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2019年01月04日 20:08 来源:官方推荐-腾讯新闻

人工智能(AI)及相关技术,如机器人、无人机和自动驾驶汽车,有着促进经济增长的巨大潜力,但人们也担忧其对就业的潜在影响。

近日,普华永道发布了《人工智能和相关技术对中国就业的净影响》。该报告预计人工智能及相关技术推动中国经济增长,将创造数百万个新的就业岗位,足以抵消现有就业岗位被取代的影响。但报告认为,考虑到这些技术对就业市场的影响程度,中国仍不容自满。

根据普华永道的分析,人工智能及相关技术在未来20年将取代中国现有约26%的工作岗位,高于对英国20%的预估,但也能通过提升生产率和实际收入水平在中国创造出大量新工作机会。根据我们的中央估计值,人工智能对中国就业的净影响可能将创造约12%的净增岗位,相当于未来20年内增加约9,000万个就业岗位。

虽然我们对于人工智能对中国就业的长期净影响预估较为乐观,但依然存在诸多不确定因素,因此,不管从商业政策还是政府政策角度来看,我们都没有理由自满骄傲。

对政府而言,通过实施《新一代人工智能发展规划》,并继续大量投资世界级人工智能技术,在实现优势最大化的同时,减少因就业影响和收入不平等造成的损失,如为失业工人提供再培训计划、为难以适应新技术的人提供更强大的社会安全保障体系等,是其面临的一大挑战。唯有如此,才能让人工智能和相关技术所带来的巨大利益在全社会尽可能广泛地传播。

报告如下

END

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我们身处一个巨变的时代,毋庸置疑,人工智能 (AI) 已经成为科技前沿之一,将给许多行业带来颠覆性的影响,也有可能在未来重塑公司的人才战略、运营模式以及与客户的合作模式。商业领袖都已未雨绸缪,着手研究人工智能将如何影响他们的商业战略,以防被第四次工业革命的浪潮甩在身后。

事实上,深度学习与增强学习在日常生活中的应用很多,例如机器翻译是对文本数据的处理;Siri等是对语音数据的处理;自动驾驶是对视频数据的处理;人脸识别则是对图像数据的处理,许多美颜APP都具备给图片添加可爱贴画的功能,这即是对图像进行识别,自动甄别出用户面部器官,用户即可随意处理图片,达到美化或娱乐的效果。

但是目前实验室又在发生什么呢?可以预见的是,那里的研究人员的发现将会决定人工智能未来一段时间的发展进程。普华永道人工智能加速器 (AI Accelerator) 研究团队发布了2018年人工智能技术十大趋势。

01

深度学习:揭秘神经网络的工作原理

简述:模仿人类大脑的深度神经网络展示了它们可以从图像、音频和文本数据中“学习”的能力。然而, 即使应用已超过十年,关于深度学习我们仍然有很多不明白的地方,包括神经网络如何学习、为什么它 们的表现如此出色等。现在,这种状况有可能会改变,这要归功于将信息瓶颈理论应用于深度学习的新 理论。信息瓶颈理论认为,深度神经网络在学习过程中像把无用信息从瓶颈中挤压出去一般,去除噪音 信息,而只保留这些噪音所表达的真正信息。

意义:精确地理解深度学习的工作原理,将有助于使其得到更大的发展和应用。例如,深度学习可以为网络设计优化和架构选择提供参考。可以肯定的是,通过探索深度学习理论,更多的场景应用能够被激发,并应用到其他类型的深度神经网络和深度神经网络设计中。

02

胶囊网络:模拟大脑的视觉处理优势

简述:胶囊网络是一种新型的深度神经网络架构,它能够用与大脑相同的方式处理视觉信息,这意味着它可以识别特征之间的逻辑和层次结构关系。这一特性与卷积神经网络形成鲜明对比。卷积神经网络是最广泛使用的神经网络之一,但它不能考虑简单和复杂特征之间的重要空间关系,导致错误率较高并经常出现误分类现象。

意义:对于典型的图像识别任务,胶囊网络通过减少误差,保证了50%的较高准确性,同时胶囊网络也不需要那么多的训练样本数据。预期可以看到胶囊网络在多个问题领域和深度神经网络架构中得到广泛的使用。

