AI干货分享：数据驱动的智能决策在商业中的应用（附图解）
来源：启迪之星上海
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本文中，来自信数科技的樊冲先生及马有健先生为大家分享了智能决策体系的建设心得以及在实际商业场景中的应用。
在人工智能领域，面向商业应用的人工智能更具备落地的先天条件，智能决策则是商业智能化的重中之重。来自信数科技的樊冲先生及马有健先生为大家分享了智能决策体系的建设心得以及在实际商业场景中的应用。
下文整理了本期分享的主要内容：
一、引入：企业人工智能
人工智能的应用是一个广阔的领域，一般认为，人工智能的发展分三个阶段：计算智能→感知智能→认知智能。目前大部分做人工智能的企业主要是停留在感知智能的阶段，即识别、深度学习等等，其目的是逐步替代人的“五感”。常见的例子是安防场景、美颜场景的应用。
人工智能能对企业运营起到什么样的作用呢？
从供需角度分析，对于企业而言，当前计算力成本日趋下降，劳动力成本逐渐上升，所处的阶段已经是劳动力成本高于计算力成本的范畴，图中的绿色色块就是可以通过人工智能来节约的人力成本。很多企业在这一部分都没有能够足够的挖潜。
根据麦肯锡2017年发布的《全球劳动力可自动化潜力指数》：中国的劳动力可自动化比例为51%，中国劳动力总数为7.72亿，可被自动化替代的潜力数量为3.95亿。
这个潜力指数体现了这样一种可能性，即低价值的劳动逐渐被人工智能所替代，大多数员工能够进行自我升级，将劳动集中在更有价值的工作中。
从企业决策模式的角度分析，从2000多年前到现在，企业的决策模式可以大概分为三个阶段。2013年开始，企业进入数据驱动的管理模式。
那么，什么是数据驱动的企业？
信数给出的概念是：企业的研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务和创新等运营全业务链均使用数字化决策，并能反馈至企业战略的决策和规划，使企业实现整体的决策智能，最终通过数据驱动引领企业乃至行业的变革。
二、AI+企业如何落地：
问题导向+精准定位→研发产品
积极探索数据的价值已经成为各行业企业的共识。但很多企业止步于数据采集的步骤，仍有一些问题亟待解决：
- 引入大量外部数据、管理难度大
- 数据类型复杂、质量差，难以发挥数据价值
- 数据实时性高、处理难度大
- 数据分析过程耗时耗力、成本高（尤其是算法工程师的人力成本）
- 数据化决策规则复杂、僵化并难以维护（传统数字化系统的修改调整依赖于技术人员修改内部代码，企业运营人员难以灵活微调）
- 运营状况缺少实时监控，无法及时作出响应
针对上述问题，信数科技的AIS（Artificial Intelligence Suite）体系，即领先的企业级人工智能产品体系，以企业数据化智能决策的问题为研发导向，聚焦于企业内部“决策”金字塔中的底部——企业日常运营决策环节。其核心方法论为通过对实时数据的分析决策，结合机器学习的方式，实现企业运营管理的自动化、敏捷化、智能化。
AIS产品的逻辑是一个数据驱动的闭环，分成四个阶段：融合内外数据→挖掘数据价值→做出智能决策→驱动高效运营。具体到操作层面，是细分成了六个小的细分模块。
数据来源管理：
- 数据管理：数据API管理平台（显示数据来源、数据调用记录，保障数据调用的稳定性，面对特定应用场景可一键生成账单）；
- 实时数据处理，数据质量管理：CEP流计算软件（强大的流数据计算能力，可处理复杂事件；海量数据吞吐，毫秒级响应），数据质量管理软件
- 机器学习：机器学习平台（数据和工具的集成能力强大，可轻松扩展；预设超过2000多个模块赫尔高级算法，辅助建模）
