開發以中文“與資料對話”的AI決策系統，「訊能集思」要做人工智慧決策平臺

“平民資料科學家（citizen data scientist）”正在成為資料分析中的一級熱詞。

IT調研和諮詢公司Gartner將“平民資料科學家（citizen data scientist）”定義為：“建立或生成具有預測性與說明性的資料模型的企業成員”，他們雖然不精於資料分析和程式設計，卻可以依託於完善的資料決策工具完成原本只能由高階資料分析科學家（Expert Data Science）完成的商業分析任務。

“平民資料科學家”的出現預示著企業的數字化轉型需求一方面向下擴張，使用資料分析的人員不再侷限為資料分析師和科學家；一方面向上升級，企業對於資料分析工具的智慧化和自動化需求

正在高速增長。

「訊能集思」即是一家專注人工智慧決策的人工智慧公司。透過增強型分析，其人工智慧決策平臺 Xavier能讓基礎資料分析人員和有資料分析需求的業務人員完成資料分析，並利用自動化機器學習（auto-ML）為企業業務提供多樣化的資料決策方案，助力企業的數字化和智慧化轉型。

一個矛盾：企業強烈的數字化需求和企業傳統的資料分析執行機制

在「訊能集思」創始人張宗堯博士看來，“商業決策平臺”概念的產生來自於企業強烈的數字化需求和企業傳統的資料分析執行機制之間的矛盾。

當前的企業決策支援系統（Decision Support System）作為基於IT、用於支援業務或組織決策活動的資訊系統，在企業中常常被拆分為企業資源管理ERP、商業智慧軟體BI等多個辦公軟體，應用於業務財務、IT和資料分析科學家等多個團隊。這種分離的軟體形式實際上造成了極大的資源浪費，拉高了溝通成本、教育成本和採購成本。

與之對應的是企業內傳統的資料分析執行機制—— Quant 代理人模式，即專業的資料分析師和科學家在業務人員提出的無數假設中進行數學檢驗，從而得出資料洞察和資料分析報告。

這種“檢驗——假設（idea testing）”過程實際割裂了實踐業務和多重資料之間的關係，讓“資料分析師”和“業務專家”站在了資料分析的兩端。

為利用進階的人工智慧技術消除業務人員、商業IT部門和資料分析師的使用代溝（Gap），使他們能同步使用資料、進行資料分析，並提供包括需求預測、客戶行為分析、庫存採購管理、生產排程與產能分配及良率分析等多種功能，

「訊能集思」以“AI+BI”（人工智慧+商業智慧）為核心，使用 DPAK 分析演算法將大量資料在同一平臺內即時匯入，並透過平臺化演算法降低疊加成本，簡化資料分析流程，透過結合業務領域知識及特定演算法，幫助企業找到運營決策的最短路徑。

「DPAK」演算法模型

在張宗堯看來，平臺化的人工智慧決策方案與傳統的“分析軟體+BI軟體”的組合思路不同，“人工智慧決策平臺”既迎合了企業“小步快走，效果先行”的數字化需求，又強調了企業數字化戰略的可持續性發展性，能助力有數字化站戰略的企業進行精益化管理。

兩個趨勢：對話智慧和自動化

將客戶群定位為“製造業、金融業和零售業的腰部大中型企業”的「訊能集思」選取的技術實現形式是增強型分析AABI（Artificial Augmented Business Intelligence）

，公司希望透過面向“普通人”的增強型人工智慧讓資料分析工具、資料科學與深度學習平臺、嵌入式分析在企業業務中發揮作用。其技術適應了智慧商業資料分析的兩大趨勢：

對話互動：據 Gartner 預計，到2021年，自然語言理解與互動式分析將促使智慧商業資料分析的採用率從35%增加到50%。

對話式資料分析已經成為業界發展的最新趨勢。考慮到高度的實用性和廣闊的應用前景，「訊能集思」創制了以中文作為查詢語言的對話式系統，“讓使用者以中文與資料對話”，使使用者可以透過中文語句進行資料調取，並提供基於中文查詢關鍵詞的聯想資訊，提供進階資料。

據透露，「訊能集思」的多語言對話機制正在開發中，下一步將有望推出韓語和日語版本的資料分析產品。

自動化：Dimensional Research在2019年進行的一項調查發現，96％的公司在AI和機器學習方面陷入困境。

資料科學具有影響業務決策的巨大潛力，但事實是，根據Gartner Group的研究，85％的企業的大資料專案失敗了。在很大程度上，大多數公司的失敗應歸咎於業務反饋與資料分析之間的脫節。

為了更好的解決業務與資料分析流程中存在的問題，「訊能集思」的人工智慧決策平臺 Xavier 先將複雜的三維（LEVEL 3）問題降維成一維（LEVEL 1）的資料庫資料獲取、欄位與顆粒度問題和二維（LEVEL 2）的資料分析問題；再結合實際業務資料，利用自動化機器學習（Auto-ML）建立所有可能的資料模型與分析報告，並錄入 INDEX，使 Xavier 可以“自動生成上萬種模型，並支援用搜尋引擎調取分析報告”，回答需要具備行業專業知識、資料分析能力和資料庫工程知識的“通識性問題”。這種自動化形式可提升平臺的工作效率、最佳化業務人員和普通資料分析人員的使用體驗，從而解決業務部門和資料部門脫節的問題。

Xavier（原產品名：SyGPS）介紹圖

Xavier 還向傳統的專業資料科學家（Expert Data Scientist）開放了資料介面以最佳化訓練模型，增強自動生成模型的科學性和魯棒性。

據張宗堯介紹，公司也已經正在籌劃拓展開源範圍，使企業能根據自身業務情況進行個性化調整。

關於

Synergies Intelligent Systems（訊能集思）是一家創立於波士頓的人工智慧公司，專注於人工智慧決策。其首個產品為人工智慧決策平臺 Xavier 。「訊能集思」核心AI技術團隊來自於麻省理工學院（MIT），創始人為MIT博士張宗堯。Synergies的產品應用主要涵蓋製造、零售、金融三大領域，並與包括富士康、順豐、敦陽科技、福耀玻璃、中國信託在內的多家企業達成合作。「訊能集思」曾於2017年入選《紅鯡魚》US Top 100，並於2018年成為富士康工業網際網路指定AI合作伙伴，2019年 ， 「訊能集思」榮獲中國國際工業博覽會優秀企業組織獎。

「訊能集思」已於2019年底完成A輪融資，由豊新資本領投。其早期投資方（天使輪）包括北極光、京東方、策維科技、SV Angel等。

拓展閱讀

資料分析無疑將在未來成為驅動企業發展的重要推動力，業內的一系列優秀公司也在不斷了解市場中發揮他們的聰明才智，改造傳統“資料分析”。而在這一賽道中，除了科技巨頭微軟PowerBI、亞馬遜的Quicksight和Salesforce，優秀的創業公司也同樣具有競爭力。關注“資料的最後一英里”的視覺化問題的「Tableau」在2018年底更新了其自然語言互動工具Ask Data，進軍精準商業分析領域，專注整合企業內部資訊的檢索與協作的「Cursor」也收穫了產業界關注。

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