03

深度增强学习:交互型问题解决之道

简述:深度增强学习是一种通过观察、行动和奖励来与环境互动,从而进行学习的神经网络算法。它已被用于游戏攻略等,如雅达利 (Atari) 和围棋,包括击败人类冠军的著名的“阿尔法狗”(AlphaGo) 等。

意义:获得深度增强学习能力是人工智能应用商业化的重要指标项之一,与其他技术相比,它只需要更少的数据来培训其模型。更强大的是,它可以通过模拟获得训练,完全不需要标签化数据。鉴于这些优势,预计未来一年将诞生更多将深度增强学习和基于智能体 (agent) 模拟相结合的商业应用。

04

生成对抗网络:网络配对促进训练,减轻处理负担

简述:生成对抗网络是一种由两个互相竞争的神经网络组成的无监督的深度学习系统——“生成网络” 产生看上去很像真实数据集的假数据,“判断网络”吸收真实和合成的数据。随着时间的推移,每个网络都会得到改进,从而使两个网络都能够学习到给定数据集的整个分布情况。

意义:生成对抗网络进一步拓展了深度学习,使其能够处理更大范围的无监督任务,这些任务的标签化数据要么不存在,要么过于昂贵而很难获得。生成对抗网络也减少了深度神经网络所需的负载,因为负载由两个网络共同承担。预期可以看到更多的商业应用,例如使用生成对抗网络技术来做网络探测等。

05

精简和增强数据学习:解决数据标签化挑战

简述:机器学习(尤其是深度学习)遇到的最大挑战是需要大量使用标签化数据来训练系统。目前有两种广泛使用的技巧可以帮助解决这个问题:(1)合成新的数据;(2)将一个任务或领域的训练模型迁移到另一个,例如“迁移学习”的技巧(把从一个任务/领域学到的经验迁移到另一个任务/领域),或“一次学习”的技巧(极端化迁移学习,仅仅通过一个例子或没有相关例子的学习),由此使它们成为“精简数据”学习技巧。同样的,通过模拟或内插合成新的数据有助于获取更多的数据,从而扩大现有数据来改善学习。

意义:使用这些技巧,我们可以解决更多的问题,尤其是在历史数据较少的情况下。预期可以看到精简和增强数据的更多变种,以及适用于更广泛商业问题的不同类型的学习技巧。

06

概率编程:便于模型开发的语言

简述:概率编程是一种高级编程语言及建模框架,它能让开发人员便捷地设计概率模型,并且自动求解这些模型。概率编程语言可以让我们重复使用模型库,支持交互式建模以及认证,并提供必要的抽象层来更广泛和有效地推论通用模型组。

意义:概率编程框架适合的场景包括在商业领域内极为常见的不确定和不完整信息的情况。未来,我们会看到这些语言得到更广泛地应用,并期望它们也用于深度学习。

07

混合学习模式:结合算法优势解决不确定性问题

简述:不同类型的深度神经网络,譬如生成对抗网络和深度增强学习,在它们的效果和结合不同类型数据的广泛应用方面显示出巨大的前景。不过,深度学习模型不能为不确定性的数据场景建模,而贝叶斯概率方法却能够做到。混合学习模式结合了这两种方法,且能够充分利用每一种方法的优势。混合模型的一些例子包括贝叶斯深度学习,贝叶斯生成对抗网络和贝叶斯条件生成对抗网络等。

意义:混合学习模式将商业问题的种类扩大到对不确定性进行深度学习。这可以帮助我们获得更佳效果, 提高模型的可解释性,从而鼓励更广泛的应用。我们将看到更多能够媲美贝叶斯法的深度学习方法,以 及概率编程语言能够更好地与深度学习相融合。

08

自动机器学习:无需编程即可创建模型

简述:开发机器学习模型是一项耗时长且必须由专家驱动的工作,包括数据准备、特征选择、模型或技术选择、训练和调试等。自动机器学习旨在使用多种不同的统计学和深度学习算法来自动化这项工作。

意义:自动机器学习被视为人工智能工具“民主化”的一个部分,用户可以借助它在没有高级编程技能的情况下开发机器学习模型。这将加快数据科学家创建模型的速度。我们将看到更多的商业化自动机器学习包,以及自动机器学习与更广泛的机器学习平台的整合。

