DeepMatrix助力企业决策的AI进化

刘京运

以“决策·进化”为主题的中国行业AI决策系统发布会近日在北京召开。百分点集团正式发布了行业AI决策系统DeepMatrix及覆盖五大行业的决策系统产品，致力于推动企业组织跨越智能鸿沟、向智能决策方向迈进。

古人云：“卜以决疑”，意思是在遇到疑惑时可以通过占卜来做出决策。如今看来这种方法缺乏科学依据，充其量只能给人带来些许的心理安慰，并不能导致事态向好的一面发展。

当占卜的手段渐渐行不通时，人们开始依靠获取更多的信息来辅助自己做出决策。历史上“诸葛亮借东风”的故事，说的就是诸葛亮通过收集天气信息，来帮助自己做出正确的战时决策。

然而，在信息大爆炸的今天，每天都有大量的数据产生，即便你拥有爱因斯坦的智慧，也难以在纷繁复杂的数据中提取有价值的信息。那么面对这样的决策困境，我们该何去何从呢？别担心，百分点集团给出了答案：依靠DeepMatrix。

初识DeepMatrix

近日，以“决策·进化”为主题的中国首个行业AI决策系统发布会在北京召开，百分点集团正式发布了行业AI决策系统DeepMatrix及覆盖五大行业的决策系统产品。

DeepMatrix的整体构架包括底层大数据系统、中间智能认知引擎和顶层应用系统。底层大数据系统主要负责收集、分类、处理海量异构多源异构数据信息，从而为决策行为打下坚实的地基。中间认知层利用动态知识图谱、自然语言处理、智能标签和行业业务模型将数据转化为认知，这是做出科学决策的关键一步。顶层应用系统包括智能安全系统Deep Finder、智能政府决策系统Deep Governor、智能全媒体服务系统Deep Editor、智能营销系统Deep Creator和智能制造大数据系统Deep Sensor。这三大部分有机组合，共同构建了DeepMatrix。

DeepMatrix 以独创的动态知识图谱技术构建“实体-时空-映射”关系，实现以动态复原现实世界的方式解决复杂、变化的现实问题，具备五大核心能力：

·海量数据汇聚融合能力：借助百分点大数据系统，将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合；

·快速感知和认知能力：通过人工智能应用，从海量的数据中快速提取有价值的数据，感知业务与环境的变化；

·强大的分析和推理能力：对数据进行智能分析与推理，分析出业务的真实动向与未来趋势；

·自适应与自优化能力：通过对人工配置与机器执行的融合，实现针对应用的智能预警、智能研判；

·行业智能决策能力：通過大数据与人工智能的结合，最终生成业务指导决策。

助力企业、组织跨越智能鸿沟

什么是“智能鸿沟”？百分点集团董事长兼CEO苏萌用一个例子进行了说明，美国著名的网络电子商务公司亚马逊（Amazon）在过去十年里推出了一系列的智能化应用和技术，正是这一系列智能化应用和技术的普及，才使得亚马逊的市值一跃上涨超过5900亿美元，成为全球第三的高市值企业。这使得其他零售企业望而却步，而这些企业与亚马逊之间的差距就是典型的“智能鸿沟”，即由大数据+人工智能等智能技术导致的巨大发展差异。

苏萌表示，智能鸿沟在撕裂着旧的世界的同时也在创造着对未来的无限渴望。如果说传统企业是劳动密集型、资本密集型企业，那么未来的企业将会是数据密集型和智能密集型企业。

百分点集团COO刘钰认为，智能鸿沟会造成企业、组织之间存在不平等发展，随着优势的一方不断发展，这种不平等现象会极速扩大，且是不可逆转的。而DeepMatrix可以帮助传统企业利用大数据和人工智能技术以更低成本、更高效率运作，使得众多传统行业客户与巨头之间的发展不平等现象得以缓解，进而缩小双方的智能鸿沟。苏萌博士以国家质检总局缺陷产品管理中心的汽车召回决策为例，阐述了DeepMatrix在帮助企业、组织提升工作效率、降低工作成本方面的显著效果。在过去，关于汽车召回的决定，需要由十余名专家经过数百小时的讨论而产生，但在百分点集团加入后，一个汽车召回决定只需要由1名专家与人工智能决策系统经过2小时的协作就可以产生。这极大地提高了产品召回效率，并将人从繁琐的数据收集和分析工作中释放了出来。这大幅提升了我国汽车质量监督水平，缩小了与发达国家之间的差距，进一步保障了我国消费者的合法权益。

要与人合作而非替代人

面对如此强大的智能决策系统，很多人不禁要问，DeepMatrix是要取代人工决策吗？未来人工决策还有哪些存在的价值呢？苏萌博士给出的答案是：DeepMatrix并非要取代人，而是要与人协作。

苏萌表示，在未来很长的一段时间里，AI决策系统都不能完全对决策结果负责，但它能够让决策的产生效率以及决策的合理性不断提高。因为相较人而言，机器对于数据的存储、采集和分析能力要强大得多，基于对以往数据的不断学习，AI决策系统能够做出更加准确的决策，但这并不意味着AI决策系统在任何情况下都能产生准确决策。以医疗诊断为例，通过对过去数以百万的病例进行分析学习，机器可以很准确地对病人进行医疗指导，这是一个需要长期、大量积累的过程。但如果面对一个过去未曾有过的病理情况，机器并不能够给出治疗方案，这还需人工分析给出答案。

总而言之，DeepMatrix的价值主要在于帮助人类分担繁琐的数据收集和处理工作，快速判断内外部复杂环境下的实时变化以及关联关系，并通过自适应、自优化的业务模型对大量数据进行理解与学习，从而帮助人们更高效、更快捷地做出更智能的决策。在未来很长一段时间里，人和机器都会彼此依赖、共同成长。

未来优化关键是建立数据共享云

在发布会上，苏萌坦言，DeepMatrix决策系统是百分点集团在行业决策领域迈出的一小步。会后，对于这“一小步”的说法，苏萌博士给出了解释。他表示，目前的AI决策系统还有很大的发展潜力，想让决策更加精准，关键在于背后要拥有海量数据作为支持。对于这一说法，刘钰表示了认同。她认为，AI决策系统应该具备良好的自学习能力，即给定数据后，机器可以自主学习、自主反馈，形成闭环机制，进而可以不断强化，所作出的决策也越来越科学。但就当前而言，由于行业内未能达成社会共识，导致很多信息壁垒没能打通，建立一个完全共享的云数据库，随着数据共享机制稳步完善，AI决策仍有较大的完善空间。

共享数据的同时保护数据

在提到数据共享时，刘钰同样提及了对数据的保护。她表示，对于数据要抱有谨慎的态度，要充分利用数据造福人类，防止数据外泄、滥用，暴露个人隐私。保护数据的关键在于完善立法和加强行业内制度约束，未来在发展人工智能的同时，也要提高基础措施的配套建设水平，实现社会和谐发展。

放眼未来，AI决策将为我们的生活、工作、学习提供很多便利，但我们不能完全依赖AI，人工智能终究需要“人工”的参与，只有人类和机器共同“进化”，我们的生活才会朝着预期方向大踏步的前进。