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    (推广)倒计时7天!99%的人将成为无用之人,而他们正在放大你的价值! 来源| 亿欧网 2005年,雷·库兹韦尔在《奇点临近》这本书中预言,到2045年,机器人的智力水平将赶上人类的智力水平,这个时候,奇点时刻临近。   但在去年,库兹韦尔更改了自己的预言,他认为AI在过去十多年的发展超出了他的预期,奇点时刻的到来很可能会提前到2029年,也就是11年之后。   和他持相同观点的,还有《未来简史》的作者,雅克·阿塔利。雅克·阿塔利认为,人类大部分的工作都或被机器人取代,99%的人将会被淘汰,这99%的人都将成为无用之人。   在足够震惊与焦虑的同时,我们也要透过迷雾,看清楚AI到底是什么,以及它是如何改变就业,改变行业,改变世界:6月14日,上海,在亿欧举办的智能+新服务的论坛上,你会看到企业服务已越来越精细化,AI落地企业服务也成为历史必然,那么AI+企业服务还会上升到何种高度?让这些创业者和投资人给你答案。   2017年12月,麦肯锡发布了《患得患失的工作:自动化时代的劳动力转变》,得出的结果非常严峻:   到2030年,全球将有高达8亿人的工作岗位,相当于现在全球劳动力的1/5,会被机器人所替代,发达国家和新兴国家都不能幸免。   从人口数量看,中国将面临最大规模的就业变迁,到2030年,中国将有1亿的劳动人口,面临职业转换,约占到就业人口的13%。其中,最容易受到自动化影响的是那些涉及到可预测环境中,进行物理活动的工作类型,具体来说:   抵押贷款发放、律师助理事务、会计、后台事物处理等,这些岗位的需求将会下降16%; 安保服务、洗碗工、清洁工人、食品准备工人等岗位需求下降4%; 搬运工、农业从业者,机器安装及维修工人岗位需求将下降13%。     从这些数据中,我们可以知道,如果你从事简单的重复性的服务工种,未来可能真的不再需要你;而同时,很多企业也在促进行业人员的工作效率,他们运用智能和自动化的解决方案提升企业的运作效率和利润。   在智能+新服务论坛的演讲嘉宾中,切租房高效化领域的巴乐兔,通过整合房东提供真房源并更新房态,直接撮合租客房东签约,大大降低了中介市场的“信息不对称”;   在人力资源领域,e成科技通过简历解析、定向发现、文本去重和大数据推荐等AI技术帮助企业全面提升招聘效率,为HR节省更多招聘成本;   在企业营销与销售管理方面,销售易也在通过“SaaS+PaaS+云”的产品服务,帮助企业以营销获客为核心,来实现企业、客户、合作伙伴与产品之间的串联,提高市场和销售工作人员的工作效率;   在数据分析方面,一满乐致力于为企业提供建立在机器学习和深度学习技术基础上的数据分析,为企业提供用户画像、智能补货、定向推荐、动态定价、风险控制、舆情监控等多项服务。     同时,下面的这些嘉宾,他们也在促进所在行业的健康高效发展。 眼神科技通过建立国内最大的安防人脸识别系统平台,极大促进了金融、智慧社区、智慧校园、安防等领域的健康安全发展; 易点租为“办公”这个大场景建立了完美的办公用品租赁与管理解决方案; 牛牛汽车通过汇聚近20万新车经销商行业专家、企业家和从业人员,建立了业内首屈一指的互联网新车渠道电商平台; 会小二看到了会议的价值,为企业更轻松高效的举办会议提供场地、物料采购等一系列服务。 简单的工种会被替代,而随着AI袭来,我们也看到了新的行业机遇和挑战,在这里,让我们一起拥抱AI,拥抱未来!倒计时7天,优惠门票抢购中。   亿欧“2018全球AI领袖论坛——智能+新服务”论坛将于6月14日下午13:00在上海举办,这场活动将聚焦讨论服务生活领域的B端服务商,聊聊他们是如何用人工智能等新技术创造更多服务形态,中国领军企业和投资人们关于人工智能、智能营销、软件创新、小程序等风口话题将展开深刻讨论。 业务等待升级还没找到办法?采购服务不知选哪家?项目好但缺投资人? 这场通通满足你:点击链接:http://dwz.cn/7GxPSJ(咨询请添加微信:18389559886)    
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    2018年06月07日
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    Josh Bersin:2018年人力资源技术:比以往更加智能化 HR Technology for 2018 - More Intelligent than Ever 几乎每一位与我交谈的人力资源供应商都声称拥有基于人工智能(AI)的解决方案,预测分析,聊天机器人或其他形式的算法解决方案,以使HR更好。 正如我所了解的所有这些产品,并开始看到他们的行动,让我给你什么寻找提示。 在招聘市场上,数据确实在推动我们的未来。由于社交网络的无处不在以及数十种智能采购和评估工具,我们的研究表明,人工智能正在创造巨大的价值。在您寻找新的招聘工具(采购,候选人评估,智能聊天机器人和移动招聘平台)时,请供应商向您展示其AI如何工作。询问如何作出决定,以及它可能适用于您的例子。这些供应商远远领先于学习曲线,价值将变得清晰。 在面试管理中,也越来愈多的工具开始提供候选人与面试官的协调沟通,自助服务等,比如优面宝,通过自动化的协调沟通机制安排好候选人的面试时间等。 在学习和发展市场上,现在很多学习管理系统(LMS)平台,学习体验平台和微型学习平台都使用人工智能和算法解决方案来推荐内容,策划内容,并通过最合适的内容来指导学习者学习。这些供应商中的许多都有丰富的经验分析通过内容的最佳路径,正确的时间来查看下一个内容,甚至正确的学习模块来查看您的信心,你的理解的主题。学习活动数据现在可以通过体验API或xAPI(一种记录和跟踪学习过程中点击的所有内容的方式)获得,因此所有这些供应商都变得“聪明”。 在员工敬业度和调查市场,同样的AI波即将到来。一系列供应商的产品开始作为参与和脉搏调查工具,现在提供文本分析,情感分析,词云和员工情绪的智能评估。他们中的一些人可以测量信任网络,并使用组织网络分析来识别网络中的可信任人员,甚至指出可能存在欺诈或不良行为的领域。