聪明的AI CaliberMind可以看穿人性,却在特朗普身上栽了跟头

如同孩童逐渐了解自己的父母,人工智能也已经开始了对人类的了解。

美国科罗拉多的一家公司开发了一套名为CaliberMind的AI系统。只要输入短短100个词,它就能分析出人们的思维和交流模式。CaliberMind的软件可以将人在情感-分析决策层面进行评估,然后判断出其人的性格特征。这个人是野心勃勃还是有自知之明?是谦恭有礼还是容易神经过敏?将这些特质归纳出来,为其人格简单画像之后,该软件会就如何与此人交流沟通给出最佳建议。这不啻为AI对人类理智与情感的一次窥探。

这个聪明的AI可以看穿人性,却在特朗普身上栽了跟头

CaliberMind的联合创始人之一Raviv Turner在创业之前曾做过15年的以色列情报官员,用他自己的话说就是花了大量时间“用定量定性分析来解读人们如何思考”。他的工作是通过消费心态学研究——即以态度、期望和其他其心理学特征对人们进行分类来完成的。

在揭示对一个人的见解这一点上,消费心态学与人口统计学相关,但方式不同。人口统计信息主要涉及实际数据点,例如婚姻状况、年龄、收入;而消费心态学力图触及人的思想、情感、动机。前者回答“谁”,后者回答“为什么”。自然,对于想要得知受众是谁及如何找准受众的营销人员,这两个领域都非常重要。

就CaliberMind而言,这一窥探人性的AI被用于促进商业交易。Turner称,大型企业的交易往往需要“三个月至三年”方能关闭,过程中动辄涉及到“五至十五人”。作为一个秘密武器,CaliberMind可以在交流方式上投对方所好,加速推进谈判及整个交易的进度。

这个聪明的AI可以看穿人性,却在特朗普身上栽了跟头

在非商业及销售领域,对亲朋好友加深了解也绝非坏事。一个精明的沟通者会寻求了解每个人的动机和沟通方式,并从他人的角度着想。这可能要花上数月时间去研究他人的朋友圈,或对他人在email中的用词字斟句酌才能完成。但CaliberMind能够将这一过程自动化。只要将将软件指向某人的Twitter帐户或生成的文本块,CaliberMind就能描绘出这个人想要什么。

作为演示,Turner用软件对几位知名人士进行了测试。

在分析了苹果公司CEO Tim Cook就特朗普当选总统一事给员工写的信,CaliberMind对Tim Cook得出了如下结论:

苹果公司CEO Tim Cook

“可能是一个事业心异常强烈的工作狂”
“有天生的说服力,能够通过感知对方的需求而与他人建立联系。”
“可能有良好的社交技巧,通常擅长与人相处。”
“对动作磨蹭的人或许没有耐心。得空就会发表自己的想法。可能是谈话的引导者。”

著名歌手泰勒·斯威夫特Taylor Swift)曾拒绝将自己的专辑《1989》放上苹果音乐及一切流媒体。她在2015年6月曾向苹果公司写过一封长信,对自己的这一决定进行了解释。CaliberMind在分析了这封信后,对Taylor Swift这位大明星是如何评价的呢?

著名歌手Taylor Swift

“对动用权力和影响力有着强烈的渴求,有时或许会显得盛气凌人和过于自大。”
“即使是在微不足道的小事上也好为人师。”
“脚踏实地,重视友谊,工作勤奋,有健康的生活目标。”
“在和此人(Taylor Swift)的交往中,须竭力避免朝令夕改和食言。拿出友好的态度,在社交互动中听从她的领导。”

CaliberMind背后的科学依据是著名的“大五人格模式”,涵盖人格的五大特征,包括开放性、严谨性、外向性、宜人性和神经质,常被缩写为OCEAN。这些基本特征来源于“词汇假说”,即我们的言语可以透露出了我们人格中不甚直观的方面。“当然,我们还没能发明出人格评估框架的科学,“Turner说。“我们只是利用人工智能和自然语言处理的能力,然后将OCEAN运用在收集到的销售email、销售电话和社会概况等方面。”更多AI解读:www.yangfenzi.com/tag/ai

对被网友戏称为“Twitter治国”的新任美国总统唐纳德·特朗普(Donald Trump),CaliberMind在读过他发的Twitter后,评估说:

