测实际使用效果,为业务与职能部门提供数据分析支持。

5. 为大数据提供强力保障与支撑
大数据战略的实施需要组织,人才,和 IT 技术的支持。需要多样化但人才队伍, 开发, 分析, 管理团队, 除了组织与人才之外,大数据的落地还需要强大的IT系统架构作为支撑。

6. 加强大数据隐私和安全管理
大数据涉及个人隐私,商业机密等,一旦泄露,会对个人,公司,都造成负面影响,在收集和分析时,应采取应对措施。区分隐私敏感程度而决定是否采集或怎样采集,按照国际,国内相关法规管理数据隐私,并采用多种技术手段降低隐私风险。必要时可寻求专业公司的支持。

大数据的6种典型应用

个性化营销
用户兴趣数据与日俱增,消费者呈现长尾化趋势,导致了个性化成为大数据的应用方向。企业成本最优的规模化生产向客户化定制方向转变。同时,个性化推荐成为典型应用。

对客户价值的识别和挖掘
以数据为支撑的客户终身价值的评价和分析将有助于公司建立市场细分的策略,确认哪一类客户才是值得花费成本来建立客户关系的,并最终找到自己真正的目标客户群。

客户流失预警
客户流失预警对企业的战略制定有着重要意义,不同的算法,可以发现最终客户流失的原因,最终帮助企业决定是否需要挽留这些用户。

以数据驱动投放精准广告
数据帮助企业在投放广告前要识别目标消费者,在投放中要实现精准定位,投放后要用一系列的数据工具进行广告效果监控。

帮助企业做决策
企业的各个部门,各种活动,收到哪些成效,存在什么问题,都以数据为依据。

库存管理和物流配送
网上零售,可以依据数据分析,精准计算库存,以优化资金使用,同时可提高物流配送的时间效率,提升客户体验。

结论

大数据的应用越发广泛,企业大数据战略既存在着挑战,又存在着巨大的成功机会,合理的规划布局,将有助于企业成功的实施大数据战略,从中获益。

#大数据 #商业 #战略

贝恩:企业大数据战略指南


2020年5月14日星期四

公司在部署人工智能时应注意的五个问题 Companies Should Pay Attention on Five Artificial Intelligence Issues

目前很多公司在人工智能的部署和使用上面存在着一些误区, 产生了一些问题, 这些问题做总结归纳如下。


公司在部署人工智能时应注意的五个问题


人工智能被作为目的(或摆设)而不是解决实际问题的工具
很多的公司停留在这一点上,很骄傲的对外宣布,我们有人工智能了,但实际上人工智能并没有对他们解决问题发挥出很大的功效。关于这一点可以先回到以前的互联网刚出现的时代,那时候的网站建设方兴未艾,所以很多公司把拥有网站做一个目标,但是很多网站建好以后也并没有解决实际的问题,网站成了一个摆设,更不要说其他方面的工作做得不够,像是网站的排名,如何排到比较高的名次,如何能让网站吸引访客,并且提高转换率。现在的人工智能的部署也遇到了相似的情况。公司应该从解决现有具体问题开始部署人工智能, 像是预防诈欺,市场预测等。


采用投资组合式的人工智能部署战略
人工智能的部署,和开发使用,不应该集中在某一个项目上。而是应该分散在多个项目上,对于一些目前已经存在于工作当中的,急需解决的, 并且可以短期内解决又能收到成效的项目, 这属于短期的人工智能投资项,应该早做投资,解决这些问题,并且从解决这些问题当中获得的收益,用来开发其它需要长期投资解决的项目。

例如,一个汽车保险公司的长期项目可能涉及创建一个全自动的索赔流程,客户可以在其中拍摄自己的汽车损坏并使用应用程序解决索赔。建立这样的系统以提高效率并创造无缝的新客户体验需要AI方面的技术和共识。


注重公司内部人员培训
开发和应用人工智能, 不仅要依靠外部的专家, 团队,更需要对公司内部的人员进行相关的培训。 人工智能对很多公司来讲是个全新的项目,不太可能有现成的团队,所以提供相关的培训是很重要的。 这一点对于人工智能在中,小公司的应用尤其适用。


要着眼于人工智能创造的长期利益
因为人工智能是一个全新的项目, 一些公司在开发和应用的初期遭遇到很多困难, 可能会导致他们放弃。 这将给这些公司后续的发展制造困难,这些发展不只是在应用人工智能,而是整个公司的战略层面, 所以要以长远的眼光来看待目前应用人工智能中存在的问题,做长期的投资,而不应该因为遭遇暂时的挫折而放弃。


