如何用AI帮企业做决策,这是郭台铭口中「鸿海之子」的创业实践 | 快公司

郭虹妘

郭虹妘

· 3月24日

全球首创中文人工智能决策平台JarviX,让企业能够做到“自动化数据分析,让商业决策加快10倍”,帮助企业完成数字化、智能化转型。

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如何用AI帮企业做决策,这是郭台铭口中「鸿海之子」的创业实践 | 快公司

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来源:花瓣
【本文来自钛媒体特色栏目
「快公司」

十多年前,一位初出茅庐的少年进入了富士康测试段研发团队工作,恰巧遇上工厂不良率达10%的“黑天鹅事件”。

当时鸿海找了三家咨询公司都未能给出相对应的解决方案,正当大家一筹莫展时,他主动请缨,通过AI与大数据运算,发现温度与湿度等因素和工厂不良率关系十分密切。

那可能是新中国历史以来最冷的一年,甚至广东都下雪了,但工厂在内部升温的同时却没考虑到湿度问题,这位少年将实验结果告诉工厂管理人员,最后在厂内加湿之后,不良率的问题迎刃而解,这一举动让他为富士康“挣回”了几千万美元。

他就是人工智能商业决策平台Synergies(讯能集思)的创始人张宗尧,郭台铭口中的「鸿海之子」。

近日,Synergies(讯能集思)完成了由豊新资本领投的A轮融资,其早期投资方(天使轮)包括北极光、京东方、策维科技、SV Angel等。

公开资料显示,Synergies(讯能集思)2016年成立于美国波士顿,其核心AI技术源于麻省理工学院(MIT,Massachusetts Institute of Technology),团队集结了来自各个领域的精英,并在台湾、上海、深圳等多地拥有办公室,服务客户包括鸿海集团旗下富士康工业互联网、物流服务商顺丰、台湾第一大系统整合厂敦阳、福耀玻璃、中国信托等。

钛媒体近日对Synergies(讯能集思)创始人张宗尧进行了独家专访。

Synergies创始人:张宗尧

Synergies创始人:张宗尧

张宗尧向钛媒体回忆了当年解决富士康“黑天鹅事件”的来龙去脉:

“当时解决问题的原理很简单,就是利用大数据分析来找出问题,况且我也很喜欢大数据研究,再加上当时是一个新人没有任何包袱,只是想解决问题而已。

在富士康工作一段时间之后我就申请了去MIT读博士深造,当时郭董听到我辞职念书消息的时候很不舍得,所以与我讨论不如以奖金的方式去念书也算双赢。

带着郭董的支持和对大数据的热忱我在MIT毕业之后就成立了Synergies,并且与鸿海建立了深厚的合作,同时希望运用大数据的方式来帮助更多的企业找到运营决策的最佳路径。

大多男生都特别崇拜、喜欢Marvel系列里拯救地球的英雄,而张宗尧则不同,他喜欢钢铁侠里的Jarvis(贾维斯)跟Xmen里的 ProfessorX(X教授),在张宗尧看来Jarvis是全世界最聪明的AI,它用超强大的数据分析能力去帮助钢铁侠拯救世界; ProfessorX(X教授)则是世界上最聪明的人类,总是替团队思考做出决策 。

张宗尧希望,Synergies在未来的3-5年可以成为这样帮助人们做决策的“智能大脑”,所以将人工智能决策系统命名为JarviX(Jarvis + Professor X)。

人工智能决策平台JarviX是什么?

Gartner预计,到2020年,AABI增强型分析(建立在机器学习、AI基础上的人工数据分析助手)将成为分析与商业智能(analytics and BI)、数据科学与机器学习平台(data science and ML platforms)以及嵌入式分析新增购买的主要驱动力。

MarketsandMarkets报告也同步显示,全球增强型分析市场将从2018年的480亿美元增长到2023年的1840亿美元,预计年复合增长率高达30.6%,可见增强型分析的市场巨大。

与以往相比,“增强型分析”最大的变化是可以由“普通人”主导分析流程,并非专业的数据分析师或业务专家,“普通人”运用增强型分析软件工具遍历引发变化的影响因素,从而推荐用户做出可以参考的“下一步分析推荐”。例如,通过人工智能模组分析各库存成本、数量、需求频率等,计算出最佳订货量与库存水位,达到降低平均库存水位并提升与活络资金的运用。

