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| 本文作者： 溫曉樺 | 2017-02-26 22:53 |
人工智能（AI）經(jīng)以雷霆萬鈞之勢(shì)從學(xué)術(shù)界潛入產(chǎn)業(yè)界的每一個(gè)角落，AI已經(jīng)不是科技公司創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的專屬武器，因其價(jià)值之大，也成為了傳統(tǒng)行業(yè)變革求新、提高效益的利器。AI掘金志致力于傳統(tǒng)行業(yè)AI應(yīng)用的解讀，幫助從業(yè)人士尋找最有價(jià)值的模式與落地路徑，記錄AI浪潮之巔的時(shí)代變遷。
未來，我們還將舉辦相關(guān)培訓(xùn)訓(xùn)練營(yíng)，以及行業(yè)首創(chuàng)的“首席數(shù)據(jù)官峰會(huì)”，搭建起數(shù)據(jù)科學(xué)家與首席數(shù)據(jù)官之間的橋梁。
AI掘金志本周關(guān)鍵詞：精細(xì)營(yíng)銷、未來醫(yī)療、智能金融
雷鋒網(wǎng)消息，智能投顧正處于是垂髫之年，行業(yè)和產(chǎn)品還在成長(zhǎng)期，不過諸多機(jī)構(gòu)、個(gè)人都對(duì)其寄予厚望。花旗集團(tuán)預(yù)計(jì)在未來十年時(shí)間里，智能投顧平臺(tái)資產(chǎn)管理總額將達(dá) 5 萬億美元，呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)勢(shì)頭。據(jù)HCR慧辰資訊預(yù)測(cè)，2020年中國(guó)智能投顧資產(chǎn)規(guī)模將超5萬億，按0.2%管理費(fèi)計(jì)算，行業(yè)整體收入規(guī)模約在104億。
有業(yè)內(nèi)人士稱現(xiàn)在是金融與科技的第三次大碰撞階段，在借人工智能這次東風(fēng)上，F(xiàn)intech公司似乎比傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)借勢(shì)得更及時(shí)。在智能投顧領(lǐng)域也是如此，盤點(diǎn)起智投平臺(tái)，互金、智能金融服務(wù)公司十占八席，但事實(shí)上，不少傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)也已經(jīng)坐上席位。這一次，雷鋒網(wǎng)著重描述傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的智能投顧版圖，并簡(jiǎn)析產(chǎn)品差異。
2月17日晚間，招商銀行公告稱，招商銀行擬出資20億元人民幣，全資發(fā)起設(shè)立獨(dú)立法人直銷銀行，初始注冊(cè)資本擬定為20億元人民幣，招商銀行持股比例100%。在適當(dāng)時(shí)機(jī)，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要并在監(jiān)管批準(zhǔn)的前提下，可轉(zhuǎn)讓不超過30%的股權(quán)，以引進(jìn)戰(zhàn)略投資者。
招商銀行說這是對(duì)“未來銀行”的探索。所謂直銷銀行，是幾乎不設(shè)立實(shí)體業(yè)務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，而是通過網(wǎng)上銀行、電話銀行、ATM、電子郵件、移動(dòng)終端等遠(yuǎn)程手段來與終端客戶直接進(jìn)行業(yè)務(wù)往來。
根據(jù)麥肯錫2016年12月發(fā)布的報(bào)告《中國(guó)銀行業(yè)的明天在哪里》，2014年，全球銀行業(yè)的凈資產(chǎn)收益率（ROE）延續(xù)了2008年金融危機(jī)后緩慢回升的態(tài)勢(shì)，穩(wěn)定在9.5％。但是，過去一年股東回報(bào)率的回升卻無法掩蓋整個(gè)行業(yè)毛利下滑的現(xiàn)實(shí)。2013—2014年，包含銀行利差和手續(xù)費(fèi)利潤(rùn)率的毛利水平拖累ROE達(dá)185個(gè)基點(diǎn)，銀行不得不通過大幅度削減成本（貢獻(xiàn)169個(gè)基點(diǎn)）來保持ROE的穩(wěn)定。
