Search
台灣新創捷報不斷!💪 犀動智能完成新一輪募資、獲得日本上市遊戲公司2億元投資! 犀動智能掌握AI中的自然語言處理技術(NLP, Natural Language Processing)，成功開發出智能語音管家、並已多元應用於旅遊、金融等產業! 相信與日本遊戲公司合作後將激盪更多新創火花! 🙌⚡(報導來源: 數位時代)
InnoVEX國際新創展 網路直送👉https://bit.ly/3aFVMcp
#event #webinar #technology #活動 #講座 #科技 #Business #startup #training #online #INTERNET #innovation #motivation #web #finance #new #ecommerce #iot #ai #5g
來啦～創業者 //斜槓// 運動員系列！
#創業像冰壺？🥌
#團隊默契超重要
#最好每個都是大谷翔平
[ 專訪美國冰壺國手，AppWorks 第 20 屆校友 Mike Calcagno ]
1999 年的冬天，Mike 加入了微軟並搬到西雅圖，當時他 29 歲。這個靠近加拿大的城市日照時間不長，在冬季只有 ８ 個小時。Mike 想找一個下班後在夜晚也能進行的運動，最好是團體類型的，於是決定加入他同事所屬的冰壺俱樂部，開始了冰壺的訓練之路。
Mike 從小就受過高強度的運動訓練，教練父親非常希望 Mike 能夠成為職業的運動員，7 歲就開始打高爾夫與棒球，直到大學。建立肌肉記憶、專注在動作與策略，對 Mike 來說毫不困難，「最難的是你如何每天做同樣的訓練，不感覺無聊。」這個問題的答案，在我們專訪的開頭，Mike 說：是熱情，對想要變得更強，對取得勝利的渴望。
訓練了十年，2009，Mike 39 歲，他終於達到一個自認很不錯的程度，跟著西雅圖最有名的冰壺俱樂部經常取得勝利。「冰壺是一個絕對的團體運動，因為一隊四個冰壺投手都需要完美的配合，才能一起成功。而隊長則需要多年的經驗與判斷，像我這樣的年紀反而正好。」
的確，冰壺並不是一個以快與狠致勝的競賽，它更像一場大型的撞球接力賽，需要四個投手各自配合，並且有戰略地去佈局冰壺的位置，需要很準，更需要四個人近乎相似的程度與能力，最好每個都是 (不用這麼年輕的) 大谷翔平 ，丟壺又準又很會刷冰。但是隊長是唯一的決策者，每一壺投出前的時間極短，其餘三個隊員必須全然相信隊長當下的策略，團隊信任十分重要。
2009 年年底，Mike 與他 52 歲的搭檔 Sharon 在全美取得冰壺混雙冠軍，雖然 Sharon 在四強賽時居然因為交通而遲到，害得他們被預先扣一分，「當下的我非常生氣，但這樣的情緒對於比賽是非常負面的，我只能冷靜並且採取更積極的策略，這畢竟是一個團體的比賽，我必須要讓 Sharon 振奮，一起應對。還好我們最後還是晉級了！」於是他們兩個成為美國國手，代表美國在 2010 去俄羅斯參加世界錦標賽，雖然只獲得了第四名，Mike 覺得這是他冰壺生涯的高峰。
是高峰，但不是 Mike 回想起冰壺訓練時最美好的一刻，「我印象最深的一天，其實那場比賽我們輸了，那是 2011 年在華盛頓，我帶領男女混雙隊要打全美冠軍守衛戰，就在比賽開始的前一刻，我看著我的三個隊員，突然間我覺得一切不能再更好了，我有最好的隊員，我們一起訓練了許多年，那種絕佳的默契與信任，讓我充滿信心。這就是一群人能夠帶來的力量，讓一個人更強大，讓這個比賽有意義。」
於此同時，Mike 在微軟內部也發展得非常好，受到 Bill Gates 的器重，在微軟內部開發所有相關 NLP 自然語言處理技術的應用，8 年內就取得 Partner 職位 (再上去就是 VP 然後比爾了)。後來 Mike 在微軟內部試圖推動「以用戶需求為核心來開發產品」，改變當時「以產品開發來吸引用戶」的主流想法，但是屢遭挫折，於是最終 Mike 在 2016 年結束了他在微軟 17 年的職涯。
2017 年，Ethan 杜奕瑾創辦了台灣人工智慧實驗室 Taiwan AI Lab，力邀曾經在微軟一起打造產品的前同事 Mike 來加入。Mike 來到寶島認識到台灣工程師的素質不亞於合作過的其他亞洲地區工程師，於是 Mike 認為他很有機會可以在這裡開始他的創業題目，利用 AI 對語音及影像辨識的能力，快速擷取影片中的重要片段，大幅降低影片剪輯者的作業時間。2018 年 Mike 成立了 SoopahGenius，2020 年加入 AppWorks 加速器，成為我們的校友，並且在今年三月完成 Pre-Seed 輪募資。
