中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

本文來(lái)自AI產(chǎn)品經(jīng)理的分享，enjoy~

9月20日（上周三），我們舉行了第3期的“AI產(chǎn)品經(jīng)理閉門會(huì)”，這也是第一次在深圳進(jìn)行的閉門會(huì)，現(xiàn)場(chǎng)主要有四個(gè)階段：

1. 《智能助理的應(yīng)用場(chǎng)景選擇》@郭靖，本期特邀嘉賓，Chatbot領(lǐng)域AI創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人兼AI產(chǎn)品經(jīng)理，前迅雷PM。2016上海BOT大數(shù)據(jù)應(yīng)用大賽冠軍（智能購(gòu)車顧問(wèn)）
2. 《金融科技-智能投顧與AI金融風(fēng)控》@謝成
3. 《車載語(yǔ)音助手的實(shí)戰(zhàn)干貨》@宏衛(wèi)
4. 大家交流及@團(tuán)長(zhǎng) 分享

下面是干貨詳情——

一、智能助理的應(yīng)用場(chǎng)景選擇 | 郭靖

1、什么是智能助理

利用AI技術(shù)，打造統(tǒng)一的CUI（對(duì)話交互界面），一站式的整合信息&服務(wù)。

2、關(guān)于智能交互

真正的智能交互是一種“自由”的交流與交互方式，而不僅僅是與“以自然語(yǔ)言為形式”的交互方式，后者很有可能會(huì)淪為自然語(yǔ)言形式的“命令行”。

3、智能助理什么時(shí)候大火？沒(méi)有成熟應(yīng)用的原因？

2015年Magic項(xiàng)目是讓智能助理真正火起來(lái)的項(xiàng)目，希望用一句話就能實(shí)現(xiàn)需求。但后來(lái)發(fā)現(xiàn)很多需求智能助理并不能滿足，也因此后來(lái)很多類似項(xiàng)目都無(wú)法成功。

人類的需求是服從正態(tài)分布的，例如人類有1萬(wàn)種需求，其中15種的高頻需求，覆蓋95.4%的用戶請(qǐng)求量。但這些高頻需求都會(huì)被“APP”形式的應(yīng)用占領(lǐng)（例如淘寶、攜程等），因此這些高頻需求反而不是CUI需要去覆蓋的。

4、CUI的重點(diǎn)？

CUI核心是去覆蓋頻率只有5%，但數(shù)量卻有9985種的長(zhǎng)尾需求。每個(gè)人的長(zhǎng)尾需求都不一樣，CUI若能很好的滿足一些長(zhǎng)尾需求，能夠使用戶和產(chǎn)生依賴，讓自己也成為一個(gè)“入口”。這是“低頻打高頻”的暢想。

5、通用領(lǐng)域的長(zhǎng)尾困境

“低頻打高頻的暢想”實(shí)現(xiàn)起來(lái)困難重重，我們稱之為“通用領(lǐng)域的長(zhǎng)尾困境”。主要是由于不同場(chǎng)景，下語(yǔ)言的意義可以多種多樣，有太多不明確的意圖無(wú)法確認(rèn)。我們?yōu)榻鉀Q此問(wèn)題，試圖限定談話的領(lǐng)域，從寬度發(fā)展變?yōu)閺V度發(fā)展。這也就是垂直領(lǐng)域的智能助理。

6、垂直領(lǐng)域智能助理的困境

（1）推理復(fù)雜度

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是計(jì)算的逆運(yùn)算，很多時(shí)候時(shí)候從結(jié)論反推規(guī)則，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練規(guī)律。對(duì)象的復(fù)雜程度直接決定模型的復(fù)雜程度。
• 意圖理解難推理

（2）知識(shí)復(fù)雜度

（3）數(shù)據(jù)開(kāi)放度

很多領(lǐng)域，例如醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)非常難獲取。這也是項(xiàng)目的難題之一。

7、解決方案

解決方案1）：面向大眾還是專業(yè)人士？

解決方案2）找到“不得不”場(chǎng)景

• Amazon的Echo在2016年出貨500萬(wàn)臺(tái)，2017預(yù)計(jì)賣1500萬(wàn)臺(tái)。它的10大應(yīng)用除了“設(shè)鬧鐘”等需求，還有“讀報(bào)紙”“新增物品至購(gòu)物清單”這些適應(yīng)國(guó)外用戶的需求。因此我們不僅僅要回答“我有什么好”還要回答“我比原來(lái)的方案有什么好”
• 很多用戶購(gòu)買AI是為了滿足客戶對(duì)AI的期望