所以這次擬設(shè)立直銷銀行的公告中，招商銀行表示，設(shè)立獨(dú)立法人直銷銀行是該公司把握創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展趨勢(shì)、積極探索普惠金融和未來銀行形態(tài)的重要舉措，可有效降低銀行運(yùn)營(yíng)成本，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式和客群進(jìn)行差異化補(bǔ)充，并可通過風(fēng)險(xiǎn)隔離將創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)限制在可控范圍。設(shè)立獨(dú)立法人直銷銀行符合監(jiān)管政策導(dǎo)向，符合國(guó)內(nèi)外銀行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展趨勢(shì)，也符合本公司自身業(yè)務(wù)發(fā)展水平。
事實(shí)上，招行設(shè)立直銷銀行的背后，是其對(duì)直銷銀行的基礎(chǔ)技術(shù)——AI的全面探索的成果，包括人臉識(shí)別、大數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等等。
信中利美國(guó)創(chuàng)投創(chuàng)始管理合伙人王維嘉，本文是王維嘉博士做客2月17日江湖沙龍的分享，談及他對(duì)AI在傳統(tǒng)行業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展的看法，本文由雷鋒網(wǎng)整理編輯。
王博士，怎么看一個(gè)應(yīng)用公司的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)呢？核心就是他能不能壟斷行業(yè)的數(shù)據(jù)。如果不能壟斷數(shù)據(jù)，這公司是沒有技術(shù)的，絕大部分應(yīng)用公司是沒有自己的核心技術(shù)。
比如說美國(guó)有一個(gè)VKP我一天上四五次，每個(gè)月要定期捐款，中國(guó)有幾個(gè)百科做得非常爛，原因是沒有社區(qū)貢獻(xiàn)的文化，美國(guó)這個(gè)社會(huì)是從一個(gè)小鎮(zhèn)五月花，聯(lián)邦13州從底到上建立起來的，有一大批自己出錢處理搞公益的人，整個(gè)社會(huì)是這樣的風(fēng)氣，開源這件事情一定要有這樣的文化。
中國(guó)大部分人說，我又不賺錢，給別人寫了別人用，對(duì)我有什么好？這個(gè)問題的出現(xiàn)，導(dǎo)致于這次人工智能的開源框架一定是美國(guó)領(lǐng)導(dǎo)。
值得注意的是，未來這些開源框架就像今天的安卓一樣，會(huì)在上面長(zhǎng)出很厚的生態(tài)系統(tǒng)，會(huì)做出各種各樣的庫，所以說最后你已經(jīng)沒法和它匹敵了。
今天開源這件事仍然是一個(gè)在競(jìng)爭(zhēng)，各個(gè)大公司為什么要開元呢，都想把所有開發(fā)的資源聚集在自己的生態(tài)上面。
現(xiàn)在的情況仍然是Google，Google上面的開發(fā)人員加起來是其他所有人加起來的10倍——其他所有人是Facebook這幾家公司。其實(shí)就在這幾家競(jìng)爭(zhēng)。開源領(lǐng)域除了這幾家公司以外，百度也出了這樣一個(gè)東西，每個(gè)大學(xué)都有一些開源的東西。
2月24日凌晨，IBM中國(guó)官方微信告訴大家它將要做兩件事：
與CNYCC合作
與Atrius Health合作
據(jù)雷鋒網(wǎng)所知，這兩家機(jī)構(gòu)均為非盈利醫(yī)療機(jī)構(gòu)，是提供價(jià)值型醫(yī)療服務(wù)的行動(dòng)者。
人口健康平臺(tái)：提供患者信息全景圖
與CNYCC（Central New York Care Collaborative，護(hù)理協(xié)作紐約中心）的這次合作將創(chuàng)建一個(gè)認(rèn)知人口健康平臺(tái)，用于連接紐約州中部 6 縣的2,000 多家醫(yī)療和社區(qū)服務(wù)提供商。