「最重要的是，這次我有很棒的 Co-Founder 跟我一起做這個題目。創業跟冰壺一樣，是不可能靠一己之力完成的；我需要好的隊友，跟我一起為了共同的目標努力，在時間與熱情下累積出的默契，是一個團隊或初創事業能夠成功的原因。」
這樣的默契帶來的除了是執行力，更多的還有信心。「其實 CEO 也很需要被支持，被鼓勵，才能發揮出最好的狀態。」對 Mike 來說，堅持日復一日的努力除了熱情以外，一起創業的夥伴也至關重要，不能分享的勝利終究是沒有滋味的。
創新工場和BCG波士頓諮詢合作的「+AI改造者」系列：創新工場投資的追一科技，用領先的「數位員工」解決方案幫傳統企業降本提效。
改造者系列：傳統企業應用AI別想「短平快」 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。
近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
隨著當前人口紅利趨弱，企業的用工成本增加，「數位員工」存在大量的市場需求。成立於2016年的追一科技，通過其核心的AI語義分析技術，幫助傳統企業利用人工智慧技術解決勞動力短缺的問題，實現降本提效。
在采訪中，追一科技首席戰略官成捷認為，傳統企業應該扭轉AI應用「短平快」的認知，投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程，以達到正向的循環。
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在企業服務領域，AI企業，即「改造者」，能夠最直接地賦能企業提升管理效率與節降成本。追一科技便是這一賽道的佼佼者之一，借助自然語言處理技術，其「AI數位員工」可以勝任線上客服專員、行銷專員、資料質檢員、銷售上崗培訓師、反洗錢專家等崗位。
■本期受訪嘉賓：成捷
追一科技是「AI數位員工」提供商，主攻深度學習和自然語言處理，提供智慧語義、語音和視覺的AI全棧服務。追一科技的AI數位員工智慧平臺與業務場景深度融合，提供不同類型的AI數位員工，滿足企業和政府使用者服務、行銷、運營、 辦公等多種場景的智慧化升級需求，幫助他們降本提效，改善用戶體驗，驅動創新和增長。
成捷是追一科技首席戰略官。在此之前，他曾任職于麥肯錫與騰訊。成捷先生擁有清華大學學士學位與加州理工大學博士學位。
■對談實錄
Q1：追一科技為何選擇幫助傳統企業應用AI？
成博士：追一科技的定位是「AI數位員工」服務商，本質上是智慧軟件，面向企業提供AI企業軟件來説明其降本增效。當前，隨著人口紅利趨弱，企業用工成本水漲船高，員工的流動性也在增加，市場上存在大量對於智慧客服、行銷、內部溝通等的需求，企業希望由機器解決勞動力短缺問題，並為企業降本。而追一的核心AI能力是語義分析，即機器如何像真人一樣理解和表達文本資訊，再結合創始人團隊的企業服務背景，恰好能夠滿足我們稱之為「數字員工」的市場需求。追一的語音、視頻應用能夠滿足銀行、運營商等企業線上交互管道上海量的對話交互需求，涉及行銷和業務辦理等，幾乎等同于傳統呼叫中心上千乃至上萬的人工。
同時，我們也看到近些年大量企業在推進資訊化建設、雲建設，企業數位化的基礎在不斷成熟。許多企業已經積累了大量結構化或非結構化的資料，但並不知道如何應用，不知道如何從海量資料中提煉洞察。追一可以説明他們通過資料分析來實現更精細化的運營，從而提升人的產能。以保險電銷為例，通過對銷售人員的資料分析，追一能夠提煉高績效員工值得借鑒的話術和知識點，標準化後以輔助推廣培訓。
Q2：在賦能傳統企業應用AI的過程中，追一遇到過哪些挑戰？又是如何應對的？
成博士：AI火爆之後，大部分企業的心態是先投資一部分進行嘗試，其中有些企業成功地體驗到了AI的成效，於是自發地持續梳理其業務流程、構建並優化知識庫，進入了一個正向循環，投入產出比也合理，逐漸能夠覆蓋到更多場景和業務部門。
而有些企業原本對AI的預期是「隨插即用」，期待AI能在短期之內帶來巨大改變，他們應用AI的效果往往就無法達到預期，也很難將AI的效用發揮到最大，往往在一次采購之後就沒有下文了。AI企業要扭轉傳統企業認為AI「短平快」的認知，投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程，才能步入正向的循環。
其次，許多較早開始應用AI的企業組織規模都很大，涉及到很多不同的部門——分條線、分版塊、分職能等。如何能夠協調大型企業多部門之間不同的利益和訴求，這對於AI應用而言是另一大難點。以銀行為例，總行負責智慧化建設的IT或科技部門往往考慮更有整體性的、大量部門可以通用的、長期的解決方案，且看中綜合性和可持續性更強的供應商。而業務部門往往偏好更迅速、更精准的解決方案，傾向于先行自行采購。AI企業就需要平衡和兼顧雙方的需求。我判斷在中長期會有多流匯聚的趨勢，即企業的科技部門會統籌AI智慧化建設的規劃以及技術合作夥伴的選取，總部科技部門和一線業務部門會一同系統性地梳理需求。