09

数字孪生体:超越工业应用的虚拟复制品

简述:数字孪生体是一种虚拟模型,用于物理或心理系统的详细分析和监测。数字孪生体的概念起源于工业界,广泛用于分析和监测诸如风电场或工业系统等。现在,通过使用基于智能体的建模(用于模拟自动智能体的行为和交互的计算模型)和系统动态学(计算机辅助的策略分析和设计方法)等,数字孪生体被广泛应用于非物理对象和流程管控中,例如预测客户行为等。

意义:数字孪生体可以帮助促进物联网 (IoT) 的发展和更广泛的应用,为预测性诊断和维护物联网系统提供了一种方法。展望未来,有望在实体系统和消费者选择建模中看到更多数字孪生体的使用。

10

可解释的人工智能:打开黑匣子

简述:目前,有许多机器学习算法正在使用中,它们可以在各种不同的应用场合中感知、思考和行动。然而,其中许多算法被认为是“黑匣子”,人们对于它们是如何计算出结果几乎是一无所知。可解释的人工智能意在进一步开发机器学习技巧,在产生更多可解释的模型的同时保持人工智能预测的准确性。

意义:可解释、可证明且透明的人工智能对建立技术信任至关重要,这会促进更广泛地采用机器学习技巧。我们预测,在开始大规模采用人工智能之前,企业可能会将可解释的人工智能作为一项要求或者最佳实践,与此同时,政府可能会将可解释的人工智能作为未来的一项法规要求。

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2018已经成为大家共同的回忆,2019年的“冰与火之歌”正在唱响。一方面,人工智能的历史性变革正加速渗透各行各业,孕育着巨大的发展机会和升级空间。另一方面,整体经济增速换挡、转型升级的压力,对于任何一家企业来说都如同寒冬一般凌冽而现实。这样的时刻,正是百度这样的平台级企业践行使命,勇于担当的时刻。我们是改革开放的先锋,因为我们对人工智能等技术的领先投入和应用探索,我们就有别人所不具备的、把握这个时代的底气与勇气。因为我们更懂用户,我们就能够帮助企业降低成本,提升效率,不断激发新的消费需求,从而更好地应对经济形势的变化、找到生存发展的根基。作为一家平台级企业,成就他人、造福社会,这是百度创始初心与能力之所在,更是百度在行业发展关键时刻责无旁贷之所在!

  人工智能训练师是一个全新的职业,他们制定数据标注规则,再将数据“喂”给机器人,对其进行“调教”、不断优化,让机器人“通情理、懂人性”,更好地为人类服务。

作为新一代通信技术,5G将开拓物联网和人工智能的无限可能。德国电信、英特尔和华为1月宣布,三方成功完成全球首个5G互操作性开发测试。

  作为数据智能领域的企业代表,中国领先的大数据公司易观与联想集团、微软公司、猎豹移动、科大讯飞、阿里云、搜狗、旷视科技、商汤科技、云知声、寒武纪、第四范式、迅雷集团、升哲科技、明略数据等一批优秀人工智能、数据智能企业共同参加‘人民网人工智能合作伙伴签约仪式’,将探索人工智能、数据智能的深度发展,共建数据智能新生态。

手机中国新闻】计算机科学家花了20多年的时间学习、培训和开发机器来观察周围的世界。2018年,人工智能图像处理在这两个领域发光发热:商业和安全领域的人脸识别技术,以及艺术领域的图像生成。

今年9月,谷歌旗下DeepMind部门的一组研究人员发表了一篇论文,概述了他们最新的生成对网络的运作。这个名为BigGAN的图像生成引擎利用了谷歌强大的云计算能力,生成了非常逼真的图像。但是,更好的是,可以利用该系统生成梦幻般的对象、符号和您用来训练系统的其它任何东西的可视化 。谷歌已经将源代码发布到internet的各个领域,并允许来自世界任何地方的创建者借用其处理能力,随心所欲地使用该系统。

“人们已经开始将这些算法转化为交互式网络演示,我对此感到非常兴奋,”詹妮尔·谢恩(Janelle Shane)告诉媒体。她白天是光学研究科学家,晚上是神经网络程序员。她指出:“在过去,研究人员通常会公布他们的研究结果,你会很幸运地在网上找到关于这个主题的视频。”她继续说:“但是现在 ,他们会发布他们的模型和代码,更重要的是,他们会发布一种web应用程序,在那里你可以自己试用他们的模型。”