唐纳德·特朗普(Donald Trump)

“看重人际关系,容易讨人喜欢。”
“倾向于有条理和逻辑性的思考,通常会从多角度分析问题。”
“不回避问题,不轻易动怒。”

从特朗普的Twitter上,软件得出的结论是:宜人、慷慨、富有同情心和谦逊是这位新总统的主要性格特征。

很多人一定会认为,在对特朗普的判断上,CaliberMind大错而特错了。这就引出了一个重要问题:人们有时会口是心非。而如果不能明白这一点,AI就不能真正做到善解人意。

这个聪明的AI可以看穿人性,却在特朗普身上栽了跟头

“AI要面临的最后一道障碍就是调侃与讽刺,”Turner说道。“如果你告诉电脑一切都好,它就会真的认为一切都好。目前AI仍处在被人类调教的阶段,能力仅限于人类灌输给它的数据,还不具有真正的意识。”电影《她》里那种程度的AI还遥不可及。

Turner欣然承认“机器不会很快取代销售人员”,但AI会“放大和编排真正复杂的决策,帮助人类。”

在称霸世界之前,AI将帮助人类之间实现更人性化的互动,这也不失为乐事一桩。

来源:Inverse 作者:Dylan Love 编译:未来论坛 商白

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3 Responses

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    16. 远点明视获得 700 万人民币天使轮融资

    远点明视是一家硬件公司,远点明视旗下开发的模法镜产品集合机械制造、电子、光学和医学四个学术门类,可以通过模糊恢复法矫正恢复用户的视力。远点明视于 2017 年 2 月完成 700 万人民币天使轮融资,由厦门鑫百益投资集团领投,天使投资人周晓宇跟投。

    国外投融资精选

    1. 印度 HealthCare at Home 获 4000 万美元 A 轮融资

    Health Care At Home India是印度的一家医疗健康公司,提供高端上门医疗服务,医疗服务包括重症加强护理、肾透析、上门癌症治疗等。近日,Health Care At Home India 获得 4000 万美元 A 轮融资,投资方为 Quadria Capital。

    2. ActionIQ 获得 1300 万美元 A 轮融资

    ActionIQ是美国的一家企业服务公司,主营产品是一个营销数据分析 SaaS 平台,可以汇集企业的电子邮件、CRM 系统等所有数据信息,并利用 AI 技术为营销人员提供数据支持,提升效率。近日,ActionIQ 获得 1300 万美元 A 轮融资,由红杉资本领投,FirstMark Capital、Amplify Partners 以及 Bowery Capital 跟投。

    3. The Naga Group AG 获得 1250 万欧元 A 轮融资

    The NAGA Group AG是德国的一家金融领域互联网公司,公司的主打产品叫 SwipeStox,是一款社交金融服务应用,主要为白标和经纪商使用,让他们能够实时交易外汇、指数、大宗商品和差价合约。近日,The Naga Group AG 获得 1250 万欧元 A 轮融资,投资方为复星集团。

    4. Wag 获得 1500 万美元 B 轮融资

    Wag成立于 2014 年 10 月,是一家 O2O 遛狗服务提供商,帮助联系宠物主人和有时间遛狗的人,同时主人可以在遛狗途中利用 APP 来实时追踪狗狗的位置。近日,Wag 获得 1500 万美元 B 轮融资,投资方为 Sherpa Ventures。

    5. Pluto AI 获得 210 万美元种子轮融资

    Pluto AI 是美国的一家企业服务公司,专注于人工智能技术的研发,致力于利用人工智能解决水处理难题。近日,Pluto AI 获得 210 万美元种子轮融资,投资方为 Fall Line Capital,Refactor Capital,Unshackled Ventures,Comet Labs, 以及一批天使投资人。

    6. Cohesity 获得 9000 万美元 C 轮融资

    Cohesity 是美国的一家企业服务公司,主要提供辅助数据存储服务。避免主文件丢失或损坏,进而归档或保存。近日,Cohesity 获得 9000 万美元 C 轮融资,由 GV 和红杉资本领投,Accel,Artis Ventures,Battery Ventures,DHVC,Foundation Capital,Qualcomm Ventures,Trinity Ventures、Wing Venture Capital、思科投资和惠普(HPE)跟投。

