| 标题 | 百分点DeepMatrix：从感知到决策 |
| 范文 | 程梦瑶 以数据密集型、资本密集型为标志的智能化企业将成为风向标，百分点可以通过大数据+人工智能技术帮助传统企业以更低成本、更高效地成为智能企业。 2017年12月14日，百分点正式发布了行业决策系统DeepMatrix及覆盖五大行业的智能决策应用产品，并与中国电子进出口有限公司（CEIEC）、共青团中央网络中心、中国人民公安大学、京东云等多位合作伙伴发布战略合作与联合实验室，共同探索技术前沿与行业创新的无限可能。 在百分点集团董事长兼CEO苏萌的演讲中，他提到，以数据密集型、资本密集型为标志的智能化企业将成为风向标，而百分点则可以通过大数据+人工智能技术帮助传统企业以更低成本、更高效地成为智能企业。 2015年9月，百分点自主研发的首款企业级大数据操作系统正式亮相，如今它构成了DeepMatrix整体解决方案的底层架构，再往上则是百分点自主研发的智能认知引擎，应用了智能交互、自然语言处理、智能标签、动态知识图谱等技术，最上层则是对接各个行业的智能决策应用，比如政府决策、全媒体服务、智能营销、智能制造等。 从2015年开始，以百分点集团技术副总裁及首席架构师刘译璟为代表的百分点研发团队便开始投身于智能决策系统的研发中。尽管，基于大数据+AI的“智能决策”将是未来企业决策进化的方向，在达成这个愿景之前，不得不忽视的则是人工智能的感知层和认知层。 在刘译璟看来，人工智能的感知层往往也是参考人的一些机能去感知周边的环境，有具体的也有抽象的，而经过感知形成的知识体系要在认知层实行。“当我能够把周边环境转化成我的认知，基于之上做出判断。人就是这么做决策的。我们希望所有的这些系统基于数据，加上BI、AI这样的系统，能够实现智能决策。” 在感知层，刘译璟认为，先要打造知识体系，而要打造知识体系，就要抛弃技术化的数据，比如数据库的表、字段，数据的类型、结构、编码等，因为业务人员很难理解，也不需要关心，他们只需要关心指标和维度即可。 但光有知识体系还不够，建立动态的知识图谱是从感知到认知的一个关键。“知识图谱是数据体系，动态知识图谱是我们自己研发的技术。无论是现实世界的数据，比如人的行为，还是机器产生的数据，我们都会统一通过数据融合，使它们成为同一种数据结构，同一种语义的数据，再通过整体映射，将现实世界转化成数据化的知识。”在刘译璟所介绍的实施路径中，有别于传统专家系统的动态知识图谱以一种更贴近现实、更敏锐的视角在观察并表现世界。 在顺利打通从感知到认知的路径之后，一系列决策工具将作为推动行业用户向智能决策迈进的桥梁。 Deep Matrix在数字化加速的背景下蕴育而生，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。 与此同时，结合百分点覆盖2000多家行业用户的实践，Deep Matrix的智能决策理念也实现了产品化，面向五大行业的智能决策应用产品应运而生。 智能安全分析系统Deep Finder：利用“动态知识图谱技术”汇聚人、地、事物、组织等数据和信息，结合关系、时间、空间，快速进行交互式分析研判，用数据还原现实世界。 智能政府决策系统Deep Governor：汇聚行业专家知识，结合6大类50余种社会经济发展综合决策模型，推动政府科学决策水平和决策能力现代化，助推“数据治国”。 智能全媒体服务系统Deep Editor：提供智能专题库、传播影响力分析、全媒体智能用户洞察等服务，是一套实现媒体内容“策采编”智能加工，传播优化，用户追踪洞察的全视角、快反应的智能系统，推动媒体融合创新发展。 智能营销系统Deep Creator：帮助企业捕捉动态用户旅程中所有关键节点，并提供实时智能决策，通过用户触达后的评估结果不断自优化以提升营销转化率，让企业决胜在每个关键时刻。 智能制造大數据系统Deep Sensor：对各种设备提供贯穿生命周期的实时洞察，并提供智能化的健康度预警，实现智能化运维。 同期，Deep Matrix被定位为“中国首个行业AI决策系统”，对此，刘译璟的解读是：“在整个智能决策系统里，运用到了大量的AI技术，我们不是一个泛泛的决策系统，我们是深入到了若干的行业里，在这些行业里建立了业务体系和行业模型。并且，我们的系统已经应用到海外去了，我们是首个海外国家级大数据及人工智能系统的建设者。” 早前，借助“一带一路”战略，百分点走出国门，在非洲、拉美以及更多国家和地区搭建国家级的大数据和人工智能平台。在传染病风险预测项目中，辅助非洲某国政府相关部门作出快速准确的应对决策方案，提前做好防控预警工作，减少传染病带来的损失；同时还为某国建立了语言文字系统，对于提高民生、社会运转效率、国家安全等极具意义。 尽管在目前，行业间数据的全打通、全叠加和全流通还没有发生，但对于百分点的产品来讲，苏萌表示，随着数据越来越汇集，并逐渐打通，在信息收集这一步上会持续地进化，产品也必将打磨得越来越好。机器，像人一样，也需要不断训练，产品的自优化、自适应、自学习这些特点也会不断显现出来。 “在决策层，现在很多重大决策，机器是没法替代人类的，但针对很多重复性的工作，我们积累了大量的数据，在目标没有那么复杂的情况下，机器一定比人类做得更好，这是我个人的观点。”苏萌对于“智能决策”的进化方向，深信不疑。 |
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