解決方案3）認(rèn)知問(wèn)題感知化解決

• 窮舉在該領(lǐng)域內(nèi)，用戶可能會(huì)說(shuō)的所有query類型
• 完備性<-顆粒度->一致性
• 使用對(duì)話模板（DIT++等，DIT++對(duì)話模板的官網(wǎng)在https://dit.uvt.nl/??）

使用意圖模板

（注：以上2個(gè)模板，也會(huì)在文末的下載鏈接里分享給大家）

解決方案4）場(chǎng)景垂直VS領(lǐng)域垂直

我們平時(shí)說(shuō)垂直是說(shuō)領(lǐng)域的垂直，比如房地產(chǎn)這種行業(yè)類的。但是很多時(shí)候我們需要場(chǎng)景的垂直，用很窄的場(chǎng)景就解決一個(gè)小問(wèn)題，并且?guī)?lái)足夠多的好處。

• “場(chǎng)景小才能壓強(qiáng)大”
• AI是解決簡(jiǎn)單重復(fù)的腦力勞動(dòng)。在智能助理的產(chǎn)品下，簡(jiǎn)單重復(fù)的腦力勞動(dòng)就是指“明確目標(biāo)、有限輸入、對(duì)話可迅速收斂的任務(wù)指令”。

解決方案5）人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)

與其打造高智能的機(jī)器系統(tǒng)，不如打造人工和機(jī)器一起協(xié)作的系統(tǒng)。用人工來(lái)保證機(jī)器的穩(wěn)定性。任何一個(gè)智能助理的大概的基礎(chǔ)架構(gòu)如上圖。當(dāng)用戶輸入一句話后，先做NLP部分，再做對(duì)話管理部分（決策部分），最后再做業(yè)務(wù)處理。這三個(gè)模塊，全部都需要機(jī)器去運(yùn)算，那我們就可以給每個(gè)模塊加上后臺(tái)審核人員，對(duì)數(shù)據(jù)做一個(gè)標(biāo)注。這樣就能達(dá)到數(shù)據(jù)沉淀的目的。

標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)AI來(lái)說(shuō)非常重要（很多公司都花了大量的時(shí)間和費(fèi)用去買數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)），“人機(jī)協(xié)作”在早期既能保證系統(tǒng)穩(wěn)定，又能標(biāo)注大量實(shí)時(shí)有效的數(shù)據(jù)，是非常好的一種方式。

8、技術(shù)需要產(chǎn)品化

AI技術(shù)還不夠，需要工程化、產(chǎn)品化；

行業(yè)需要科學(xué)家，也需要好的產(chǎn)品經(jīng)理，好的全棧工程師。

9、有時(shí)候，人工智能產(chǎn)品的架構(gòu)比普通的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品多了一個(gè)維度——“時(shí)間”。

這種產(chǎn)品架構(gòu)，可以生存到未來(lái)，并在未來(lái)逐步進(jìn)化，一步步向智能逼近。

二、金融科技-智能投顧與AI金融風(fēng)控 | 謝成

1、背景

（1）金融科技的生態(tài)是三個(gè)相互牽制的部分：公司/銀行——監(jiān)管——資本

（2）金融科技發(fā)展：

• 20世紀(jì)70年代 業(yè)務(wù)電子化
• 20世紀(jì)80年代 前臺(tái)電子化（ATM機(jī)等）
• 20世紀(jì)90年代 金融業(yè)務(wù)互聯(lián)網(wǎng)化（實(shí)現(xiàn)了高效連接）
• 21世紀(jì) 金融科技

（3）中國(guó)金融科技發(fā)展

IT系統(tǒng)——支付——信貸——大金融——生活

2、智能投顧（Robo-advisor）

個(gè)性投資、私人訂制、組合投資、分散風(fēng)險(xiǎn)、智能投顧、自動(dòng)調(diào)節(jié)

3、金融建模的業(yè)務(wù)流程

（1）收集數(shù)據(jù)源（信用數(shù)據(jù)以及非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)）

（2）融和數(shù)據(jù)加工

（3）構(gòu)建模型

三、車載語(yǔ)音助手的實(shí)戰(zhàn)干貨 | 宏衛(wèi)

同行者科技的產(chǎn)品是在車載場(chǎng)景下的語(yǔ)音助手，宏衛(wèi)通過(guò)產(chǎn)品演示和一個(gè)個(gè)的故事，分享了他們的心得干貨。

