踏上人工智能这辆驶向未来的列车，时代的更迭速度忽然变得飞快。
几乎是一夜之间，大量的互联网公司、科技公司和创业公司，都将人工智能战略看作是公司发展的未来，尽管不排除这中间会有“风口上的猪”引发的连带效应，但人工智能的行业方向已成业界共识。
正如 nEqual CEO邬剑 在10月16日的2018金投赏国际创意节 nEqual “ AI 赋能 共创·共赢—— AI 科技赋能智慧商业高峰论坛”上所说的那样，“我相信 AI 可以准确的定义为一个时代，这个时代不是一个风口，而是未来人类长期与其共存的一个方向。”
nEqual CEO 邬剑
我很认同其对“共存”的理解。凯文·凯利在《必然》中说过，“我们想要的不是人工智能，而是人工智慧。与一般的智能不同，智慧是专注的、能衡量的、专门化的，它还能够用完全不同于人类认知的方式思考。”
从这个角度看，AI 的价值并不是取代人，而是在共存当中，提供专业化的智慧。这就是为什么今天的企业数字化转型对 AI 表现得如此热衷，当 AI 的智慧与传统行业的应用场景相叠加，必然代表着更优的生产力，这势必带来各行各业竞争格局的再一次重新划分。
被 AI “逼”出来的商业价值
人工智能对企业来说到底意味着什么? 我认为应该是一种危机感。
十几年以前，互联网刚刚启动的时候，传统企业没有意识到互联网代表着一种新的生产力，所以传统行业开始不断被互联网所颠覆。互联网时代让企业学会了用未来的视角来思考当下。所以当人工智能的方向被确立之后，企业因怀着担心被颠覆的危机感，反而更快的走向了人工智能。
不得不承认，这是一个很有趣又很现实的逻辑。
nEqual 首席产品官兼总裁 任佩禹
AI 对企业到底有什么实际的价值? nEqual 首席产品官兼总裁 任佩禹 认为，AI 从技术上可以帮助企业做到三点。
第一是减少成本。以智能机器人和智能客服为例，企业内部的流程自动化，可以帮助企业的人力资源更好的进行分配，能用机器去替代部分原来人力的工作，起到降低人力成本的作用。
“同时，AI 还可以减少无效资源的付出，比如说可以更多的识别一些虚假流量，能做更精准的广告定向。” 任佩禹说。
第二是提升效果和效率。任佩禹认为，“用大数据和 AI 结合的方式做更精准的预测和洞察，做真正能够影响商业决策的产出。同时，可以基于内容关联性的推荐包括自动化的内容生成做真正的规模化的一对一的互动，以提升我们的决策效率和消费者体验。”换言之，决策才是企业用 AI 实现高效率的根本，而不是智能本身。
第三是发展新的增长点。的确，当所有内部流程做到高度的自动化和自我决策的时候，那么所有的人力资源可以帮新兴的创意点或者新兴的应用场景迁移，最终帮助企业加速创新，并由此发现新的增长点。
AI 是数字化转型的必由之路
数字化的趋势已经成为这个时代企业必须面对的问题，而走向智能化则是通向数字化企业的必由之路。所以，AI 技术在企业数字化转型的过程中会扮演重要的角色。
宝洁 首席信息官 林丽
宝洁 首席信息官 林丽 在出席由 nEqual 主办的2018金投赏国际创意节“ AI 赋能 共创·共赢—— AI 科技赋能智慧商业高峰论坛”上也分享了她对于企业数字革命和人工智能应用的理解。她说：“企业数字革命可以分为两个部分，一部分聚焦在企业商业流程的转型上，第二部分是商业模式的创新，称其为破坏式创新，改变当下商业的模式来创造出更新的商业的模式。" 在企业向大数据和 AI 转型上，林丽重点提到：“企业在商业流程转型中应该注重三个步骤：数字化、优化、和自动化。企业可通过实现数字可视化、数据分析和指导、决策支持和自动化决策等重要阶段，逐步实现商业流程的转型。同时，决策支持和自动化决策已经进入的人工智能应用的阶段，在这个过程中，企业需要充分重视 BI（商业智能解决方案）和 AI（人工智能解决方案）的应用和连接，清晰梳理核心商业流程，改变原有思考模式，才能推动企业从 BI 向 AI 的发展，帮助企业实现在 AI 时代保持领先。”
数字化时代，无论是大型企业还是发展中的企业，都在积极探索 AI 在其成长及生产发展过程中的价值和意义。
按照任佩禹的理解，AI 在企业内部落地应该有两个重要的方面：
第一个方面，是组织架构和人力资源的支持，数字化转型其实是一个系统工程，它需要的是企业内部的敏捷化的组织架构的支撑，所以 AI 本身也是一种意识形态，要求企业能有以 AI 的思维去思考商业的人才和架构。
