IBM提出“认知商业”在华启动战略转型

本刊记者│李璐

IBM提出“认知商业”在华启动战略转型

本刊记者│李璐

在IBM看来，认知商业是基于云计算、大数据分析和物联网等新兴技术的一种商业模式，标志着一个全新时代业已来临。

图1 IBM大中华区董事长陈黎明

近日，在2016 IBM论坛上，IBM大中华区董事长陈黎明宣布“认知商业”战略在中国正式启动，这是上月IBM CEO Ginni Rometty在多年之后重返CES时，强调“IBM不再只是一家硬件公司或软件公司，而已经转型为一家认知解决方案和云平台公司”战略的中国落地。

在IBM看来，认知商业是基于云计算、大数据分析和物联网等新兴技术的一种商业模式，标志着一个全新时代业已来临。

2016，中国认知商业元年

此前，google系统AlphaGo战胜欧洲围棋冠军，并为了学习围棋，输入了来自人类高手的大量棋谱数据，包括3000万步围棋走法，在今年一开年便引爆了人们对人工智能、认知计算等新技术的讨论。在CEO Ginni Rometty看来，认知计算与人工智能最大的差别便是人工智能从历史和研究的角度来讲主要目的是为了让机器表现得更像人，而IBM的认知计算的目的不是为了取代人，它除了要能够表现人和计算机的交互更加流畅之外，还会更多强调推理和学习，以及如何把这样的能力结合具体的商业应用，解决商业的问题。

认知计算以大规模学习、针对问题的推理和思考、自然语言交互，来增强和扩充人类在专业知识方面的学习能力，并与人类合作解决人类和机器无法单独解决的问题。所谓的认知商业便是认知计算在商业中的应用，是“可以将洞察融入每一次实践中的文化；可以让全员使用数据和分析来验证假设的方法；可以寻找新商机、提供新服务、获得新客户的能力。”IBM全球认知商业行业解决方案的总经理Neil Isford解释道。

实际上，“认知商业”是继智慧的地球之后，IBM于2015年年底发布的又一次重大转型战略，并积极在实际行动中推动认知商业到来。其先是与Under Armour合作，提供可以捕获数据并提问的关于身体健康的应用程序；接着与日本软银合作优化机器人Pepper的客户接触。“认知商业”在中国逐步推进，已经与辉瑞中国、科大讯飞等本地伙伴展开密切合作。

据悉，IBM中国和辉瑞制药联合前沿医疗机构，利用大数据及以新型认知分析方法，建立了符合中国人群特征的慢性病风险预测模型，可高效甄别出关键风险因素，加速科研发现的进程。

同时，IBM和智能语音公司——科大讯飞股份有限公司已经签署备忘录：在技术方面，双方将致力于推动在认知计算算法、云平台架构等层面合作；在业务方面，推动医疗、教育和智慧城市等领域的合作发展契机。

企业转型五大关键要素

IBM认为，企业一旦实现认知转型，便能拥有其他传统企业无法比拟的竞争优势，包括更深入的人际互动能力、更强的专业能力和更明智的探索与发现能力等。此外，认知技术还将帮助企业改变服务能力和企业运营方式，改善产品和业务流程，协助企业获得更多洞察，从而快速做出更为精准的决策。

为了帮助企业快速跨入认知商业时代、实现转型创新，IBM从商业战略、技术支持等角度提出了5个关键点：制定一套完备的认知策略，加强认知型数据分析能力，优化用于行业、数据和认知API的云服务来打造面向新型开发的平台，优化用于认知工作负载的IT基础架构，以及保证在认知时代下的数据安全。

现在，IBM在几十个国家拥有云平台——“BlueMix”，用来增加对“你所做的一切”的认知。在大中华区，IBM大中华区总经理王天 表示：“我们已成立专门的认知解决方案团队，致力于整合内部资源与合作伙伴一起定制服务中国本地客户的认知系统。”

同时，IBM自身的服务已经在向认知转型。自2014年起，IBM开始尝试将Watson认知能力引入技术支持服务的工作流程中。目前IBM认知型技术支持服务已借助Watson认知技术理解并收集成百上千种关于IBM Power Systems和System Storage等硬件及组件的技术信息；利用学习技术分析海量信息源及非结构化数据，构建最先进的认知型知识库；借助推理能力提供最优解决建议，帮助技术支持专家快速精准解决问题。事实上，借助 Watson认知能力，IBM 技术支持服务已将问题解决时间缩短37%。

图2 IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军

图3 IBM论坛2016Demo区展示

认知技术解决电信难题

目前在科技行业，数据正在推动行业发生变革，软件代码正在重塑世界，而庆幸的是技术的发展已使很多难题找到化解的方法，特别是在电信行业，传统网络复杂性伴随的“头痛症”或在全新的认知时代化解。

毫无疑问，来自网络、渠道、客户交互、手机终端的数据，使得运营商成为名副其实的数据大户，运营商都在思考这些海量数据如何变现，但“数据产生的速度比我们解决问题的速度快太多，已经没有办法靠数据科学家或者外脑来解决问题。” IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向记者表示，所以认知技术应运而生，同时也是和大数据技术一个主要的差别，便是能节省了大量的人力。

在郭继军看来，认知技术主要的应用场景包括4个方面。

一是与用户之间的交互。目前运营商来自网站、移动应用的互动都是由流程所驱动，用户根据事先设计的框架采取行动，而认知技术的融入，则将带来完全不一样的模式。例如位于东京的一家通信服务提供商希望呼叫中心能对5000多个常见问题、100多个客户服务案例进行快速可靠的响应，但由于员工的高流动率，提供商不得不持续培训高技能的操作员。后来，该公司实施了结合自然语言处理能力和机器学习技术的认知解决方案，可对自然语言提出的问题进行自动响应，从而提高呼叫中心效率和客户满意度。

二是产品规划。对于运营商来说，认知技术可以在产品规划、定义过程中展开，通过对数据、报告、评论的理解，甚至是用户行为、心理的分析，得出产品模式，避免”拍脑袋“的决策方式。

三是个性化服务。传统客户分群，仅每个省级运营商就要面对上千万级用户，对这些用户只能进行大致的分类化群（如十几个群组），从而制定营销策略。实际上大规模的用户群难以形成针对每一个人的个性化服务，不仅包括资费套餐个性化，还有产品个性化、交互个性化等，而认知技术则是一种不错的途径。

四是流程优化。流程优化需要大量的数据支撑，例如营业厅的手机终端采购，决定着运营商每个城市的库存、资金投入，传统根据销售计划、生产计划的分段式作业，难以决定热销终端种类以及备货数量。认知技术则可以打通产品开发环节、生产环节、采购环节，实现整个流程优化。

IBM研究显示，在熟悉认知计算技术的通信行业高管中，89%的通信行业高管认为认知计算在其将来的业务中将起重要作用；85%的通信行业高管认为认知技术对通信行业将起颠覆性作用；而94%的通信行业高管计划对认知能力进行投资。

编辑｜赵艳薇 zhaoyanwei@bjxintong.com.cn