虽然这些软件都不是完美的,但它比单独阅读每条评论要好,可以让管理者更好地了解他们如何与同行进行对比。 在绩效管理市场中,持续绩效管理软件现在通过查看您在工作中获得的反馈模式,提供活动流,公共和私人评论以及组织网络分析。到时候,这些平台会向管理人员推荐学习和辅导,有些已经这样做了。 在员工自助服务和案例管理方面,平台也变得更加智能。您现在不仅可以在线(或通过您的消息系统)与您的员工系统进行聊天,还可以发送消息(“星期五预订我的休假日”),系统将执行交易。很快,它会向你推荐什么课程,如何放慢和放松以及其他员工福利。 我可以继续下去。市场上大多数人力资源工具都包含“人工智能”和“智能”这两个词,越来越多的人开始工作。 虽然这一切都是积极的,而且肯定会让我们的工作更轻松,但是让我也给你一个警告:AI不是魔法; 它只是高度精炼的统计和数学模型,试图根据大量数据预测和推荐行动。如果你没有足够的数据,AI可能没有那么有用。所以听起来很令人兴奋,我建议你让供应商给你一个真实世界的演示,并尽可能多的参考。 在我看来,AI,预测分析,情感分析,视觉识别和自然语言界面的成熟速度比我们预期的要快得多。所有这些都将影响我们的人力资源技术。只要确保你买的东西确实符合你的需求,并且你所实施的“智能”在你的组织需要的领域是聪明的。  Josh Bersin是德勤咨询(Deloitte Consulting LLP)Bersin™的负责人和创始人。本文件中使用的“Deloitte”是Deloitte LLP的子公司Deloitte Consulting LLP。请参阅www.deloitte.com/us/about,了解我们法律结构的详细说明。根据公共会计规则和条例,某些服务可能无法向证明客户提供。    以上由AI翻译,下面是英文原文: Almost every HR vendor I talk with claims to have artificial intelligence (AI)-based solutions, predictive analytics, chatbots or some other form of algorithmic solution to make HR better. As I've learned about all these products and started to see them in action, let me give you tips on what to look for. In the recruitment market, data is really driving our future. Thanks to the ubiquitous nature of social networks and dozens of intelligent sourcing and assessment tools, our research shows, AI is creating significant value. As you search for new recruiting tools (sourcing, candidate assessment, intelligent chatbots and mobile recruiting platforms), ask the vendor to show you how its AI works. Ask to see how decisions are made and for examples of where it might apply to you. These vendors are well ahead of the learning curve, and the value will become clear to you. In the learning and development market, many learning management system (LMS) platforms, learning experience platforms, and micro-learning platforms now use AI and an algorithmic solution to recommend content, curate content and guide learners through the most appropriate content to learn.  Many of these vendors have extensive experience analyzing the best path through content, the right time to view the next content and even the right learning module to view based on your confidence in your understanding of the subject matter. Learning activity data is now available through the Experience API, or xAPI (a way to record and track everything you click on while learning), so all these vendors are becoming "intelligent." In the employee engagement and survey market, the same AI wave is coming. A flurry of vendors whose products started as engagement and pulse survey tools now provide text analytics, sentiment analysis, word clouds and intelligent assessment of employee sentiment. Several of them