直播干货 | 大数据时代不做数据的富豪、决策的跛子！
《企业出海必看11课》已于上周五上线第一课直播，正式扬帆起航~（全系列11课全部报名入口戳这里＞获取）。
本周起，每期“出海”栏目都会将上期直播中的知识点，总结整理后以图文形式呈现给各位舵手。
正式阅读前，建议先抓紧时间——报名本周五即将上线的《企业出海必看11课（二） | 低延迟少成本的全球部署》
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报好名了？接下来跟着节奏回顾《企业出海必看11课（一） | 带着AI去出海》
内容来源：微软全渠道事业部首席技术官 徐明强博士
*经「微软商业视角」整理编辑后推送
- 领航员介绍 -
1.大数据时代
这一期直播的主题是《带着AI去出海》，之所以企业出海一定要提到AI，是因为我们已经处于智能时代。
那智能时代又是什么呢？如果问一个AI专家，Ta会给你看一个深度学习网络：
如果去问经济学家，Ta会告诉你：智能时代的实质是预测问题的价格变低，所以要把业务问题转化为预测问题。
用围棋举例，一个棋手下了一步棋会凭经验和感觉说“这步下的妙”或是“糟了，刚才下了一步废棋”，这些都是非量化的描述；而要是换成人工智能，每下一步Ta就可以量化下了这步棋后胜率是多少。这个例子就是人工智能把下棋变成了预测问题。
说回企业，在智能时代要学会看企业里哪些问题可以变成预测问题。
将要将业务问题转换为预测问题，就不得不提到智能时代必然要面对的——数字化转型。微软全球的客户和合作伙伴用实践告诉我们，数字化转型有四个要素是非常重要的：1.密切客户沟通；2.予力赋能员工；3.优化业务运营；4.转型产品服务
过去这四部分都是独立的数据烟囱，在IT圈子有句俗语：数到用时方恨...未打通！而数字化转型就是让这四部分形成数据闭环，互相打通。
如果一个企业的客户数据没有和后台运维或是产品数据打通的话，往往回答不上老板的问题。比如老板问：“我们这么多产品，哪些经常出故障？原因是？”
这时候就需要产品数据库和后台运维数据库打通，运维就会发现哪些产品经常出问题，用自然语言分析把故障原因找出来。
很多企业老板也经常会问我：“你说的这些都很好，但我就想从一个地方开始，我现在面临的是获客问题，有什么先进的数字化手段可以帮我解决？”
这时候我的回答是：你有没有玩儿过魔方？你玩儿魔方的时候会不会把一面全部做成同一颜色再做其他面呢？
玩儿过魔方的人自然之道这是不可能的，必须同时处理6个面最后才可能成功。同样，数字化转型也是全方位的。
所以你只侧重“获客”这个方面，忽视了后台运维忽视了转型产品忽视了赋能员工，其实就只是用一个新的数据烟囱替代了旧的数据烟囱，就像广泛流传的那句话：大数据时代很多企业都是数据的富豪，信息的乞丐，决策的瘫子——原因就是没有从这四个方面全方位做数字化转型。
2.CIO不必苦恼：
*下方高能AI演示
智能时代CIO很苦恼：以前招人...Java，招.Net等技术人员就能解决企业应用的问题，而到了今天各种技术层出不穷——物联网、大数据、云计算、人工智能、混合现实等等，作为一个CIO自己搞清楚已经很不容易了，还要招人.....一方面招到合适的人不容易，另一方面像人工智能的能力分布在一些大公司和初创公司里，要学习掌握需要很长时间！
为了帮企业应对这些挑战，微软在人工智能领域提供了以下这些服务。（*敲黑板：接下来的内容建议截图保存）
· 预训练模型：积累了微软多年研究结果，包装成简单好用的服务，比如你可以用8行语句就让你的应用拥有视觉能力（调用视觉API），同样也有语音API、语义理解API、还能让应用有搜索能力——这些预训练模型（API）可以让所有程序员轻松地让自己的应用更智能；
· 主流框架支持：对专业的数据科学家也可提供主流的框架支持，让他们利用微软云计算强大的运算能力来套自己的训练模型；
· 机器学习预测服务：针对要对业务做预测的企业，提供机器学习服务。
而对预处理模型和用户自己的模型，都提供强大的CPU/GPU等基础设施支持，同时这些模型既可以部署在你自己的数据中心，也可以部署在微软的云上，更可以部署在边缘的设施上。
接下来我就要非常高兴的宣布：微软的人工智能已经赋能边缘设备！
怎么理解呢？过去大家都知道我们一些非常好的人工智能模型是跑在云上的，云和本地还是有一定时间延迟的，比如和机器人讲话你会发现经常有一些“时差”，对话就不可能非常流畅。但你的客户会期待“有问快答”，不仅要回答而且还要回答的快！
所以为了满足客户这样的需求，我们现在就把文本分析、语义理解、计算机视觉等等模型赋能边缘设备。
点开下面的视频，就可以看到我为大家演示的——边缘设备中的认知服务！
（戳开视频，看如何利用边缘计算大大降低人工智能服务响应延迟）
看了演示，大家已经（震惊地）发现当我们把训练模型放到本地后，访问延迟确实会大大缩减！
趁热打铁，接下来再为大家介绍一个声音合成的经典案例：小米9发布会上的“王源专线”
现在继续点开视频，由我来给大家揭秘——“王源专线“到底是怎么实现的？
（戳开视频，看如何利用神经元技术合成自然的“王源音色”）
看了上面这段演示，不难听出利用新的神经元技术合成的声音比传统方式自然许多更贴近人声。有这样的技术，企业以后做机器人也可以考虑用更加悦耳的人声去提升客户满意度。
3.自动化机器学习：
分享到这里，我们回到如何将业务问题转化为预测问题。过去，我们数据分析是“看着后视镜在开车”。常问的问题是：“之前发生了什么问题？“”为什么会发生？“...都是描述性和诊断型的分析。
而我们现在都知道了，在智能时代最关键就要发现我们业务当中什么能转化为预测问题。在预测维度上，比如零售业我们会问“下周商品出货量会怎样？什么时候该补货？”，或者决策上“我们该如何提高交易的转化率？”...这一切，都依赖于机器学习的能力。
接下来，就给大家演示——利用自动化机器学习进行贷款预测！
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01.
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03.
再次提醒！
本周五15:00即将上线《企业出海必看11课（二）》低延迟少成本的全球部署》
抓紧最后报名机会——1）直播前自动收取直播间链接；2）直播后可下载讲师PPT及免费《企业出海白皮书》3）还有...?
- 领航员介绍 -
| 出海第二课 | 企业出海必看11课：低延迟少成本的全球部署 |
| 直播时间 | 2019.03.29 15:00 |
| 重点剧透 | · 跨境连接的合规性 |
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