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李勇《AI时代下的商业逻辑》

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讲授专家:李勇
培训对象:产品中心,运营中心,技术中心,客服中心等管理运营相关人士
课程时间:1天 (6小时)
课程背景:
AI技术创新重焕生机,未来将会取代人类日常90%的工作量,我们身处大时代的急速更迭中,巨变正在发生和到来,每个人每个行业都将被重新判定价值。将技术应用到商业场景并提高产业效率是新技术应用的关键话题。本堂课程以“AI时代商业逻辑”为题,讲述AI提升商业效率的原理和逻辑路径,最终帮助同学形成AI时代的商业思维,回答在AI时代商业创新者们应该如何思考。
课程收益:
培训完结后,学员能够:
²  学习如何培养AI时代下的商业逻辑思维
²  学习如何将AI技术成功商业化
²  了解AI科技创新前沿成果与未来发展趋势
课程大纲:
  
单元
  
大纲
内容
单元一
人工智能的本质
1.     深度学习的技术本质
  
1)  海量信息下比人类感官更优秀的信息分类器
  
2.     AI的商业本质
  
1)   AI+提升生产过程中的生产效率
  
2)  互联网+提升生产过程中的信息传递效率
  
3.     90%的脑力工作是基础性和重复性的工作可被替代
单元二
AI+行业应用案例
1.  交通运输业
  
1)     核心生产效率问题:如何能更快,更省油,人工成本更低,交通事故更少
  
2)     AI解决方案:无人机、智能导航减少时间成本和燃油成本,无人驾驶降低人工成本和事故成本
  
应用案例:滴滴派车的算法,Google无人驾驶系统,DJI无人机,Amazon自伺服仓储
  
2. 传统制造业
  
1)  核心生产效率问题:如何能生产周期更短,人工成本更低,良品率更高
  
2)  AI解决方案:可以24小时不停歇的精密作业工业机器人
  
应用案例:生产特斯拉的KUKA机械手臂,用于维修高空电缆为QKM机械手臂
  
3.高端制造业
  
1)核心生产效率问题:如何能更高效的设计出更优秀的产品方案
  
2)AI解决方案:通过学习历史数据,更快的找到更好的设计方案
  
应用案例:国内某芯片制造巨头通过AI算法将芯片模具设计时间大幅缩短,AI还能大幅提升药物晶体选型速度。
  
4 . 教育
  
1)核心生产效率问题:如何能快速提高学习成绩,如何能个性化培养出更优秀的人才
  
2)AI解决方案:自适应考试,自适应学习,个性化生涯规划
  
应用案例:Knewton通过自适应评测精确诊断学生对知识点掌握的情况,并制定有针对性的学习方案。
  
5 . 法律
  
1)核心生产效率问题:如何能更准确的断案,预测案情走势和匹配法律资源
  
2)AI解决方案:案情分析,案情推理,律师背景分析,法律文书写作
  
应用案例:基于IBM Watson开发的ROSS
  
6 . 财务
  
1)核心生产效率问题:如何能提升对账、盘点、审计合规的效率
  
2)AI解决方案:数据录入,异常行为监测,自动文书写作
  
应用案例:德勤全球率先将人工智能引入会计、税务、审计等工作中,代替人类阅读合同和文件
  
7. 金融
  
  
1)核心生产效率问题:更短资金周期内,如何得到更高的投资回报
  
2)AI解决方案:财报新闻解读,投资回报预测,财报新闻写作
  
应用案例:高盛旗下Kensho分析大量数做智能投顾分析,某券商用机器人代替数据录入员
  
8 . 医疗
  
1)  核心生产效率问题:如何能更快速准确低成本的诊断,并给出治疗方案
  
2)  AI解决方案:疾病诊断,结合基因技术的精准医疗
  
应用案例:IBM Watson的肿瘤诊断模块,腾讯的肺癌诊断,国防科大的肺结核诊断,碳云的精准医疗
  
9.  文字工作
  
1)核心生产效率问题:如更快的写作,更精妙的文笔,更吸引人的情节构思
  
2)AI解决方案:标准文书写作,….
  
应用案例:百度机器人写古诗,今日头条写作机器人报道体育赛事
  
10. 艺术创作
  
1)  核心生产效率问题:如何获得更多更优质的灵感,如何构思更精妙的作品,如何降低制作成本
  
2)  AI解决方案:灵感生成器,辅助制作
  
应用案例:Google绘画机器人,Google谱曲机器人Magenta
  
11.  新零售
  
1)核心生产效率问题:如何能提升销售利润率
  
2)  AI解决方案:智能招商运营系统,智能定价系统,智能推荐系统,智能广告投放系统
  
应用案例:万达用AI提升商铺坪效,沃尔玛用AI做动态定价,宝洁用AI辅助品牌广告投放
  
单元三
如何制定企业的AI+方案
1、各行业的核心AI+需求
  
1)各种信息和行业资讯智能检索和分析。
  
2)行业生产流程的AI优化。
  
3)取代公司内从事单调重复脑力劳动的人。
  
2、AI+升级四步法(大型购物中心AI+案例)
  
1)诊断阻碍生产效率的最大问题:对核心问题进行拆解
  
2)评估公司的数据基础:根据拆解出的问题列出理想的BI(商业智能)架构,检视目前公司的数据缺陷
  
3)解决方案:完善数据基础
  
4)方案评估与实施

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