- 智能运营决策：决策引擎平台（易用，敏捷，智能；对标FICO,IBM,Experian）
- 运营状况实时监控：运营监控系统（及时预警，快速响应）
- 数据报表可视化：数据可视化系统（自动生成可视化图表，可供领导层进行战术乃至战略决策时使用）
红色是信数自主开发模块，蓝色是与其他厂商合作开发模块
三、AIS产品效用和应用场景
AIS产品的目标是实现企业运营模式的自动化、敏捷化和智能化。这三种效用可以从智能风控、智能保险和实时交易反欺诈三个应用场景来体现。
以信贷风控的场景为例，下图是一个典型的线上信贷审批流程。在业务成熟之后，会实现一个前端到中台全自动的过程。
在客户注册登录并提出贷款申请之后，由中台完成审批，再将结果反馈给业务前端。接着由人工审核之后，客户获得放款或被拒绝。如果获得放款，其贷后表现又进入实时的运营监控。这样的全自动审批流程会在短时间内积累大量用户数据，可以用于反哺风控策略，完善决策模型。由此形成一个服务的闭环。
这个闭环包括两个部分，一个是实时运营情况的可视化分析，系统将选取一些典型的风控模型和变量生成运营图表，提供给数据分析师和相关的风控工作人员，帮助他们检视运营过程中的问题。另一个是基于大量的用户数据，进行决策模型调参和模型迭代，使得整个风控策略更加完善。
这样的自动化流程在实际实施时会遇到很多问题。其中有三个主要的需要攻克的难点。
第一个是在数据层面。内部数据的管理已经是一个重要的工作，同时外部数据的接入和对外部数据质量的监控和清洗，是实现自动化流程首先遇到的问题。
第二个是在决策规则层面。传统的做法是把业务规则以硬代码的形式写进业务系统。但是这样的做法会给企业发展带来一定的问题，因为后期的改动调整需要投入相当的时间成本和人力成本，用于保证改动的正确率。如何用灵活的形式来承载复杂的风控策略，成为信数研究的关键。
第三个是基于大量的用户数据，如何构建一个完整的运营监控体系，如何增强数据分析的力度，从而让运营人员更有方向地调整风控策略。
AIS系统则通过搭建完整的产品架构，清晰的模块化管理来应对上述问题。
四、智能决策引擎
AIS产品的最大亮点在于它的智能决策引擎。
它将复杂的业务规则和策略从整体的业务需求中提炼出来，使用一个更独立的工具单独管理它。决策引擎系统和中台或流程管理系统之间通过API的接口进行交互。这样，客户可以将业务规则，定价策略或是风控模型全部部署在决策引擎里，由中台或流程管理系统进行决策调用。中台提供数据到决策引擎，由决策引擎进行计算反馈结果，中台直接根据结果进行下一步的操作。
在这样的设计之下，决策引擎作为一个单独的专业的规则管理工具，可以让业务管理人员直接将决策规则部署在系统之中，而不是依赖于业务人员和技术人员之间的往返沟通，从而方便公司灵活地调整决策规则。不管是从易用性上还是体系化的设计上来讲，AIS的决策引擎都要优于纯代码的设计模式。
五、小结
AIS系统的方法论具有比较广泛的适应性，整体来说对于重复、琐碎、大量、瞬时、规律、监控、闭环等这类特征的运营工作是通用的。但是由于较多的应用场景难以获得可靠的数据来源，因此目前的应用场景主要集中在金融、保险行业。对于未来，信数科技的分享嘉宾表示，看好IoT和能源产业的应用。
【嘉宾简介】
樊冲，上海信数战略总监。樊冲先生负责研发总体产品架构与解决方案，以数据驱动的理念帮助企业实现数字化转型升级，曾负责过多个大数据产品的规划和实施，涉及金融，物流，共享经济，房产和用户分析多个领域。
马有健，上海信数资深咨询顾问。马有健先生持续为客户提供完备的技术方案与实施咨询，拥有丰富的风控自动化系统的搭建的经验，擅长信贷、保险、银行等各类金融业务的风控咨询经验。