人工智能在应用中存在风险和偏见应积极应对
因为人工智能是人类依据各种数据开发出来的产品, 他的算法必然会得出跟人类相一致的结论, 导致存在人种, 族群, 文化, 性别等方面的偏见和歧视。对于公司本身,和社会都会产生很多负面影响。 所以公司在应用着人工智能方面应考虑到这些问题,及时纠正他们的算法。


结论


公司在人工智能的开发和应用势在必行,但是应用初期存在着很多问题,会导致偏见,错误甚至是利益损失,并且应该做好长期投资的打算,并及时地更正使用中的错误,使人工智能发挥正面,积极的意义。


#人工智能 #公司 #商业



Source : Five Strategies for Putting AI at the Center of Digital Transformation

2020年5月12日星期二

Perfect Corp 利用人工智能为微信用户提供美容方案 Perfect Corp Provides Beauty Solutions for WeChat Users with AI



众所周知,Perfect Corp是利用人工智能的美容技术服务商,它的 AI+AR, artificial intelligence (“AI”) and augmented reality (“AR”) 技术,实现更加动人的美丽。YouCam Makeup 项目是利用最精确的面部映射技术进行逼真的虚拟改头换面。




Perfect Corp 和 YouCam Makeup 为微信 WeChat 小程序提供三种数字美容解决方案

AI Smart Shade Finder迷你计划
这个计划在于向微信用户推荐个性化的产品。 通过使用高级人工智能和深度学习让用户虚拟尝试多种粉底。特点是种类多,这个小程序可以检测近9万种肤色。通过分析结果,消费者可以轻松地在几秒钟内尝试几种粉底,以便能够找到最合适的。

AI皮肤诊断迷你应用程序
这个程序是用来对用户进行皮肤分析的, 用户可以根据自己皮肤状况, 包括皱纹,斑点,纹理,油腻程度,黑眼圈等状况 获得个性化的建议。 客户直接从其移动设备接收即时皮肤诊断,这使他们能够在购买决定中找到专门针对他们的护肤产品。

AR虚拟化妆试穿迷你计划
Perfect Corp 的AR技术基于(具有3,900目) 创新的,实时的,高清面部3D Live Mesh技术,可为微信美容购物者提供超逼真的虚拟妆容试穿体验,真实程度可与实体店相媲美。消费者可以在7种不同质地的唇膏之间进行选择,并尝试使用眼影膏,眼线笔,腮红,遮瑕膏等,以找到自己最喜欢的产品。

微信美容产品供应商还可以通过基于人工智能的Beauty Advisor服务吸引客户,该服务根据面部特征和偏好提供个性化的外观建议,因此可以使客户可以节省时间。

从这个事例来看,人工智能的新技术,应用在美容方面, 最主要的就是体现了个性化服务和虚拟服务,使得消费者选购更适合自己的产品,并且节省消费者和商家的大量时间,

微信是中国最大,最主导的社交平台,这里有多种品牌的美容微信公众号,消费者经常访问这些微信公众号,寻求美容产品和服务的信息。 Perfect Corp 和 YouCam Makeup 为微信 WeChat 小程序提供三种数字美容解决方案,将会为消费者提供准确快速的服务,以便他们做出更适合自己的决定 。


结论


这个事例就在于把人工智能,虚拟技术,社交媒体结合起来,以提高个性化,精准化和广泛的美容服务,对于消费者和商家都节省时间和省略重复性的工作,提高了效率。



#人工智能 #美容 #微信


Perfect Corp


注:微信公众号相当于脸书上的网页 (Facebook Page)

以客户为中心给金融科技下定义 Customer-Centric Definition of Fintech




什么是金融科技, 到目前大概还没有一个明确的定义, 在 “什么是fintech?金融科技?” 这篇文章中, 作者在开头就阐述了所谓 “千面金融科技”, 意思是不同方面的人士对于金融科技有着不同的定义和解释。

总结如下,从银行人士的角度来看, 金融科技是提高服务效率的东西。 与金融服务有联系的创业者认为 P2P平台是金融科技的体现,而金融巨头则认为是把 IT及其它相关技术赋能予金融,来个“如虎添翼”,这才是金融科技。

而本文作者则认为,这些观点都有一定道理, 但是不全面。 




以客户为中心给金融科技下定义

要给金融科技下一个标准的,全面的定义, 应该从为用户提高使用价值这个角度来定义,就是要“以客户为中心”。 所以作者把金融科技定义为 ,“金融科技,应当是一种解决方案,集科技、客户洞察、金融场景、产品运营等于一体,帮助金融机构适应用户金融消费习惯的新变化。”