該認(rèn)知人口健康平臺(tái)上集成了IBM的多項(xiàng)看家本領(lǐng)。
IBM Watson Health集成CNYCC 的人口健康管理(PHM) 系統(tǒng)中的多種數(shù)據(jù)：治療場(chǎng)景 - 初診治療、急性后期護(hù)理、行為健康、社區(qū)和急性護(hù)理 - 以及超過 75 個(gè)電子健康記錄系統(tǒng)、健康信息交流平臺(tái)以及其他數(shù)據(jù)來源，聚合多樣化數(shù)據(jù)，形成對(duì)患者病況的整體把握，包含臨床病例、社會(huì)決定因素和行為健康。
Watson Care Manager 結(jié)合護(hù)理管理最佳實(shí)踐與執(zhí)行工作流，使護(hù)理工作者有能力創(chuàng)建個(gè)性化護(hù)理計(jì)劃，兼顧各種健康相關(guān)因素，并讓個(gè)人聯(lián)合參與提高健康水平。
WatsonHealth Cloud 中大量的健康數(shù)據(jù)，幫助臨床醫(yī)生找出類似患者的潛在風(fēng)險(xiǎn)因素。
并且，該人口健康平臺(tái)將提供患者互動(dòng)功能，打通從患者發(fā)現(xiàn)病情到醫(yī)患互動(dòng)、再到開展治療的完整醫(yī)療流程。
互動(dòng)護(hù)理系統(tǒng)：擺出臨床證據(jù)，醫(yī)患一起決策
雷鋒網(wǎng)了解到，AtriusHealth為675000多位成人和兒科患者提供了一個(gè)互動(dòng)護(hù)理系統(tǒng)，以提供患者高質(zhì)量、以患者為中心、協(xié)同式的護(hù)理。
據(jù)Health Affairs之前發(fā)表的文章，共同決策（即醫(yī)生及其患者根據(jù)臨床證據(jù)一起做出醫(yī)療決策）對(duì)患者、臨床醫(yī)生和醫(yī)療保健體系均益處多，例如提高患者對(duì)疾病的認(rèn)知、緩解治療過程中的焦慮、減少無根據(jù)的護(hù)理和成本浪費(fèi)等。
盡管存在諸多好處，許多醫(yī)生仍然表明很難將共同決策融合到他們與患者的直接互動(dòng)中。這種設(shè)想的難點(diǎn)在于：將臨床證據(jù)清晰明確地?cái)[在醫(yī)生與患者面前。
有一種解決方案可以解決這個(gè)問題：總結(jié)出影響患者健康狀況的關(guān)鍵點(diǎn)（關(guān)鍵詞），整合相似的患者人群，描述這些人在不同治療選擇下的轉(zhuǎn)歸結(jié)果。
這個(gè)工作Watson可以勝任，其有能力處理醫(yī)患互動(dòng)過程中生成的海量數(shù)字化信息。
要治療心臟疾病，就必須有一個(gè)精準(zhǔn)的診斷，但對(duì)醫(yī)生來說，長(zhǎng)期坐在那里聽聽診器或看心電圖又有些不切實(shí)際，因此有時(shí)他們會(huì)漏掉一些不起眼的小問題，而這些小問題可能是治療心臟疾病最棒的突破口。
IBM 認(rèn)為它們能通過人工智能幫醫(yī)生解決這個(gè)小煩惱。對(duì)，你沒猜錯(cuò)，它們旗下著名的 Watson 又掌握新技能了。
診斷心臟疾病是 Watson 健康醫(yī)學(xué)影像項(xiàng)目的一部分，全球參與該項(xiàng)目的醫(yī)療組織已達(dá) 24 家。
診斷心臟疾病對(duì) Watson 來說是個(gè)完全不同的挑戰(zhàn)，因?yàn)檫@是它首次查看復(fù)雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)，其中包括超聲波圖像、X 光圖像和其他不同類型的醫(yī)學(xué)影像。Watson 將首次坐上主治醫(yī)生之位，判斷到底那個(gè)病人患有主動(dòng)脈瓣狹窄，此類病人術(shù)后依然需要隨訪護(hù)理。
即使忽略它在癌癥研究上的貢獻(xiàn)，這也不是 Watson 首次涉足醫(yī)療行業(yè)了。這個(gè)明星 AI 平臺(tái)此前不但發(fā)現(xiàn)了與漸凍人癥（ALS）有關(guān)的基因，還在研發(fā)新藥上頗有建樹。當(dāng)然，Watson 在成長(zhǎng)為大醫(yī)生的路上并非一帆風(fēng)順，最近它在 MD 安德森癌癥中心參與研究時(shí)就犯了處置失當(dāng)?shù)腻e(cuò)誤。
對(duì)心臟病專家來說，主動(dòng)脈狹窄是最難診斷的病癥，但該病癥會(huì)阻礙血液流動(dòng)，對(duì)病人來說是最為致命的。