1、為什么要做AI？

先發(fā)現(xiàn)了在車載場(chǎng)景下人們的需求，才選擇做AI的。需求場(chǎng)景大于了AI技術(shù)。

2、為什么其他場(chǎng)景不做？

（1）我們的目的是做產(chǎn)品，不做AI產(chǎn)品。因?yàn)樾」驹谒惴ǖ鹊燃夹g(shù)上很難超過(guò)BAT等大公司，所以選擇和構(gòu)成產(chǎn)品每個(gè)部分最好的業(yè)務(wù)技術(shù)公司合作，再加上我們對(duì)產(chǎn)品的深挖，來(lái)做我們的產(chǎn)品。

（2）曾經(jīng)也有其他的場(chǎng)景找到我們公司合作，比如兒童、智能家居等。但其實(shí)每個(gè)領(lǐng)域里面，語(yǔ)料庫(kù)、語(yǔ)義都會(huì)不一樣。

3、如何做車載場(chǎng)景

（1）車載場(chǎng)景下沒(méi)有辦法直接做to C的軟件，因此選擇了to B的商業(yè)模式。

（2）為了啟動(dòng)順利，做了大量的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，收集到了顆?；臄?shù)據(jù)，甚至是用戶每一個(gè)問(wèn)句都做了加密后的信息收集。

（3）和大量的內(nèi)容企業(yè)合作，比如QQ音樂(lè)、喜馬拉雅等等。

4、其他

（1）技術(shù)很多時(shí)候不能滿足產(chǎn)品的預(yù)期，因此，產(chǎn)品應(yīng)該更注重在現(xiàn)目前的技術(shù)下，如何能做出最能滿足用戶需求的產(chǎn)品。

（2）付費(fèi)版引擎和免費(fèi)版引擎差異非常大，特別是在離線環(huán)境下。

（3）很多公司做引擎，提供了平臺(tái)化的產(chǎn)品，但是這樣產(chǎn)品的垂直深度就不夠了。

四、團(tuán)長(zhǎng)分享及大家討論

1、關(guān)于數(shù)據(jù)

（1）在AI行業(yè)早期的MVP階段，數(shù)據(jù)價(jià)值甚至大于技術(shù)架構(gòu)價(jià)值，一開(kāi)始不用燒錢堆AI技術(shù)人才。

（2）數(shù)據(jù)如何獲得？

• 買，但非常貴。（現(xiàn)階段，做數(shù)據(jù)生意，都可以養(yǎng)活一家公司了）
• 用已有數(shù)據(jù)自己來(lái)生成（具體技術(shù)方式略），實(shí)際效果是1:1.3（1份原始數(shù)據(jù)，最多變成1.3份），再多就沒(méi)效果了。
• 內(nèi)部團(tuán)隊(duì)自己撰寫補(bǔ)充
• 在產(chǎn)品體驗(yàn)流程中，增加人機(jī)協(xié)作環(huán)節(jié)，讓用戶幫助產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)（標(biāo)注）職位，是非常好的“AI產(chǎn)品經(jīng)理入行切入職位”，因?yàn)槟茏钤鷮?shí)了解到業(yè)務(wù)場(chǎng)景（特別對(duì)文科生）。

2、現(xiàn)階段AI落地，很多垂直領(lǐng)域很難一步到位（產(chǎn)生顛覆行業(yè)的價(jià)值），更現(xiàn)實(shí)的方式可能是“吸引用戶興趣、提高付費(fèi)轉(zhuǎn)化率”，比如迎賓機(jī)器人。

3、很多人技術(shù)懂多了，產(chǎn)品sense就少了，如何看待這個(gè)問(wèn)題？

（1）學(xué)習(xí)AI技術(shù)，可以看大家自己的意愿，很多時(shí)候產(chǎn)品經(jīng)理只需要懂技術(shù)的邊界就基本夠用了。

（2）如果對(duì)AI技術(shù)有強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)興趣，也可以試著朝全棧方向發(fā)展（本期嘉賓@郭靖 就是）。

作者：黃釗hanniman，圖靈機(jī)器人-人才戰(zhàn)略官，前騰訊產(chǎn)品經(jīng)理，5年AI實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，8年互聯(lián)網(wǎng)背景，微信公眾號(hào)/知乎/在行ID“hanniman”。

本文由 @Jasmine? 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。