除了向各大咨詢公司尋求幫助,面對(duì)客戶流失、轉(zhuǎn)換率下降等問題,相關(guān)企業(yè)現(xiàn)在又有了新的選擇——人工智能咨詢服務(wù)。
趙紫州和師兄褚英昊在今年6月,成立人工智能咨詢公司“WeAI”。他們利用多層次深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(MLP)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型人工智能模型, 為客戶提供定制化的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和分析方案。
團(tuán)隊(duì)于今年10月正式推出業(yè)務(wù),已經(jīng)為某共享單車、“巧課力”幼兒早教平臺(tái)等公司提供出行需求預(yù)測(cè)或客戶轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
“如果把人工智能看做對(duì)人類智能的模仿,我們掌握的算法便是模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng),對(duì)應(yīng)的是人腦深沉次的數(shù)學(xué)邏輯功能?!壁w紫州所提到的算法,正是多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(MLP,Multilayer Perceptron)。
2015年,剛經(jīng)歷了創(chuàng)業(yè)失敗的趙紫州,在江西一家企業(yè)擔(dān)任董事長助理,他一邊學(xué)習(xí)在中國商業(yè)環(huán)境下做生意的方式,一邊為下一次創(chuàng)業(yè)尋找方向。
機(jī)遇發(fā)生在一次校友會(huì)上。同年底,趙紫州在加州大學(xué)校友會(huì)上認(rèn)識(shí)了自己的學(xué)長褚英昊。彼時(shí),從事人工智能研究的褚英昊已從美國南加州超算中心回國,在中廣核任高級(jí)工程師。
兩人一見如故。趙紫州也第一次了解到師兄的研究領(lǐng)域:多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。他通過后續(xù)交流得知,目前國內(nèi)利用人工智能為企業(yè)做咨詢服務(wù)的公司僅有四五家,尚在起步階段。趙紫州和褚英昊便萌生了一起創(chuàng)業(yè)的念頭。
今年6月,兩人成立“WeAI”,利用MLP算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型為企業(yè)提供數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)及分析方案的服務(wù)。比如為太陽能發(fā)電站預(yù)測(cè)輻照量、幫助共享單車預(yù)測(cè)出行需求等。
“WeAI”服務(wù)流程如下:
趙紫州介紹,在現(xiàn)實(shí)生活中一個(gè)事件受很多因素影響,單一的模型準(zhǔn)確度不高。團(tuán)隊(duì)采用的多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(MLP),適合需要考慮多因素的混合模型搭建。
以為美國太陽能發(fā)電站“IVANPAH”搭建輻照預(yù)測(cè)系統(tǒng)為例:影響太陽能發(fā)電量的云影信息有上百萬個(gè)維度,但是歷史太陽能數(shù)據(jù)、溫濕度和氣壓等只有十幾個(gè)至幾十個(gè)數(shù)據(jù)維度。
MLP采用多層結(jié)構(gòu),先把云影圖像分析提取出十幾個(gè)關(guān)鍵特征,再結(jié)合其他關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一起建模?!巴ㄟ^混合模型的深度學(xué)習(xí),得出的結(jié)果比單一模型更加準(zhǔn)確。”
同時(shí),搭建混合模型更大的優(yōu)勢(shì)在于可以利用較少的數(shù)據(jù),完成建模。趙紫州介紹,在有效數(shù)據(jù)較少(最少50個(gè)顯性數(shù)據(jù))的情況下,通過搭建物理模型框架,在數(shù)據(jù)欠缺時(shí),模型一邊實(shí)現(xiàn)其功能一邊收集數(shù)據(jù),而模型內(nèi)的AI內(nèi)核則不斷學(xué)習(xí),修正模型。
以團(tuán)隊(duì)為某共享單車公司做出行需求預(yù)測(cè)為例,團(tuán)隊(duì)剛開始只做一個(gè)地鐵口的投放模型,獲取的數(shù)據(jù)有限。然后模型在運(yùn)行過程中,逐漸接入更多的地鐵口,拿到更多的數(shù)據(jù),不斷進(jìn)行優(yōu)化。通過模型后期的優(yōu)化和修正,預(yù)測(cè)誤差可以降低50%。
? ? ? ? 聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO褚英昊曾在美國南加州超算中心從事研究工作7年。
除了核心算法外,“WeAI”團(tuán)隊(duì)采用谷歌和南加州超算中心的架構(gòu)流程,并且通過7年的實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用,擁有完整的“工具庫”。它包括“特征工程”、“訓(xùn)練優(yōu)化”、“迭代優(yōu)化”等幾大類別。該“工具庫”除了可以搭建模型,還可以不斷迭代優(yōu)化出能實(shí)現(xiàn)各種具體功能的人工智能模型。
運(yùn)用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和谷歌、南加州超算中心的架構(gòu)流程,“WeAI”針對(duì)用戶流失率的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度近90%(同行業(yè)競(jìng)爭者為70%),其表現(xiàn)也優(yōu)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的2~3倍。
團(tuán)隊(duì)于今年10月正式推出業(yè)務(wù),依靠之前行業(yè)內(nèi)的人脈,已獲得4家客戶。涉及共享單車、教育、汽車4S店等多行業(yè)的客戶分析、精準(zhǔn)營銷等業(yè)務(wù)。
“WeAI”團(tuán)隊(duì)根據(jù)客戶需求的任務(wù)量大小、復(fù)雜程度和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度報(bào)價(jià)。報(bào)價(jià)一般為幾萬至十幾萬不等,完成時(shí)間幾天至幾星期。目前團(tuán)隊(duì)已實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。
據(jù)趙紫州介紹,團(tuán)隊(duì)下一步將逐漸在部分行業(yè)深耕,將技術(shù)產(chǎn)品化?,F(xiàn)階段,公司正啟動(dòng)天使輪融資。
評(píng)論
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