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Data 脱水装置
CogEx（或称 #SogEx，昨天的大雨过后，一些人在 Twitter 上给活动起了这个名字）的第二天，幸运的是，天空依然晴朗，积极的气氛也在闪耀。在今天主舞台的开幕式上，OpenEXO 的萨利姆-伊斯梅尔（Salim Ismail）发表了题为 ‘机器时代的转型 ’的演讲。.

Data 脱水装置

CogEx（或称 #SogEx，昨天的大雨过后，一些人在 Twitter 上给活动起了这个名字）的第二天，幸运的是，天空依然晴朗，积极的气氛也在闪耀。在今天主舞台的开幕式上，OpenEXO 的萨利姆-伊斯梅尔（Salim Ismail）发表了题为 ‘机器时代的转型 ’的演讲。.

Salim 首先强调，摩尔定律不再是计算领域的专利。它可以在多个技术主导的细分市场中得到体现。在人工智能、医疗技术、机器人、能源等多个领域，‘倍增因子 ’见证了功率的增长和价格的下降。 尽管分析师对增长的预测比较保守，但多年来，所有这些技术都呈现出稳定且可预测的上升曲线。.

每种情况的最终结果都是一样的：商业模式从稀缺模式演变为丰富模式--古腾堡时刻。除了印刷之外，最著名的例子可能就是摄影了，随着市场从模拟转向数字，一个关键的商业驱动因素--冲洗成本--已经完全消失了。.

大型组织的 ‘免疫系统 ’就是用来抵制变革的，看看柯达公司就知道了。这种对变革的抵制在社会和制度层面同样明显。然而，社会和企业必须勇敢面对。数字化使摄影民主化和商品化，虽然可能不再有冲洗市场，但新的机遇已经出现。这体现在我们如何存储、分类、管理和展示我们现在拥有的大量图像。柯达的损失是谷歌和 Instagram 的收获！

技术和 data 并没有使竞争环境变得公平，而是从根本上改变了竞争环境的形态。更多的企业要想避免柯达或百视达的命运，就必须做出调整。特别是，丰富廉价的太阳能有能力彻底撼动我们社会的基本面。.

倍增因素意味着技术和 data 引领的变革步伐只会加快。在机器时代，我们面临的挑战在于如何利用大量的 data 来发现新机遇。正如萨利姆所说，人类已经有 5 万年没有升级过大脑了--如果这是一部 iPhone，你一定会很失望！

然而，不断扩大分析师团队的规模，以分析呈指数级增长的 data 堆栈是不可行的。无论企业是否愿意，都需要对人工智能进行投资。.

但这对业务至关重要。Salim 提醒我们注意天使投资人 David S. Rose 的一句名言：“任何公司都是为了在 20第 世纪注定要失败。站.”

问题是，这对各个细分市场的现有企业来说都是一个不小的挑战。纵观我们自己的行业，Artefact 是 data-driven 企业中的一员，它因相对较新而受益。与老牌网络相比，我们的规模可能较小，但我们以人工智能为主导的方法和以打破孤岛为基础的精神，意味着我们能够快速行动，为品牌客户提供新的服务。.

人工智能和机器学习可能还处于早期阶段，但正如 CogX 提醒我们的那样，有很多事情值得期待。.

 

我们今天在 CogX 上学到了什么？

  • 毫无疑问，技术正在颠覆每一个行业。然而，这只是故事的一半。如何部署技术应直接应对不断变化的消费者需求，而消费者需求本身往往也是由技术决定的。.

企业必须把客户放在一切工作的中心--人工智能和机器学习在这方面的优势在于超个性化。.

  • 在最近的新闻中，人工智能出现了一些错误的开端。特别是 ‘假新闻 ’丑闻损害了消费者的信任。但这并非无法弥补。.

透明度是关键。必须让人们知道他们是在与聊天机器人打交道（例如）。此外，消费者要想接受人工智能，就必须能够从人工智能中发现真正的好处。.

  • 为部署人工智能或任何其他新兴技术而部署人工智能或任何其他新兴技术的价值不大。把客户放在第一位，无论是内部客户还是外部客户。.

接下来要考虑需要制定哪些道德准则，以确保这些客户信任并接受这项技术。只有这样，您甚至才应该考虑阶梯式部署。.

Ashok Vaswani - 巴克莱银行消费者与支付全球主管

  • Data 可能是一个情绪化的问题，尤其是当它涉及到某人的个人财务时。在使用 data 时，在多大程度上可以采取侵犯性的方式，始终需要取得平衡。如果您面对的是易受伤害的问题，例如债务问题或丧亲之痛，那么风险就会更大。.

在这种情况下，您应该对所使用的渠道非常敏感。虽然您可以使用 data 分析来了解背景情况，但有时必须由人工进行推广。.

汇丰银行数字、data 和开发主管 Josh Bottomley

  • 有一种先入为主的观念认为，规模较大的企业总是行动较为缓慢，并倾向于渐进式创新。但事实并非总是如此，这取决于企业的文化。.

虽然你不能强制要求使用新技术，但只要能明确解决问题，人们就会追随新的解决方案。举个例子。如果你每天收到数百封邮件，那么一个能按优先级对邮件进行排序的系统总是会受到重视。.

Joanne Hannaford，高盛集团

  • 聊天机器人多为女性，并有西方名字。这是因为这样更容易被用户接受。然而，我们需要认真思考其中的伦理问题，以及这是否会强化无意识的偏见。.

Charles Radcliffe，富达国际