can measure trust networks and use organizational network analysis to identify trusted people in your network and even point out areas of potential fraud or bad behavior. While none of this software is perfect, it's better than trying to read every comment individually and can certainly give managers a better idea of how they stack up against their peers. In the performance management market, software for continuous performance management now provides activity streams, public and private comments, and organizational network analysis by looking at the patterns of feedback you get on the job. In time, these platforms will recommend learning and coaching to managers, and some do this already. In the area of employee self-service and case management, the platforms are also getting smarter. Not only can you now chat with your employee system online (or through your messaging system), you can send it messages ("Book my vacation day on Friday") and the system will perform a transaction. Soon, it will actually make recommendations to you on what courses to take, how to slow down and relax, and other employee benefits. I could go on and on. It feels like the words "AI" and "intelligent" have been included on most HR tools in the market, and more and more of this is starting to work. While all this is positive and definitely making our work lives easier, let me also give you a warning: AI is not magic; it is simply highly refined statistics and mathematical models that try to predict and recommend action based on a mass amount of data. If you don't have enough data, the AI may not be as useful. So as exciting as it sounds, I recommend you ask the vendor to give you a real-world demo and talk with as many references as you can. There's no question in my mind that AI, predictive analytics, sentiment analytics, visual recognition and natural language interfaces are maturing far faster than we expected. All of this will impact our HR technologies. Just make sure that whatever you buy really fits your needs and that the "intelligence" you implement is intelligent in the areas of need for your organization.  Josh Bersin is principal and founder, Bersin™, Deloitte Consulting LLP.  As used in this document, "Deloitte" means Deloitte Consulting LLP, a subsidiary of Deloitte LLP. Please see www.deloitte.com/us/about for a detailed description of our legal structure. Certain services may not be available to attest clients under the rules and regulations of public accounting.
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    2018年02月11日