同時，在業務梳理過程中，AI企業也需要增進其對行業的理解，從而幫助傳統企業梳理出哪些業務或場景更有AI價值、更容易落地，以塑造短期速贏。追一在進入每個行業時都需要花大量時間瞭解業務流程，建立行業知識庫。
最後，AI不像ERP之類的傳統軟體系統，沒有成熟的全鏈路玩家，還處在比較初級的階段，因此端到端的、定制化的AI服務是稀缺資源且具差異化優勢——系統實施上，大型企業系統多，往往也不標準化，十分消耗人力；知識庫定制上，不同企業的業務流程不同、知識不同，需要定制知識庫；軟體功能定制方面，不同規模、業務類型的企業依然存在不同的需求；哪怕在部署之後，AI企業依然需要持續優化場景，根據交互的效果持續優化業務流程，並試圖拓展新的場景。
Q3：如何理解追一「開放共贏的生態合作體系」？
成博士：追一對各類企業都秉持著開放合作的心態，我們識別了四大類合作夥伴——平臺夥伴、行業夥伴、區域夥伴和咨詢夥伴。
1. 平臺夥伴包括騰訊雲、華為雲等企業，平臺夥伴能夠提供基礎設施，起到「鋪電線」的作用。憑藉平臺夥伴強大的客戶資源和銷售網路，追一能夠觸達更多的終端客戶。而追一能在平臺夥伴通用性的基礎設施之上提供特定垂直領域的解決方案，使面向客戶的解決方案更好落地實施。
2. 行業夥伴指特定行業領域的資訊科技企業，他們相比其他夥伴有更深的行業理解以及更多行業內的客戶資源，也願意在科技方面進行嘗試。追一可以與行業夥伴共同拓展行業內的科技解決方案。
3. 區域夥伴指在當地有較強商務關係、對當地市場瞭解較深入的夥伴。
4. 咨詢夥伴則能夠提供整合咨詢服務，在數位化咨詢、財務咨詢等細分方向擁有豐富的咨詢經驗。
追一在生態合作中除了能夠提供行業定制化的技術方案之外，還可以分享和拓展渠道資源，幫助系統集成商、ISV增收。長遠來看，追一希望把產品服務做得更加標準化，可供他人調用，也可以在自有平臺上集成協力廠商產品和服務。
Q4：你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？
成博士：大趨勢一定是行業越做越深、場景越做越精，提供整體性的行業AI解決方案。這也是追一未來發展的優先事項。
此外，AI企業還應當繼續推進技術普惠，在當前AI大多只在大型企業使用，而未來應當覆蓋更多中小規模的企業。AI企業能做的是把大客戶的主流需求打磨好、標準化，大量復用從頭部企業積累的垂直領域專識，再在過程中逐步建立跨行業復用的能力。
■要點回顧
1.「人工智慧即服務」（AI-as-a-service）依然處於初級階段，還沒有成熟的全鏈路玩家，因此端到端的、定制化的AI服務能夠打造差異化的競爭優勢。
2. 傳統企業需要抓住時間窗口，憑藉多年深耕行業的經驗積累，在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
3. 對「改造者」而言，「先縱後橫」不失為可行的策略——欲實現持續穩定的AI發展，需要長期深耕垂直領域，持續積累行業know-how，並將縱深積累標準化，以複製到更多的垂直行業。
今天要問Siri有Freestyle嗎？太神啦，一聽就知道老江湖了！
Siri有嘻哈！YO！YO！YO！
Siri（Speech Interpretation and Recognition Interface）是一款內建在蘋果iOS系統中的人工智慧助理軟體。此軟體使用自然語言處理技術，使用者可以使用自然的對話與手機進行互動，完成搜尋資料、查詢天氣、設定手機日曆、設定鬧鈴等許多服務。
前言半年前接觸到NLP自然語言處理的範疇，起初對這項技術完全沒概念，只知道電腦好像可以猜出我講的話，幸好在幾個專家耐心解釋之後總算對這個領域 ... ... <看更多>
目前AI的自然語言處理技術(Natural Language Processing，縮寫NLP)可以在不需要完全理解，就可以做一些非常有用的事情，來幫助醫療保健系統。但醫學有許多很難解釋的 ... ... <看更多>
自然語言處理技術 在 一小时入门了解自然语言处理NLP是什么（第666期） - YouTube 的推薦與評價
ChatGPT带来了NLP领域的全球广泛关注。 自然语言处理技术 ，英文Natural Language Processing，简写NLP。NLP这个概念被提出伊始，人们便希望计算机能够 ... ... <看更多>