在某些情況下，醫(yī)學(xué)影像非常具有“欺騙性”，稍不注意，醫(yī)生的判斷可能就會(huì)被干擾，而 Watson 的“慧眼”并不會(huì)，它會(huì)成為一個(gè)精確的翻譯器，將醫(yī)學(xué)影像中展現(xiàn)的問題清楚準(zhǔn)確的列舉出來。
Sentara Healthcare 的心臟病專家 Jaime Murillo 表示：“借助 Watson，我們希望能將診視過程標(biāo)準(zhǔn)化，這樣就能提高診斷的準(zhǔn)確率，而病人是最大的受益者?！?/p>
Watson 影像部門副主席 Anne Le Grand 稱，臨床影像檢查是 IBM 首次提供認(rèn)知影像，此前它們鉆研該技術(shù)已經(jīng)超過 10 年時(shí)間。
“我們所做的主要工作就是對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的回顧性分析，IBM 能幫助臨床醫(yī)生回到過去，找到那些曾讓醫(yī)生感到遺憾的典型病例。”Le Grand 說道。
Watson 將大量閱讀心臟病專家的醫(yī)療報(bào)告，通過與其數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的對(duì)比，對(duì)病人的心臟影像進(jìn)行分析。在一項(xiàng)初步研究中，IBM 對(duì)這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行過測(cè)試，雖然它們拒絕透露詳細(xì)數(shù)據(jù)，但它們認(rèn)為 Watson 的加入確實(shí)讓心臟疾病診斷有了巨大的飛躍。
除了判斷到底哪些病人需要隨訪護(hù)理，Watson 還會(huì)對(duì)患者群體進(jìn)行集體掃描，找到那些同樣需要接受隨訪護(hù)理的人群（這些病人的醫(yī)學(xué)影像可能并未經(jīng)過 Watson 的篩查）。隨后，通過 AI 的分析，Watson 會(huì)為病人提供預(yù)見性護(hù)理，將病人面臨的風(fēng)險(xiǎn)降到最低。
Le Grand 表示：“Watson 的功效是雙重的，它不但能提升診斷的質(zhì)量，還能保證診斷的一致性?！?/p>
未來，Watson 在醫(yī)學(xué)影像上的技術(shù)積累不但能用到心臟病上，還能推廣至乳腺癌、肺部、眼部和腦部疾病上。在不久的將來，IBM 計(jì)劃讓 Watson 涉足除主動(dòng)脈狹窄外其他九種心臟疾病的診斷。
今年晚些時(shí)候，該技術(shù)將成為美國(guó)大部分保健醫(yī)生的標(biāo)配。
雷鋒網(wǎng)按：當(dāng)基因檢測(cè)變得越來越普及，所得數(shù)據(jù)越來越多，對(duì)數(shù)據(jù)解讀的需求也由此誕生，而這就是生物信息技術(shù)的作用。本文整理自華點(diǎn)云技術(shù)總監(jiān)于偉文在雷鋒網(wǎng)硬創(chuàng)公開課上的演講，主題為如何用云計(jì)算模式實(shí)現(xiàn)生物信息分析。
于偉文，高級(jí)工程師，上海華點(diǎn)云生物科技有限公司技術(shù)總監(jiān)。是北京航空航天大學(xué)國(guó)家示范學(xué)科——“移動(dòng)云計(jì)算”專業(yè)的首批畢業(yè)生。擁有十余年 IT 領(lǐng)域從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主要關(guān)注于臨床、生物、金融等領(lǐng)域。作為課題負(fù)責(zé)人，曾主持過國(guó)家“十一五” 重大專項(xiàng)子課題；參與多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室專項(xiàng)信息化建設(shè)項(xiàng)目。在Nature子刊、SCI等權(quán)威刊物上發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇。
公開課視頻如下：