以此能够延伸出以下4个结论

1. 不能离开金融场景谈金融科技
不论是技术人才的使用, 还是技术的开发和应用, 都应该牢牢的与金融场景,事件,问题相结合。

2. 同质化的赋能不是金融科技的全部
各种机构对于金融科技的战略布局是很相似的, 但是最终在用户层面的体验应该是不同的。

3. 金融科技终将走向平台化
在以金融科技为核心构建的生态系统中,提供各种服务的机构最终会以平台的形式生存和发展。

4. 中小金融机构也可以发力金融科技
金融科技为中小型金融机构参与提供了便利,这将导致市场竞争机制更加完善,从而更加有利于消费者。

结论

人工智能,云计算,大数据能够通过收集和分析用户的行为, 更加准确的开发客户,提供产品和服务,做更准确的市场分析。

金融科技公司在客户分析方面充分利用大数据分析,能够为客户提供个性化的金融服务,提升场景化服务水平。

金融科技,是金融与科技的结合, 最终的目的是要提升用户体验。



#金融科技 #大数据 #云计算 #人工智能


什么是fintech?金融科技?

2020年5月8日星期五

人工智能处理发票大幅降低成本 Invoice Processing Cost Can Be Dramatically Reduced by AI

人工智能应用在财务部门,其中一个典型的事例是处理发票。

 

发票,是每个企业都需处理的。依据传统处理方式,认证、录入、分摊费用、会计凭证等一系列流程,都要耗费大量人力。而现在,发票正迈入人工智能处理的新时代。无论从大型企业到中小企业,人工智能在财务管理领域的应用,越来越深入和广泛。人工智能将解决发票处理过程当中的利用人力进行数据收集,整理等重复性,和容易发生错误的工作。

 

除了这些以上常规的工作,人工智能还可以执行其他工作,就像人工操作一样。 其中包括交叉检查发票,采购订单和库存,以及将不明确的发票转给会计师进行进一步核对。




人工智能处理发票节省80%-90%的人力成本

看看以下几个事例,

在员工端,一张发票的录入能从1分钟缩短至2~4秒。在财务端的审核工作,能提升的效率约50%。

拍照录入做账,节省客户递送成本和时间成本,防止票据丢失。升级为云储存,同时可以和ERP系统即时对接,随时查阅会计凭证和票据影像处理效率提升了30倍以上。

自助交收票据服务,扫描识别并自动填单可7天24小时进行,在点数、真伪识别及信息核对等工作上节省80%以上的工作量。

人工智能使得计算机可以更好地模拟人眼和大脑去识别各类票据,从而成为一位票据识别的“专家”。

人工智能用于处理发票,只是财务部门的一项工作,可以预期,随着人工智能的进一步发展, 将会有更多的功能得以开发和应用, 例如,诈欺预防,审计, 财务评估, 破产预估等。 

结论

人工智能将会取代财务部门中一些密集型和重复的工作。 但是另一方面,它也成为公司和其他组织的得力助手,节省大量成本,和减少错误。

会计师将拥有一个智能工具来更快地填写表格,以便他们可以专注于预算等更高层次的工作,节省下来的人力将可以从事其它新兴产业。

#人工智能 #财务 #会计 #发票

Source :
每刻报销
远光软件
上海舒问企业管理咨询有限公司


2020年5月6日星期三

5种企业常用的数据可视化分析工具 5 Visual Analytics Tools Commonly Used by Businesses

企业在经营的过程中, 收集到了大量的数据,这些数据在没有经过加工和处理的情况下是很难读懂的。经过分析,和处理过的数据,对企业才是有意义的,有价值的。其中之一的分析方法就是数据可视化分析,它涉及统计,数据挖掘等工作和技术,这个分析过程被称作数据可视化。


数据可视化分析也使用了人工智能和机器学习,使得数据变得清晰,有条理和简单易懂,使得企业管理人员,销售团队,市场团队,客服团队 ,这些非数据分析的专业人士也能够轻松读懂,帮助他们了解经营,销售,服务等状态,以及企业自身的优势,劣势,从而做更正确的决定。