这正是开发者乔尔·西蒙所做的。这个web应用程序允许用户生成和重新混合BigGAN图像。詹妮尔·谢恩指出:“有了西蒙的web界面,你可以看到当你不只是生成符号图片时发生了什么。而是你创造的是某种介于符号、漫画书之间的东西。”

通过为那些不知道如何开发、编程、培训和操作复杂神经网络的人,提供了试用的机会。“你可以与这些算法互动,从中获得新的艺术效果,”詹妮尔·谢恩说道。“还要看看他们的局限性在哪里,他们在哪里做得好,在哪里失败了。”这反过来又使这项技术能够更快地成熟。

据美通社对2018年帮助中国企业发布的近两万篇企业新闻稿件的数据显示,这一年,人工智能已经不仅仅是科技行业的概念,几乎各行业都有企业在拥抱“人工智能”,借此希望品牌重新崛起,产品重新迭代,并让国内人工智能产业在2018年呈现出八大特点。

在过去的十年中,人工智能已经从科幻梦想变成了我们日常生活的关键部分。我们使用AI系统通过Siri,Alexa和Google等语音助手与我们的手机和扬声器进行互动;?特斯拉制造的汽车解释和分析周围环境,智能地驾驶自己;?亚马逊监控我们的浏览习惯,然后提供它认为我们想购买的产品;?甚至谷歌根据我们的搜索活动决定给我们的结果。人工智能算法就在这里,它们已经改变了我们的生活 – 无论好坏。但这只是一个开始,有一天我们会回顾2018年的人工智能,并笑到它有多原始。因为将来AI会改变一切。但是,我们想要吗?

据悉,这套AI算法的识别率达到76%,处于初级水平。此项项目首先在百度科技园中应用落地。今年8月,这套“百度AI控烟”项目还获得由南方出版传媒股份有限公司与广东新周刊杂志社有限公司联合主办的“2018企业社会责任荣誉盛典“之“最佳公益创新奖””。

8月,中国平安首次系统化公开展示国内首个“1+N”智慧城市平台体系及解决方案,利用1套“智慧城市云”平台,支撑N个智慧城市板块,包括智慧政务、民政、财政、安防、交通、口岸、教育、医疗、房产、环保、养老等,用科技赋能新型智慧城市建设。

在过去的十年中,人工智能已经从科幻梦想变成了我们日常生活的关键部分。我们使用AI系统通过Siri,Alexa和Google等语音助手与我们的手机和扬声器进行互动;?特斯拉制造的汽车解释和分析周围环境,智能地驾驶自己;?亚马逊监控我们的浏览习惯,然后提供它认为我们想购买的产品;?甚至谷歌根据我们的搜索活动决定给我们的结果。人工智能算法就在这里,它们已经改变了我们的生活 – 无论好坏。但这只是一个开始,有一天我们会回顾2018年的人工智能,并笑到它有多原始。因为将来AI会改变一切。但是,我们想要吗?

自2017年7月创下全球AI领域的融资纪录后,人工智能平台公司商汤科技(SenseTime)今年4月宣布完成6亿美元C轮融资。本轮由阿里巴巴集团领投,新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投,二刷人工智能产业的融资记录。

人工智能系统已经准备好接管数千甚至数百万的工作岗位。任何包含人类从其他人那里获取信息并将其输入系统的工作可能会过时。所以收银员,接待员,电话推销员和银行出纳员都在出路。由于自动驾驶汽车,自动驾驶无人机以及A-to-B的其他输送机变得更加复杂,我们也将失去卡车司机,邮政工作人员,快递服务甚至比萨饼送货等工作。工厂也变得完全自动化,洗车和电影院也是如此。甚至我们作为记者的工作也受到快速改进的新闻算法的威胁,这些新闻算法可以更快,更准确地收集信息并提供信息。

  工作后,Shana正式跨入人工智能领域,那时的她对技术的理解还比较浅。“我只是单纯地从兴趣出发,我学的是语言学,虽然不想做老师,但我还是希望自己的专业能够有所用。”在她看来,数据标注是给机器人提供语料,这属于机器人教育,它不是教人而是教机器人学习某个东西,这与她的专业相近,能让她发挥所长。传统语言学的研究一直处在一个不温不火的状态,但AI的兴起让我觉得传统语言学有了一个新发展的方向——怎么样把语言学研究的成果应用到机器人的教育当中来。这个方向其实也是Shana最感兴趣的一个点。