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    搜狐公司的智能蹲坑查看系统引爆朋友圈,你们公司有什么有趣的科技系统,一起来分享下? 下图是搜狐童鞋继任帮忙 拍摄的晚上十点半的楼层坑位占用情况。 我们之前报道过虹桥火车站的智能引导系统,如下图。 我们想说你们公司有什么有趣的科技小系统一起分享下? https://weibo.com/3922142387/G0LYx74qw  点击这里跟帖分享    
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    2018年01月30日
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    定位中小外贸企业,雷点点的SCRM想让客户管理更智能 邵威立离开阿里巴巴中供后,曾选择国际贸易领域进行创业。创业期间,团队发现市场上的外贸管理软件大多价格昂贵,且购买使用权限后只能开通有限的帐号。大部分老板仍然依赖于传统工作方式,没有使用意识,近85%的中小企业未使用CRM。 那么,何不研发一款面向中小企业的SaaS型外贸客户管理系统?雷点点于2015年成立时,国内的电子商务已发展得如火如荼,跨境电商发展迅猛。在互联网环境下,从事外贸行业的多为年轻人,他们对于SaaS系统接受度高。从大环境和使用人群来看,创业时机已经成熟。 传统的CRM软件往往走大而全的模式,功能囊括客户管理、进销存等等,雷点点则更倾向于在细分市场深耕。它针对外贸中小型企业,专注于客户管理、客户开发,其愿景是打造智能化的SCRM外贸管理系统,它在iOS、Android、 iPad 、Windows客户端、Web网页版中都能使用。 雷点点打通google,facebook、twitter,海关等平台数据,外贸业务员无须翻墙便能关联客户。寻找到潜在客户后,SCRM系统将客户数据录入采集库,让后期的营销邮件和电话跟进得以迅捷进行。 在营销邮件和全球电话功能上,雷点点也做了创新。它降低了营销邮件的资费,提供高性价比的服务。全球电话支持234个国家和地区,拨打时自动录音、去电显号。去电显号意味着客户若有意合作,可回拨业务员;录音功能保障业务员可无限回听,尽量避免因语言问题引起的沟通障碍。拨打不同国家的电话,资费有所区别。 在积累更多数据之后,团队还预备研发智能化功能。举例而言,通过雷点点分析业务员与印度人沟通的用词习惯、行文语气,当业务员预备发送邮件时,系统会自动生成内容,口吻与业务员近似,且符合印度人的阅读偏好。业务员只需确认内容,点击发送即可。雷点点正在研究同声翻译,这一功能将很快推出。 经2000家企业免费内测后,雷点点在2017年初开始收费。为迅速扩大市场,雷点点将使用价格定为4980元,购买后不限制子账号数目,增值服务(电话、邮件等)则需额外购买。在确定购买前,企业用户可免费试用该SCRM,以10天为一个节点,客服会确保用户能够使用各功能。目前,雷点点的每日新增用户量在四五十家左右。 团队共有四十余人,核心团队中,COO邵威立与CEO金平来自于阿里巴巴中供。在2016年中旬,公司曾获深圳市润土泽瑞投资管理有限公司第一轮500万人民币的融资。 【来源:猎云网(微信:ilieyun)杭州】6月10日报道(文/盛丽艳)
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    2017年06月13日
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    大数据服务还是那个大数据服务吗? 编者按:本文来源微信公号“智能研究所”(ID:HCR-TMT),作者慧辰资讯TMT研究部-张凤。 目前“人工智能”无疑是最流行的词之一,“大数据”是自2012年以来的流行词之一,现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容,那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎样的? 2012年大数据是个流行词,没想到4年过后,在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据,我会怎样怎样……”好吧,如果还停留在如果上,就不该随便上论坛演讲,讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟,更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有,那就什么都不用提了。毕竟,人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初,据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日,李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的发展战略。为什么谷歌和百度都在人工智能领域重金发力?2015年百度投入研发创新的资金占公司总营收的16%。谷歌就不用说了,在量子计算这样离实现还遥不可及的技术上都已经投入很多研发资金。因为互联网未来向智能+发展的基础是数据。有数,有趋向完整的海量数据是现在所有巨头在布局人工智能+大数据生态模式的重点。 数据获取的最新模式:众包 众包是一种整合资源提升效率的方式,通过众包可以在集合海量数据中,筛选符合一定标准的有效数据,能够降低数据收集的成本,提高机器学习训练的效率。有个生物学家叫戴维•休斯(David Hughes),他和作物流行病学家马塞尔•萨拉斯(Marcel Salathé)将机器视觉技术和深度学习算法应用于农业病虫害智能防治上。他们将关于植物叶子的5万多张照片导入计算机,并运行相应的深度学习算法,针对在明亮的光线条件及合乎标准的背景下拍摄出植物的照片,最终程序正确识别率高达99.35%。如果在互联网上随机选取的植物叶子照片,其识别准确率将降至30%-40%,这也是目前视觉识别技术在复杂环境下尚未突破的地方。为了突破算法的限制,提高准确率,休斯和萨拉斯开发手机应用Plant Village,让世界各地的农民通过Plant Village上传患病作物照片,其中包含照片如何拍摄、拍摄地点、年份等大量数据,并包含农业专家对此做出相应诊断的信息。