本網4月01日訊 作為率先發展大數據+認知智能技術的先驅，百分點公司構建了以數據治理為核心的大數據全棧技術產品，和以自然語言處理、動態知識圖譜為核心的認知智能技術產品，通過多技術融合的方式，來解決非結構化數據處理問題，構建複雜事物間的聯繫，最終提升機器決策能力。
尤其在認知智能技術突破中，百分點公司積極探索三個流派的融合。比如將深度學習和遷移學習融合，實現在標註量小的情況下依然能達到較高的準確率；將深度學習和知識圖譜融合，實現對自然語言更好地理解。目前已在情感分類、智能校對、智能問答、小語種翻譯中取得了不錯的效果。
隨著認知智能技術的不斷發展，技術在行業中的落地應用不斷加深，政企的業務將迎來全新的變革。
近期，百分點公司營運長劉鈺在接受愛分析的深度訪談當中就百分點公司輔助政企業務決策，領航政企業務升級等方面進行了內容分享。
全棧大數據輔助政企業務決策
愛分析：在產品落地過程中，主要解決了企業的哪些需求？
劉鈺：以兩個典型的服務案例來說：一是中國免稅品集團，百分點公司幫助它搭建了數據中臺和業務中臺，拉通了商品流轉所涉及的多個系統，優化了業務全流程，實現數位化和智能化升級，並最終提升了利潤和毛利率。
我們與中免一起制定了三期的計劃，不僅針對營銷環節，而是面向業務全生命周期，包括採購、物流、庫存等環節。中免的會員、交易、商品、營銷、店鋪、GIS等多維度數據被拉通，進而順暢地流轉，經營分析、供應商議價、門店協同採購、進銷存優化等能力得到了大幅提升。百分點公司還幫助中免搭建了一套智能營銷體系和商業模型，建立了與顧客多觸點的及時互動，實現無感的營銷，進一步提升了利潤。
第二個案例是一家製造企業，需求是利用數位化的方法優化生產，提高生產效率。在小批量多訂單的生產過程中，基於AI智能模型算法，綜合考慮款式、設備、工序、員工能力等因素，對產線進行實時的動態規劃，也可以保持工序間節拍平衡，讓員工與操作任務之間始終處於最佳匹配狀態，減少瓶頸，提高整體生產效率。
愛分析：為了解決業務問題需要做大量非數據類的工作，這是否偏離了最初做數據業務的初衷？
劉鈺：沒有偏離。百分點公司在三年前就提出了智能進化三部曲：從感知、認知到決策，最後的決策一定是業務決策而不是技術決策。技術、產品都是服務於業務決策的手段，最終目的是為了解決業務問題。
全程領航政企業務升級
愛分析：企業數位化轉型走向深入，部分領先的甲方企業已經開始積累和對外輸出自主AI能力，百分點公司作為技術服務商如何看待這個趨勢？
劉鈺：任何企業都有自己的核心競爭力，對於甲方企業來說，如果要專心做主營業務，那麼在技術輸出上理應不會投入最優質的資源。對照國外目前第三方技術企業和甲方公司的關係，分工是非常明確的，由專業的人做專業的事情，我認為這也會是中國企業10年之後的競合狀態。
國內還處於數位化轉型的初級階段，行業數據尚未拉通。數位化進程推進中，在共享數據源方面會出現更多合作機會，企業跨界合作和行業競合關係都會發生很大變化。目前，百分點公司正在和多個政府和企業客戶探索聯合運營的新模式和新業務。
百分點公司其中一個定位是做企業數位化轉型的技術合伙人，在企業運營環節與客戶深度合作，給客戶帶來可量化價值。依然以中免集團為例，我們基於數據中臺和運營中臺，定製化地為客戶構建了運營指標體系，改善了整個集團的管理能力。除此之外，百分點公司還創新了合作模式，與人民出版社戰略籤約，共同運營「黨員小書包」APP項目。（註：本文首發於新經濟領域第一研究型媒體愛分析。）