CS200/N

　　企业(http://www.maoyihang.com/company/)经营过程中,我们对于核心客户采取“一对一”的 定制化服务(http://www.maoyihang.com/sell/l_11/)模式,以期实现*大的业务**;对于长尾客户,企业往往通过“流程工厂”、“销售(http://www.maoyihang.com/sell/)工厂”的标准化方 式提供服务,以期实现快速的规模化。

　　这种方式也适用于企业的智能化转型。我们需要针对不 同的业务场景采取差异化的实施策略。对于企业*核心的场 景,我们定义为“1”,通过不计代价的投入该场景的智能化转型，以获得**的**；对于企业的大量长尾场景，我们定义为N",希望通过标准化实施快速**的方式,以*高的效率推动智能化的规模落地,加快企业的创新速度。因此,我们将“1+N"作为企业智能化的愿景阐述。

　　每个企业都有1个或多个核心业务,企业的业务一定是和企业的发展目标相关的。这些业务提升会带动整个企业 的提升。面对这些核心业务场景,我们需要将智能化做到 **的**”,因为这些*域每提升一个**点的** 对企业都*关重要。

　　**的智能决策能力对智能化系统提出了更高的要求与挑战,其中涉及到三个核心能力点一是高维,指的是通过 高维算法与海量特征的结合,可以帮助企业达到*细粒度的 业务洞察,进而产生对现有业务优化及重构的可能。以个性 化推荐系统为例,假如企业需要研究一百万名用户与一百个 产品(http://www.maoyihang.com/invest/)之间的购买兴趣关联关系,这里面会涉及到一亿种产品 与月户的关联组合,采用传统的低维建模方式,只能得到 “抓大放小”的业务结果。而采用高维算法与海量特征相结 合的方式,可以对这一亿种组合逐一生成概率洞察,*终达 到针对每位客户采取个性化**推荐的目的。二是实时,意 味着从“事后分析”到“实时决策”的*大化业务**。在企业的业务开展过程中,如果能够实时采集客户触达时的行 为数据,并基于实时决策分析立即反馈给客户所需要的服 务,企业将不仅能够带给客户**体验,亦可以通过充分挖 拥客户需求,帮助业务**得到不断提升。三是闭环(自学 习能力),任何系统都不可能**,都可能会犯错。持续利 用业务应用过程中的反馈数据进行系统自我更新与优化的能 力,是未来智能化系统极其重要的核心能力。智能化能力的 *提升,往往是来自于上线以后经年累月的自我迭代提升。