几年间，大年夜数据距离成为营业的核心就仅差一步。直到谷歌的无人驾驶汽车项目出现，我溘然如梦初醒，这不就是营业与数据的无缝对接吗？

问题来了：商业袈渌营的过程能像无人驾驶汽车一样实现周全的主动化吗？

2014 年，我接了一个义务，即把阿里某团购营业的运营大年夜几十小我的团队完全改变为主动化（去人化），这项工作须要大年夜量数据、多种算法及 IT 体系的有机结合。在这个过程中，我们要把已知工作流程中的工资决定计划，转化为数据驱动的主动化决定计划（我们称其为数字经济引擎）。而决定计划之间的衡量也是一种算法，决定计划本身就是一场博弈，越大年夜的场景运营起来毫无疑问就越复杂。后来这个项目按筹划完成了，但实际上棘手的问题并未真正解决。

在这个过程中，我们更体验到智能 / 主动化所请求的数据质量更高，数据不足的情况更明显，尤其是外部数据（包含竞争情况）的稀缺更非靠我们一己之力能在短期内解决的。

别的，数据贸易引擎的最佳原则是，工资干涉越少，数据回流越顺畅。最终，这个项目其实是在让步中停止的。

比来受阿里前同事的盛情邀请，让我有机会回杭州看一个智能客服的项目，即竽暌姑客服机械人代替身工客服。刚一落座，我就问道：“机械人还有多长时光可以完全代替仁攀类？”我很等待作为人工智能应用一线负责人的谜底，他明白地表示“5 年”。

他提到，让客服机械人自力运作前，起重要做的是恶补客服机械人在没有足够数据的情况下的一些智识盲点。短期的改良办法是，他们设置了一个叫“人工智能培训师”的新岗亭，赞助解决客服机械人数据不足的问题。借用人工智能“大年夜牛”、喷鼻港科技大年夜学杨强传授的不雅点，客服机械人的短长，关键在于有没有高质量的数据。令人高兴的是，今朝客服机械人（非语音）已经能主动应对 85% 的客户拜访了。

最后，我想分享，阿里在数据化实践过程中有三大年夜原则：

不在线的数据，不是大年夜数据。

数据的有效应用与高度流畅要有互惠互利机制。

只有真正做到这三点，才能让大年夜数据真正成为企业袈漩长的杀手锏。

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本文标题：车品觉：都在谈商业智能的时代，曾鸣干掉了自己的BI部门

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