可视化分析工具的基本功能和特点

一般的数据可视化分析工具具备以下几个部分

数据可视化

数据可视化是指获取数据并以图形,表格等形式显示信息。


仪表板

这里能够看到图形,表格等,使各个团队和管理人员能够看到关键信息,像 KPI 和及时的信息,比如库存管理,及时调整库存能够使企业更有效地运用资金和增加销售。


集成

可视化软件能够与企业的多种数据源集成, 以便收集,加工,处理数据。这些数据源包括数据库和其他销售,服务,库存,市场,人力资源等软件。


合作与分享

可视化软件的这部分能够使企业与合作伙伴分享这些可视化的数据,添加评论,增加互动,讨论货物供应,市场推广等问题。


几种常用数据可视化分析工具


Tableau
使用户能够以不同的预定义图表和动画形式显示数据,以可视化多个组或时间段内的变化。

支持地理空间交互

执行特定分析,得出趋势线,并做出预测。


Microsoft Power BI

提供了各种图表建议和动画,以定制和说明性的方式表示数据。

Power View 可以通过丰富演示功能与其他人共享见解。
提供特定分析和预测性分析。


Infogram

可将实时数据连入图形,以显示最新数据 

可向图表添加个性化功能, 像视频图片,这可以为交互式媒体增加内容。


Google Charts

Google的这款软件最大的好处就是用户友好 。

图表是交互式的和可缩放的,使用户有机会与数据进行交互,并最终使它们在页面上的保留时间更长。


Sisense

能够控制图表的自定义,以实现最高效率。 可以根据用户的意愿使图表变得简单或复杂。

可为图表添加个性化元素,增加互动。

集成多个数据源。



结论


以上这些数据可视化工具各有其特点,使得数据的处理和可视化变得更加容易和多功能,使得用户有更多的选择,能够根据自身的需求选择工具,从而更好的理解分析结果,为团队和企业做出更加准确的决定。



#数据可视化 #数据分析 #商业


2020年5月4日星期一

文本(数据)挖掘的基本步骤,技术和应用 Text (Data) Mining Steps, Techniques and Applications


文本(数据)挖掘(也称为文本分析)是一种人工智能(AI)技术,使用自然语言处理(NLP)将文档和数据库中的非结构化文本数据转换为结构化的文本数据,使它们适合分析。

对于企业而言,通过分析电子邮件,产品评论,社交媒体帖子,客户反馈等渠道获得大量数据,但是这些数据是非结构化的,不经过处理,对于企业是毫无意义的。


                        

文本挖掘的基本步骤


从多个数据源(例如纯文本,网页,pdf文件,电子邮件和博客)收集非结构化数据。

执行预处理,检测并消除数据中的异常。 数据清理使您可以提取和保留隐藏在数据中的有价值的信息,并帮助识别特定单词的词根。

从非结构化数据中提取的相关信息转换为结构化格式。

通过管理信息系统(MIS)分析数据中的模式。

把分析后的,具有价值的信息存储到安全的数据库中。

至此,企业获得的数据是对于决策有帮助的。

文本挖掘工具


文本挖掘使用的工具是自然语言处理, 这个过程就是把这些非结构化的数据转换为机器可以理解的信息,并且进行分类 。文本挖掘技术,使得企业能够处理大量的非结构化的数据,减少重复性的工作。

自然语言处理
通过模拟人类理解自然语言(如英语,中文)的能力,来帮助机器“阅读”文本(或其他输入,例如语音)。自然语言处理包括自然语言理解和自然语言生成,后者模拟人类创建自然语言文本,例如,总结信息或参加对话。Google的语音搜索就是采用自然语言处理来理解和响应用户的要求。

机器学习
是一种人工智能(AI)技术,它使系统能够自动从经验中学习,而无需编程,并且可以帮助解决复杂的问题。自然语言处理可以提取驱动机器学习中所需的干净,结构化的数据,而不再需要费时费力的手动注释。


目前的自然语言处理系统的特点
能够分析大量的基于文本的数据
理解复杂的语义,保持连贯性
提取关键事实,提供摘要

文本挖掘所使用的技术

基本技术

词频统计
可用于识别数据中最经常出现的术语,名词。 在分析客户评论,意见反馈时,经常用到,像价格便宜,服务周到,回复及时等,这些类似的词语经常出现,则表示顾客对公司的这些项目是满意的。

高级技术

抽取
是从大量文本数据中提取有意义的信息的过程,这种技术着重于从半结构化或非结构化文本中识别属性及其关系。 然后,把提取到的信息储存在数据库中,以供将来访问。

分类
是给非结构化文本数据分配类别或标签的过程。通过自然语言处理使构造复杂的文本变得容易,将其转变为有意义的数据。

总结
是浏览多个文本源,以简洁的格式制作包含大量信息的文本摘要,并保持原始文档的整体含义基本相同。


文本挖掘的应用领域


文本挖掘被广泛应用在商业,政府,医疗保健等领域。

商业
客户服务, 市场调查, 风险管理, 商业智能,战略分析,财务保险, 零售

客户服务
应用于客户服务的软件能够通过对各种来源的文本数据的分析来提高客户体验,像是解决投诉,减少电话等待,缩短回复时间等。

商业智能
利用文本挖掘技术,公司可以了解竞争对手的优势,劣势,以制定相应的策略。对于自己客户的行为,习惯,喜好的分析,能够开发个性化的产品和实施更有效的销售策略。

结论


文本挖掘使用自然语言处理,机器学习等技术有效,快速地处理大量非结构化的数据,使它们变成有价值的信息,从而提高各行业的效率。



#文本挖掘 #自然语言处理 #机器学习 #词频 #信息抽取

Source : What is Text Mining: Techniques and Applications

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