刘静表示,人工智能是新一代科技发展和产业升级的新动能,也是生产力最核心手段,它在安防、医疗、教育、数字城市以及智慧生活的方方面面都有较好发展。

  为了让智能客服更通人性,Shana还给企业客服配备了闲聊的服务功能,客户可以跟它调侃、闲聊。“你可以问它今天天气怎么样,你叫什么名字,你是男生女生等一些比较有意思的问题。”在人工智能训练师的手笔之下,原本死板的机器增加了人性的感觉和元素,而不是只能回答专业问题。

而所有百度人为此付出的努力,只有我们自己知道。这些努力,不仅是打磨功能的一场场激烈讨论、不仅是优化体验的一个个不眠之夜;更是价值观对齐的一次次磨合,更是把使命落地在每一个项目、每一次合作,这个复杂的世界因为我们正在变得更简单!所以,在开年之际迎来这个振奋的消息,让我们更加坚信:只要坚持技术改变世界的理想,恪守“用户至上”的天条,聚焦目标、风清气正,百度的价值就一定会被越来越多的用户和客户所认可!

11月,中国心血管健康联盟、厦门市卫计委、厦门大学附属心血管病医院、神州数码医疗科技股份有限公司和飞利浦(中国)投资有限公司五方在进博会上联合签署战略合作备忘录,围绕“心血管临床质控大数据中心建设”开展试点合作。该项目试点将以厦门市心血管医院为依托,设计高质量、完整的、结构化的心血管数据采集系统和临床质量评估系统,并与其他参与试点的医疗机构进行合理的数据共享。

  目前,Shana“调教”的机器人它主要应用到客户咨询、新员工培训、还款提醒、满意度回访等,“客服这个领域就比较确定,它是很明确的一个场景。智能客服应用最多的是金融领域,然后是电商。”

中国平安则在11月宣布,未来十年的科研投入将达人民币1,000亿元(150亿美元),用以巩固其在金融服务行业的领导地位。相关资金将被投入到人工智能、区块链和云计算等核心技术,以持续赋能集团的五大生态圈-金融服务、医疗健康、汽车服务、房产服务及智慧城市服务。

这样的里程碑对于今天的百度来说,还有一层特别的意义。

  工作后,Shana正式跨入人工智能领域,那时的她对技术的理解还比较浅。“我只是单纯地从兴趣出发,我学的是语言学,虽然不想做老师,但我还是希望自己的专业能够有所用。”在她看来,数据标注是给机器人提供语料,这属于机器人教育,它不是教人而是教机器人学习某个东西,这与她的专业相近,能让她发挥所长。传统语言学的研究一直处在一个不温不火的状态,但AI的兴起让我觉得传统语言学有了一个新发展的方向——怎么样把语言学研究的成果应用到机器人的教育当中来。这个方向其实也是Shana最感兴趣的一个点。

这套AI控烟算法的应用场景可以是城市里的任何角落,如餐馆、博物馆、电影院、图书馆、医院等公共场所。在控烟政策趋严的背景下,其商用价值将会不断提升。

2018已经成为大家共同的回忆,2019年的“冰与火之歌”正在唱响。一方面,人工智能的历史性变革正加速渗透各行各业,孕育着巨大的发展机会和升级空间。另一方面,整体经济增速换挡、转型升级的压力,对于任何一家企业来说都如同寒冬一般凌冽而现实。这样的时刻,正是百度这样的平台级企业践行使命,勇于担当的时刻。我们是改革开放的先锋,因为我们对人工智能等技术的领先投入和应用探索,我们就有别人所不具备的、把握这个时代的底气与勇气。因为我们更懂用户,我们就能够帮助企业降低成本,提升效率,不断激发新的消费需求,从而更好地应对经济形势的变化、找到生存发展的根基。作为一家平台级企业,成就他人、造福社会,这是百度创始初心与能力之所在,更是百度在行业发展关键时刻责无旁贷之所在!