把媒體內(nèi)容分發(fā)給用戶，“你關(guān)心的才是頭條”，對(duì)于今日頭條這個(gè)產(chǎn)品，相信大家都不陌生。那么，你是否好奇過，今日頭條是如何做到，向每個(gè)讀者推送不一樣的、據(jù)稱是符合讀者每個(gè)人不同興趣的內(nèi)容的呢？每個(gè)人產(chǎn)生的閱讀數(shù)據(jù)，還有哪些效益呢？今日頭條算數(shù)中心執(zhí)行總監(jiān)劉志毅在日前于深圳北京大學(xué)匯豐商學(xué)院舉行的“數(shù)據(jù)之美”論壇上做了介紹。
首先，數(shù)據(jù)從哪里來？
雖然對(duì)于頭條來講，其用戶量、用戶的粘性時(shí)間已經(jīng)足夠大了，但是，要怎么樣精細(xì)，怎么樣的數(shù)據(jù)才是可信賴的，怎么樣的數(shù)據(jù)是可復(fù)用的？
對(duì)于數(shù)據(jù)所產(chǎn)生和獲取的流程，今日頭條算數(shù)中心執(zhí)行總監(jiān)劉志毅拋出一道小問題來介紹：
現(xiàn)在面前有很多顆糖果，然后有兩個(gè)人要把這個(gè)糖果的數(shù)量數(shù)清楚，有一個(gè)人他會(huì)加減乘除地來數(shù)，3顆3顆數(shù)，5顆5顆地；還有一個(gè)人就很笨，只會(huì)一顆一顆，永遠(yuǎn)一顆一顆地?cái)?shù)，那問一下，是哪一個(gè)人能夠先把這一大堆糖果數(shù)清楚啊？
事實(shí)上，按正常的邏輯確實(shí)應(yīng)該回答“第一個(gè)”的，“但是在互聯(lián)網(wǎng)公司，答案是第二個(gè)，因?yàn)殡m然是一顆一顆地?cái)?shù)，但他一秒種可以數(shù)一萬個(gè)，所以他更直接更快速。”這是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展到今天的成果，機(jī)器分發(fā)的效率一定大于人工分發(fā)。在2016年的年終，易觀發(fā)布的第三方數(shù)據(jù)顯示，如今機(jī)器分發(fā)的比例已經(jīng)超過了人工分發(fā)。
分發(fā)糖果與分發(fā)內(nèi)容邏輯是一樣的。那么，這背后，頭條具體的引擎是怎么樣工作的？這時(shí)候需要把文章和用戶兩端的數(shù)據(jù)連接起來。
據(jù)劉志毅解釋，
首先文章進(jìn)入機(jī)器引擎后，頭條需要機(jī)器識(shí)別它們的關(guān)鍵詞，識(shí)別其涉及到的內(nèi)容領(lǐng)域，用戶對(duì)它們的反應(yīng)，然后把結(jié)果放到一個(gè)特征向量空間中。
與此同時(shí)，用戶端也發(fā)生了同樣的變化。
“然后我們?nèi)タ催@兩個(gè)向量，怎么樣匹配度最高，然后就推送給他。”
具體來說，這些用以匹配的數(shù)據(jù)變量可能包括幾個(gè)大方面的特征：
首先，這個(gè)用戶，他的性別興趣，年齡地域用的手機(jī)是什么？
家鄉(xiāng)是哪里？關(guān)注什么東西？會(huì)點(diǎn)什么樣的廣告？
然后他目前處在什么樣的環(huán)境？今天有沒有下雨？用WiFi還是用3G，4G，2G？
這個(gè)文章本身是一分鐘之內(nèi)的快消息，還是幾年之內(nèi)看都不算失效的消息？用戶的反饋對(duì)他們是什么樣？
這個(gè)文章有什么樣的關(guān)鍵詞……等等
這些數(shù)據(jù)將產(chǎn)生一個(gè)百億級(jí)別的特征，今日頭條最終根據(jù)特征判斷用戶的需求，把內(nèi)容呈現(xiàn)到每一個(gè)人不同的手機(jī)屏幕上。
但是，這還不是最技術(shù)范的地方。數(shù)據(jù)部門真正做的事情是，“從剛剛所描述的這個(gè)過程中積累出來一些東西，然后讓他去發(fā)揮價(jià)值，”劉志毅說道，這才是數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值所在。
“這只是我所想要表達(dá)的數(shù)據(jù)維度的1%，”
用戶點(diǎn)擊什么文章？沒有點(diǎn)擊什么文章？
點(diǎn)贊還是點(diǎn)踩？
閱讀速度快不快？完成多少比例？
對(duì)某一個(gè)話題產(chǎn)生了持續(xù)性的還是短暫的影響？讀完之后有沒有講到什么評(píng)論？
那他用的是什么樣的手機(jī)在讀你的東西？是什么樣的手機(jī)的什么型號(hào)？去年用這個(gè)型號(hào)，今年是不是還用這個(gè)型號(hào)？
……