第二个方面，是技术的支撑，比如数据管理平台、算法平台、商业分析平台和相关的系统要能够被搭建和被融合。最重要的是定义在企业战略下，AI 到底应用在哪个商业的场景，需结合各项 AI 技术的成熟度综合考虑。
而在这两个方面的支撑力实现之后，任佩禹认为，AI 到真正执行的时候要需要分三步来走：第一步是数据的在线，第二步是分析洞察，第三步是闭环的优化。只有三个步骤都达到一定成熟度，才能最大化发挥 AI 自我进化的优势。
实际上，人工智能和云计算、大数据这些广义的技术趋势有个明显的不同，就是 AI 必须结合场景才有价值。
那么，从营销领域的 AI 应用来看，在不同的阶段都可以应用 AI 技术帮助企业跟消费者进行更好的营销和互动。比如在认知阶段进行自动内容生成，更精准智能的定向;在信息阶段可以做更精准的网站内容，包括互动内容的个性化的调优，预测分析;在购买阶段可以做相关的产品关联推荐，和更敏捷的自动化应答。对外可以做消费者的应答，对内可以帮助企业优化自己内部的一些运营的资源等等。
AI 的口号千篇一律，但靠谱的实践万里挑一。对 nEqual 来说，最有意义的实践，就是通过自身的实践，做到从 AI 中来，到 AI 中去。
任佩禹表示，“ nEqual 在投放环节，对自身广告的投放，今年已经全面采用了 AI 的策略作为辅助，比如我们曾经帮助一个日用品品牌做投放。客户下属多个产品，不同产品 TA 不同，对频次要求也不同。如何在集采回来流量后，在流量不可精准预测和要保证推送比的情况下，最大化各品牌的 Reach，避免资源浪费是一个比较难的问题。在这个场景中，我们使用了强化学习和在线学习的方式，构建了一套能够把流量以实时的方式精细化切分，自己做预测，自己做执行，自己进行优先级调优的智能策略，上线之后明显帮助广告主提高了效果，降低了 CPRP。”
Twitter 曾发布过一个研究显示，对于消费者来说客户服务的重要度比品牌自身要高出30个百分点。从这个角度看，nEqual 通过 AI 算法来实现的智能营销，本质上就是将客户服务与效率提升到极致，这是典型的技术驱动的商业价值。
nEqual：如何做数字化转型的赋能者
说了这么多，为什么 nEqual 会谈人工智能，这到底是一个什么样的品牌?
的确，这是成立还不到一年的品牌，它是精硕科技集团旗下落地数据智能技术和应用的事业部。早在2014年，就已经拿下 Intel 在国内的第一个品牌 DMP 的公开招标，在数字化营销领域迅速名声显赫。
nEqual 的品牌理念是：让企业和消费者成为朋友。
以 nEqual DMP 为例，nEqual 尝试基于 OpenShift 容器云搭建系统，极大地提升了新部署的搭建效率。另外一方面，海量的营销数据融合消费者 CRM 端的多品牌数据管理也是一项重要的突破，它能帮助品牌主对消费者的数据掌握更为多元化，实现千人千面的沟通策略，为品牌后续需作出的商业决策提供了重要依据。
很显然，nEqual 的目标是通过技术的创新，去成为品牌与消费者的连接器。
应该说 nEqual 能够在同行业中脱颖而出，是将差异化做到了极致。据我了解，nEqual 的团队由广告营销、CRM、技术研发人员组成，多维度的视角和对 AI 技术的运用形成了独特的运营体系。另外，nEqual 开始布局 AI 四年，已经完成了整个产品在基础平台、运算平台和前端应用层的整合和打通，已经形成了成熟完整的解决方案，方便于整个产品与客户内部的产品进行集成。
而在技术层面，nEqual 始终关注数据价值，而数据本身就是 AI 的三要素之一，这让 nEqual 距离 AI 更近。同时，nEqual 在数据安全方面一直是行业的领先者，比如 nEqual 数据安全管理系统已经通过国际公认标准最高、最权威的鉴证准则-ISAE3402(《鉴证业务国际准则(ISAE)第3402号――对服务机构控制的保证报告》)及 ISO27001 标准，在行业内达到了最高的安全标准。
在我看来，nEqual 这样品牌存在对企业数字化的进程会有重要的价值。在今天这个时代，企业变革的速度在加快，企业的压力在于无法专注核心业务的创新，那么 nEqual 恰恰可以帮助企业提供与消费者的连接服务，而让企业可以更专注于业务创新。而在此过程中，AI 技术只是手段，nEqual 能够做到的是将这些技术落到实际应用场景中，从而帮助企业实现更多的商业价值。
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