JarviX就是这样的一个全球首创能让用户以中文与数据对话的AI决策系统,从数据收集、分析到呈现等层面,解决传统数据分析的种种痛点,在目前国内增强型分析AABI(Artificial Augmented Business Intelligence)领域还未有类似技术。

技术方面,JarviX以“AI+BI”(人工智能+商业智能)为核心,首创“DPAK”分析算法,让大量数据可以在同一平台内即时导入,通过平台化算法降低叠加成本,结合领域知识及特定算法帮助企业找到运营决策的最短路径。
1以前的AI应用往往是一个算法对应一个应用,然后再搭建一个系统,而JarviX可以自行产生数万种算法应对不同的客户应用需求。JarviX具备通用智能的系统,所以可以能作为一个标准化的产品去推广。

目前JarviX现已成功应用在PC智能工厂、手机智能工厂、金融理财服务等领域,曾被Gartner评为 “2019亚太地区金融科技领域Cool Vendor”。

张宗尧表示,未来JarviX将进一步完成国际化扩张,打造多国自然语言版本的数据分析平台。

三大领域布局,尝试人工智能决策商业化落地

目前Synergies旗下的JarviX平台可实现各产业与行业应用场景,目前已在制造、零售、金融领域成功落地,并与多个龙头企业达成战略合作,其中包括富士康、顺丰、敦阳科技、福耀玻璃、中国信托等。

在张宗尧看来,目前国内很多行业正在面临数字化转型升级的需求,正在从一个粗放的模式转型到精益化生产、精益化管理模式,但是由于并不是每一家企业都同时具备完善的IT技术团队、数据分析团队和业务端专家团队,来帮助企业进行数字化转型升级。

但这恰巧是JarviX可以做的,协助客户解决数字化转型升级期间面临的关键性挑战,包括需求预测、客户行为分析、库存采购管理、生产排程与产能分配及良率分析等问题,提升企业获利能力及客户满意度,大幅降低运营成本。

在制造领域,串接所有数据信息,打造智能工厂,实现产能最大化。传统制造领域的数据相对比较分散,散落在产线组装、生产管理、进料检验等不同部门,如果需要排查问题或做下一步决策,不仅要耗费3-5天时间与IT部门进行需求沟通,而且还需要管理人员手动提取有关数据,再通过现有的初级执行软件(Minitab/Excel)进行复杂分析,效率低且过程缓慢。

JarviX在制造业的解决方案是将各部门数据源整合在一个系统内,不再需要IT部门的协助,业务端人员就能运用JarviX通用的自然语言对话式搜索功能提出问题,几秒钟内精准洞察关联数据,了解各个机器测试数据的全貌,找出数据所有的信息及关系,用人工智能算法一键查出失效根源报表,从而找到生产瓶颈,提出相应的解决方案。

张宗尧表示,此举可以帮助客户节省70%以上分析和解决问题的时间,提升80%的作业效率。

在零售领域,JarviX则以需求预测为基准,通过智能演算法有效解决商品滞销与缺货等问题。

“比如,台湾前三大电商平台,所服务的会员超过千万人,为更好的了解市场需求,会不定期举办特卖活动。尽管相关部门负责人员已经定期与仓管、物流、IT等部门沟通开会来确认备货方案,但还是会因为货物动态数据和跨部门协作难以实时获取有效信息而导致决策不够及时,造成商品滞销、缺货等问题,进而影响销售业绩,这是零售领域普遍面临的问题。”张宗尧说。

JarviX可以提供智能动态演算的库存管理解决方案,自动整合供应链中所有可变参数,包含供应商的行为数据、市场需求预测等等,快速调整持货成本结构、计算安全库存,有效地检测整体商品库存,最大化库存效率,缩短库存滞留时间,从而改善现金流。

在金融领域,张宗尧表示,投资应该是所有人都能享有的权益,不应该被复杂的专业术语和图表包装而阻止,JarviX提供的金融理财机器人使用诺贝尔奖项认证的演算模型,努力让投资“平民化”。就算是普通员工都可以运用JarviX为客户提供投资策略,而并非一定要专业的投资理财顾问,从而为企业降低人力成本,在短时间内达到质的飞跃。(本文首发钛媒体,作者/郭虹云,编辑/蔡鹏程)

本文系作者郭虹妘授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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