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隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟，各行業(yè)智能營銷的意識(shí)加強(qiáng)，人腦智能和電腦智能相融合的美妙時(shí)刻已經(jīng)到來。

從Alpha Go對(duì)戰(zhàn)李世石、完勝柯潔，再到Libratu（冷撲大師）系統(tǒng)戰(zhàn)勝頂級(jí)德州撲克選手，人工智能引起一輪輪熱議。與棋類游戲相比，德州撲克對(duì)于AI來說更具有挑戰(zhàn)性，但無論是Alpha Go圍棋的完美信息場景，還是德州撲克的非完美信息場景，可以看到AI在不斷帶來驚喜。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

在提起人工智能時(shí)，不得不關(guān)注的是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法——機(jī)器學(xué)習(xí)，它等同于人工智能的一個(gè)子集。機(jī)器學(xué)習(xí)靠模擬人類認(rèn)知系統(tǒng)的功能來解決問題，是一種算法，其數(shù)據(jù)分析能力遠(yuǎn)超人類。人工智能從概念化到如今的發(fā)展應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

營銷中的人工智能

在機(jī)器學(xué)習(xí)算法下發(fā)展的人工智能在人像識(shí)別、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等產(chǎn)品上有了豐富的研究、開發(fā)。全球市場有微軟、谷歌做領(lǐng)頭羊，國內(nèi)BAT陣營也基于企業(yè)自身不斷開拓人工智能產(chǎn)品。

商業(yè)智能時(shí)代的白熱化發(fā)展是必然，而對(duì)那些沒有自身AI產(chǎn)品加持的企業(yè)來說，想要實(shí)現(xiàn)更有效的營銷，有很多問題亟待解決：沒法細(xì)分客戶，客戶層次不明朗，客戶流失關(guān)鍵難捕捉；浪費(fèi)過多時(shí)間和人力，得出的結(jié)果精準(zhǔn)性和時(shí)效性不強(qiáng)；缺少預(yù)測和分析，無法實(shí)現(xiàn)洞察，浪費(fèi)投入成本。

在此情況下，企業(yè)開始在本身之外尋找技術(shù)服務(wù)商，尋找合適于自身定位和發(fā)展的人工智能解決方案。

首先，要能從收集的第一方數(shù)據(jù)中細(xì)分客戶人群，根據(jù)客戶的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)偏好，給客戶打上標(biāo)簽，畫出圖像。其次，人工智能解決方案能減少工作人員的分析時(shí)間，提高效率。同樣一個(gè)團(tuán)隊(duì)一周內(nèi)需要完成的工作，機(jī)器一個(gè)小時(shí)便能給出答案，而且比人為思考的維度更多，結(jié)果更精準(zhǔn)，這對(duì)產(chǎn)品的及時(shí)調(diào)整和營銷方案的制定的幫助不言而喻。最后，企業(yè)需要的解決方案有預(yù)測分析功能，可以簡單輕松地讓企業(yè)主進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和市場預(yù)判，制定生產(chǎn)計(jì)劃，避免生產(chǎn)過剩和投資成本針對(duì)性偏差。

總的來說，這套解決方案應(yīng)用到營銷，幫助企業(yè)提升客單量是最終的目的。但每個(gè)企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)不同和需求不同、營銷方向和重點(diǎn)不同，所以需要建構(gòu)適合屬于企業(yè)自身的模型，且這樣的解決方案能應(yīng)用于各種對(duì)內(nèi)對(duì)外的應(yīng)用場景。

Chinapex創(chuàng)略的企業(yè)級(jí)人工智能服務(wù)模塊APEX IQ做到了這些。

企業(yè)級(jí)AI解決方案——APEX IQ

Chinapex的APEX NEXUS，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)輕松采集第一方數(shù)據(jù)，作為APEX NEXUS的一個(gè)模塊，APEX IQ的機(jī)器學(xué)習(xí)和各類算法模型，通過科學(xué)的運(yùn)算分析，一方面抽取出重要價(jià)值用戶，潛在價(jià)值用戶等客戶群，喚醒沉睡客戶，獲取新客。另一方面找到影響客戶流失的關(guān)鍵變量因素，實(shí)現(xiàn)召回老客。

APEX IQ如今也在各行業(yè)有了成功的應(yīng)用，尤其是營銷應(yīng)用方面。對(duì)于金融行業(yè)來說，比其他行業(yè)更注重安全問題，對(duì)數(shù)據(jù)的保護(hù)性強(qiáng)，使得建立數(shù)據(jù)模型比較困難，線上線下的數(shù)據(jù)間包括內(nèi)部數(shù)據(jù)間的打通也幾乎不可能。APEX IQ可以根據(jù)銀行需求，基于銀行的數(shù)據(jù)，制定出專屬“信用評(píng)分模型”——將貸款者的信用級(jí)別分類，建立征信體系，鞏固信用評(píng)分良好的客戶，提高不同產(chǎn)品職能和產(chǎn)品用戶群的針對(duì)性。信用評(píng)分模型也是信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和核心，保障銀行和其他金融部門的金融安全。

距離1956年人工智能之父馬文·明斯基提出“人工智能”的概念過去六十載，但商業(yè)化的浪潮卻遲遲未來。現(xiàn)在，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟，各行業(yè)智能營銷的意識(shí)加強(qiáng)，人腦智能和電腦智能相融合的美妙時(shí)刻已經(jīng)到來。