这种方式出现之后,数据获取的难度依旧聚焦在多维度数据资源的聚合,众包可以解决从分散的个体获取目标数据的问题,但对于基础数据资源层的扩张和占领依然是一场没有硝烟的砸钱战斗。 数多了怎么办:智能计算 有些人在努力获取数据,有些人在为数据多而未能充分利用而焦虑。 数据量级达到一定程度,再利用数据优化服务需要人工智能算法。随着企业数据量的积累,挖掘数据提高效率变成了必需。比如商业应用中打车平台的应用,国内平台滴滴与快滴合并之后,业务线从出租车扩张到专车、顺风车、公交等领域,数据范围猛增,数据量包含司机行为数据、顾客行为数据及各种路线数据、实时交通情况数据,定位数据等,据滴滴官方公布,滴滴出行每天处理的数据量达到70TB,由于订单处理响应时间的要求,单纯处理数据的效率已无法满足实时服务的需求,必须借助人工智能算法才能够进一步提升服务效果。从用户体验角度,也需要实现提升定位精准度,提高接单率,缩短应答时间。目前滴滴内部基于海量数据+机器学习算法的推荐匹配系统,针对海量司机的交班时间、地点、接单/拒单情况等海量数据进行司机画像,以此为基础,针对实时的订单数据,分配订单时实时按需分配,满足服务需求。从数据应用展现更宏观价值的角度来看,基于滴滴已有数据,可整合实时交通情况数据,包括拥堵路段、集中路线、集中商圈等多维度动态数据,进行结构化处理,达到整合一个城市的车辆分布,实现统筹平衡调度的目的。 大数据服务的现在及未来:智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。我们认为,大数据服务未来将有以下四种模式: 一是形成数据资源和计算资源提供平台。当前企业数据大多仅留存于企业内部,在开发应用上一般也只有内部应用,企业之间数据各自孤立,独立计算,行业内尚未形成整合大数据,目前第三方数据采集、监测机构已经开始致力于多维数据的采集服务,包括外部数据的直接采集和企业内部数据的间接采集,已有第三方在提供基础数据库资源。未来伴随数据维度的丰富和数据量的扩大,第三方机构将采集并使用智能算法结构化处理形成相对完整的数据资源提供平台,并针对些海量数据的存储、整合及计算提供基于云端的平台式服务。 二是出现技术服务平台,包含提供Paas服务的开源平台及计算能力、大数据解决方案及技术服务支持。从目前人工智能和大数据企业发展来看,只有巨头和少数创业企业掌握核心算法及存储真正大数据,更多企业通过合作或建立产业联盟的方式获取行业或其他领域的数据。但对于数据的存储、处理和应用需要技术支撑且突破这些技术需要消耗大量人力物力财力,没必要所有企业都去做这件事。PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来,使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低,更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。因此形成Paas服务平台或解决方案技术服务平台,据此可以聚合数据资源,优化算法,提高准确率。另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商,企业可以将数据服务完全外包给第三方机构,第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术,提高准确率,同时产生推动行业发展的效果。 三是出现资讯服务平台。大数据产业相对仍是新兴产业,发展日新月异。一方面企业需要寻找大数据资源或技术服务平台,另外一方面第三方服务机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。在这种背景下将出现起到桥梁作用的专业资讯服务平台,连接企业和第三方服务机构,同时起到发布整个行业前沿信息的作用。 四是出现交叉/垂直化服务应用。现阶段在教育、金融领域的垂直应用以及在未来智能营销、智能制造等交叉行业的应用。如在教育行业已出现利用积累的教、考、学环节的大数据结合深度学习算法推出个性化学习平台,如国外的Knewton、国内的智学网都是这种模式。未来将延伸至农业、制造业、交通、医疗等各行各业,出现如智能农业生产管理、智能交通、个性化精准医疗等创新服务。 本文转自36氪,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5049796.html
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    2016年07月21日
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    Hackajob让招聘技术人才更“智能”和“数据驱动” 传统的招聘模式和流程对于黑客和优秀开发人员来说几乎不太管用,因为大多 HR 搞不懂 CSS 和 JS 的区别,更不要说开发人员简历上五花八门的语言、框架和 Github 实例。   而英国的一家科技人才招聘创业公司Hackajob就推出了数据驱动的在线人才招聘平台。该平台每周举行在线挑战,参选的开发者同场竞技,这样可以展示他们的实际技能和编程水平,并且招聘过程透明,企业能够看到他们的候选人的客观排名。这样一来,也给开发者提供了一个机会,向优秀公司展示自己实力。   为了支持这些,Hackajob 融了 40 万英镑的种子轮。未来,Hackajob 还希望提供更多的数据辅助招聘。   诞生于伦敦国王学院的 Hacajob 已经赢得了多家英国大公司主顾的青睐,例如著名的百货零售商 Argos 甚至 BBC 都在其客户名单之列。据悉,目前平台以聚集 2.5 万名开发者候选人,成功推荐其他用户可获得 1000 英镑的高额奖励。   本文参考了多个信息来源:techcrunch.com
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    2016年05月30日
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