劉志毅稱，“這樣的信息都會(huì)作為這個(gè)用戶的組合特征的一部分，然后我們?nèi)ヌ崛∵@一部分來把它作為數(shù)據(jù)的樣本進(jìn)行分析?！?/p>
數(shù)據(jù)到哪里去？
知道了數(shù)據(jù)怎么來之后，數(shù)據(jù)要到哪里去，產(chǎn)生怎樣的價(jià)值？這又是一場(chǎng)好戲了。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，今日頭條曾推出了“今日頭條媒體實(shí)驗(yàn)室”，這個(gè)實(shí)驗(yàn)室的作用，相當(dāng)于差異化內(nèi)容創(chuàng)作的“參謀”。就是說，其將通過每一篇文章的傳播數(shù)據(jù)去告訴不同的內(nèi)容的寫作者創(chuàng)作者，假如想要影響某一個(gè)特定的人群，需要怎么樣創(chuàng)作內(nèi)容，并且在什么樣的平臺(tái)上，以什么樣的方式在什么樣的時(shí)間點(diǎn)發(fā)布是效率最大化的。
劉志毅舉了這樣一個(gè)例子：以美國(guó)總統(tǒng)選舉為例，在中國(guó)希拉里一直熱度是領(lǐng)先，但是跟美國(guó)人投票不一樣。最后希拉里敗選，但是她敗選之后，在頭條平臺(tái)上面的熱度也降得非?？欤@個(gè)可能跟中國(guó)人對(duì)美國(guó)時(shí)政事件的關(guān)心規(guī)律有關(guān)系，那么，媒體則會(huì)依據(jù)這個(gè)來進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作。
另外一個(gè)是，數(shù)據(jù)也許可以呈現(xiàn)出人類作者意想不到的角度：在今日頭條與南方周末的合作中，大家都關(guān)心學(xué)區(qū)房房?jī)r(jià)的問題，但數(shù)據(jù)顯示——在這些事實(shí)之外，跟學(xué)區(qū)房同時(shí)出現(xiàn)的概率最高的詞中間，“離婚”排在前3位。
這就是計(jì)算機(jī)輔助報(bào)道的一種方式，也是大數(shù)據(jù)、AI帶給傳統(tǒng)行業(yè)的變革。
AI帶給商業(yè)市場(chǎng)更多機(jī)會(huì)
除了反哺媒體創(chuàng)作，閱讀數(shù)據(jù)還有哪些想象力呢？
透視市場(chǎng)潛力
雷鋒網(wǎng)此前報(bào)道，在一些數(shù)據(jù)密集型的產(chǎn)業(yè)，都成為了AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用孵化的首選之地。接下來看了OPPO和vivo的案例，你就不會(huì)奇怪了。
眾所周知，去年，手機(jī)市場(chǎng)一個(gè)關(guān)注度頗高的話題是：大家發(fā)現(xiàn)主流手機(jī)品牌不那么景氣了，包括蘋果，但是有兩家廠商非常受關(guān)注——OPPO和Vivo。
“OPPO跟Vivo做了一件很有意思的事情，他們?cè)?45線城市的用戶很多，但是他們請(qǐng)了很多跟一二線城市的口味更匹配的代言人來作為宣傳他們品牌的代言人。這是他們根據(jù)通過閱讀數(shù)據(jù)產(chǎn)生的決定。他們充分把握住了345線城市對(duì)于手機(jī)的需求?！?/p>
雷鋒網(wǎng)了解到，根據(jù)頭條閱讀的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，345線城市對(duì)于手機(jī)的具體參數(shù)、性價(jià)比方面表現(xiàn)得不那么敏感，但對(duì)于手機(jī)的體驗(yàn)的介紹，卻是閱讀量遠(yuǎn)高于一二線城市的?！八援?dāng)OPPO沒有把大部分的推廣和宣傳經(jīng)費(fèi)放到線下的渠道去影響345線城市的時(shí)候，他后面的成功，也是在閱讀數(shù)據(jù)上能夠發(fā)現(xiàn)的奇妙的地方?！?/p>
總的來說，劉志毅表示，AI之所以影響人類各行各業(yè)，是因?yàn)?，“閱讀其實(shí)是一種人們對(duì)于自我歸類的一種方式，所以頭條上面閱讀數(shù)據(jù)其實(shí)是人在不同的組別中間自我歸類的一些信息，這些規(guī)律的信息產(chǎn)生了我剛才所說到的所有的價(jià)值?！?/p>
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