自2017年7月创下全球AI领域的融资纪录后,人工智能平台公司商汤科技(SenseTime)今年4月宣布完成6亿美元C轮融资。本轮由阿里巴巴集团领投,新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投,二刷人工智能产业的融资记录。

  人工智能训练师的工作说通俗点,就是把机器训练得更加“通情理、懂人性”,让它更加适应人类。

4月,TUV南德意志集团向华为颁发TUV SUD全球首张5G产品欧盟无线设备指令型式认证证书,标志着华为5G产品获得欧盟公告机构认可。

  合合信息在STR技术、模式识别、人工智能、图像处理、大数据等领域深耕多年,拥有自主研发的300多项全球发明专利,在全球范围内处于领先地位。背靠多达600亿条的企业信息资源库,结合拥有自主知识产权的全球领先的OCR光学字符识别技术、STR场景文档识别技术、图像处理、人工智能技术,围绕着B端用户的需求,合合信息为金融、保险、物流、安防等领域的企业提供了STR+Data+AI+移动互联网的人工智能解决方案,为多个行业节能增效。

普华永道3月作出的预计,人工智能将成为一个巨大的市。旱?030年将达到15.7万亿美元的规模。2018年,在陷入寒冬的背景下,资本依然不断涌入人工智能产业。

  过去业界讲“数字化““信息化”,今天讲“数据智能”,在这种升级背后,呈现的是哪些需求?在应用中,“数字化““信息化”以流程驱动管理为中心,数据智能的应用以数据驱动及用户需求为中心;“数字化““信息化”搭建的是技术管理系统,数字智能将应用于业务系统。

国内利用人工智能技术控烟的公司不多,百度走在前列,创造了一套“控烟算法”。

  易观创始人于揚在‘AI启未来——2018人民网人工智能合作伙伴大会’上,就人工智能的市场泡沫、发展趋势、落地应用等话题,与业界进行了分享及探讨。

药明明码11月宣布完成对爱尔兰基因组医学公司Genomics Medicine Ireland(GMI)的收购,后者将成为药明明码爱尔兰子公司。该投资是药明明码总投资4亿美元的爱尔兰国家级别精准医疗计划的核心组成部分。GMI将与爱尔兰当地一流医院和医疗机构合作,招募共40万人,携手打造结合个人全基因组测序数据与医疗健康数据的强大数据库,应用药明明码一体化信息管理、分析、解读及人工智能技术,提供直接数据查询及其他数据服务。

这套AI控烟算法的应用场景可以是城市里的任何角落,如餐馆、博物馆、电影院、图书馆、医院等公共场所。在控烟政策趋严的背景下,其商用价值将会不断提升。

  1972年,中科院数学所成立计算站,迎来了第一台电子计算机。这台国产晶体管计算机,足有半个办公室大,每秒钟只有三万次浮点运算,存储量只有8000字,但吸引了附近的高:涂蒲性核,甚至外地的用户前来使用。陆汝钤受命维护这台机器的主要软件Algol60编译程序,为用户答题,查错释义。

吸烟有害身体健康,对于吸烟的人们来说,有什么方法可以戒烟?在戒烟这件事上,人工智能作为新科技,新手段,能帮助人们戒烟、政府控烟吗?

  在行业浸染中,Shana摸爬滚打逐渐淬炼成“老兵”。“成为人工智能训练师你需要具备数据分析能力、熟悉产品能力、沟通能力、对AI技术理解力以及行业背景知识。”Shana以文科生的身份进入,在工作中不断去磨练技能,特别是数据分析能力。

  1972年,中科院数学所成立计算站,迎来了第一台电子计算机。这台国产晶体管计算机,足有半个办公室大,每秒钟只有三万次浮点运算,存储量只有8000字,但吸引了附近的高:涂蒲性核,甚至外地的用户前来使用。陆汝钤受命维护这台机器的主要软件Algol60编译程序,为用户答题,查错释义。

  在陆汝钤看来,人工智能是“如此能够激发人类想象力和创造力”的一个学科,未来完全可以应用到工作生活的任何领域来解决问题,欠缺的只是想象力。“很多年轻人还不太习惯于独立的思维,走自己的路,而是希望在别人的路上走得更好一点、更远一点。我的建议是,要放开想象力,敢于去做别人没有想到的事情,走别人没有走过的路。就像我最赞同的,爱因斯坦说过的一句话——想象力比知识更重

商业营销市场是一个竞争激烈的市。赫嚼丛蕉嗟挠扇瞬胖段ぞ咧。喜推人工智能名片作为一款深受企业和销售员喜爱的工具,借助人工智能技术和小程序平台,能全方位提升企业的销售能力和管理能力,受到市场的追捧。

当前,我国商业模式正发生着一次重大变化:商业的重心从“物”转移到“人”,商业的驱动力从“关系”转换为“流量”,商业的成交关键由“能力”转移到“工具”,商业的衡量标准从“价值”转换为“价值观”,产品本身不再是用户的唯一关注点。

对企业而言,用户口味变得更加“挑剔”,传统的营销方式显然已经不能满足用户需求。在这种形势下,企业不妨通过“企业能有故事+老板能讲故事+团队能卖故事”以及“内容生产+产品形态+服务互动”的模式以迅速占领客户的心智资源,而这些正是喜推能受到众多企业和销售员喜爱的根本原因。

喜推人工智能名片为企业构建了一个基于微信和小程序的营销阵地,它由智能名片、超级官网、分销商城、CRM系统和裂变系统五大部分构成,打通了销售从获客到转化到管理,再到二次转化的全流程,能实现销售的全流程数据化,一张名片可贯穿销售管理全流程。

实现“人”的社交关系价值

喜推与淘宝、拼多多等电商平台不同,在喜推商业逻辑中,商品并不是真正的核心,销售员才是。因为一切设计和传播的路径,都是基于个人的社交渠道;再者,名片作为基本入口,它传递给人们的第一印象就是销售员,而非商品。

从这一层面上讲,喜推人工智能名片就不是个卖货平台,而是一个人脉化的商业解决方案,通过销售员的人格魅力塑造,以及企业官网、企业动态的展示,客户看到的就是一个鲜活的人,一个有温度的品牌,而不是个冷冰冰的产品。

并且,喜推人工智能名片将个人、产品、品牌、企业动态等多重信息全部囊括,基于微信的社交属性,和自身的分销机制,还可以帮助销售员实现名片的一度人脉,二度人脉的无限扩散,快速实现流量裂变。

打通“流量”的获取壁垒

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基于微信小程序,喜推人工智能名片让营销的场景转移到社交平台,最大化利用社交关系的潜在商机,例如一键分享到微信群,从群体中获客,实现裂变营销,让每个人都有属于自己的名片商城,社交圈的每一个好友都能成为你的销售员,真正实现全员营销。

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用智能化“工具”解放人

以往企业一般使用Excel来录入客户资料。这其中弊端显而易见,不仅导致工作量大大增加,容易出错,而且跟进的过程也全部丢失。喜推人工智能名片能自动记录下访客的行为数据,并沉淀在数据库中。销售员不用再每天花大量时间做EXCEL表,也不用天天提交日报。

此外,AI助理还能实时跟踪客户踪迹,客户的兴趣点、关注点、点击行为,进行精准画像,智能预测成交率,让销售员一眼洞悉谁才是真正的潜在客户,快速跟进。对员工和管理者来说,都减轻了负担,达到事半功倍的效果。

对于管理者来说,智能管家功能自动整合了潜在客户的数量、销售员跟进的数据、被浏览、被转发、被保存以及被点赞的总数,根据人工智能自动分析,管理者可以一目了然知道客户的关注点,实时把控销售方向。不仅明确了潜客的归类减,减少了盲目跟进,还能一眼看出所有销售员的工作情况。

喜推还有WE云呼机器人系统来助销,WE具备多线路多卡同时外呼的能力,一天可呼出1200通电话,且它能模仿真人声音以及通话状态,拥有自动筛选功能,还能准确的将电销沟通中的内容录音保存,准确输出文字内容,并完成客户分类标记,实时生成智能表单,大大解放销售员。

塑造有品牌关怀的“价值观”

喜推基于大数据,让客户资源管理变得更加简单。通过喜推人工智能名片,企业可以在后台对已有的老客户按照客户画像和标签,进行统一管理和老客营销。例如可以定期给客户发送优惠券、促销品,给过生日的客户发送节日问候等,吸引用户再次购买服务,给客户留下好印象,传递品牌文化。

此外,有了喜推之后,企业不仅省去了官网建设、商城建设的费用,还打通了各个渠道的流量和转化的壁垒,借助官网和商城可以传递更多品牌价值。比如,企业可以在自己的官网或者动态中加上企业参与社会公益事业的描述,在商城中打折售卖贫困山区的农产品和手工产品,给自己带来客户的同时,让客户感受到品牌的温度和价值观。

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