    7. HealthEngine 获得 2020 万美元 C 轮融资

    HealthEngine 是澳大利亚的一个在线医疗平台,能让患者在线联系高质量的保健医生并进行预约,同时简化了预约流程,提高了医疗保健服务的普及性。近日,HealthEngine 获得 2020 万美元 C 轮融资,由红杉印度领投,Alium Capital 跟投。

    8. Ayopop 获得 100 万美元种子轮融资

    Ayopop 是印度的一家企业服务公司,旨在通过移动应用 App 帮助印度尼西亚人简化繁琐的公共事业缴费流程,用户可以通过 Ayopop 应用支付电费、水费、互联网&电视费用、移动订阅费用等。近日,Ayopop 获得 100 万美元种子轮融资,由 GREE Ventures 领投,Sandeep Tandon、Founder of FreeCharge 以及一批天使投资人跟投。

    9. Qumulo 获得 3000 万美元 C 轮融资

    Qumulo 是一家总部位于美国西雅图的企业数据存储公司,专注于开发简单灵活、可扩展和高效的企业数据智能存储系统。近日,Qumulo 获得 3000 万美元 C 轮融资,由北极光创投领投,凯鹏华盈、Madrona Venture Group、Top Tier Capital Partners 以及 Tyche Partners 参投。

    10. Klinic 获得种子轮融资

    KLINICS 是印度的一家医疗健康公司,该公司通过网络将印度各地大大小小的病理实验室聚合在一起,用户可以比较不同实验室提供血液检测的价格。近日,Klinic 获得种子轮融资,投资方为 Fire Capital 创始人 Om Chaudhry。

    11. RedDoorz 获得 100 万美元风险债务融资

    RedDoorz 是新加坡的一家生活服务公司,主要提供经济酒店预订服务。公司更注重酒店质量而不是酒店数量。近日,RedDoorz 获得 100 万美元风险债务融资,投资方为 InnoVen Capital。

    12. Amino 完成 2500 万美元 C 轮融资

    Amino 成立于 2013 年,是一个基于兴趣和话题的手机移动社区,目前社区涵盖韩国音乐、电子游戏、艺术等. 近日,Amino 完成 2500 万美元 C 轮融资,由 Highland 资本领衔,Accel Partners、Aspect 风投、CRV、Northwestern Mutual Future 风投和 Pilot Wall Group 跟投。

    13. ElasticRun 获得 700 万美元 A 轮融资

    ElasticRun 是一家众包物流服务提供商,用 Uber 的方式升级印度同城物流服务,提供「最后一英里」物流配送服务。近日,ElasticRun 获得 700 万美元 A 轮融资,投资方为 Kalaari Capital 和 Norwest Venture Partners。

    14. SlashNext 获 900 万美元 A 轮融资

    SlashNext 是美国的一家企业服务公司,SlashNext 提供了一个基于云计算的程序,利用机器学习来阻止通过社交媒体、电子邮件和消息传递应用传播恶意软件和社交设计的攻击。近日,SlashNext 获 900 万美元 A 轮融资,由 Norwest Venture Partners 和 Wing Venture Capita 领投。

    15.Grab 收购 Kudo

    Kudo 是印度尼西亚一家电子商务初创公司,专注于通过在购物中心部署智能终端,为线下消费者提供线上电子商务服务,提供的商品包括食品、服饰、鞋、箱包等。近日,Kudo 被 Grab 收购。

  2. 人工智能来了,并且已经开始改变这个世界说道:

    人工智能来了,并且已经开始改变这个世界。但总体而言,现阶段我们还处在一个弱人工智能时代。毫无疑问,未来十年人工智能的进步,将超过过去50年的总和–数不清的有关商业、政府和个人生活的AI应用,正在赶来的路上。

    这也将改变我们生活的方方面面。

    十年以后会怎样?这里列出25个最可能被AI颠覆、改变的场景,以及相关领域目前的现状如何。跟随我们一起去“偷窥”一下未来吧,你准备好了吗?

    25.烹饪/菜谱

    烹饪这件事真的还挺适合AI,对于基础级烹饪,只需要将不同配料按不同方式和比例结合起来就好了。现在已经有这类烹饪类的AI产品开始出现了。

    比如上面这段视频,就演示了一款名叫“Hello Egg”的AI产品,它不仅能帮你更轻松地找到菜谱、指导你做菜,还可以根据你的饮食和烹饪习惯帮你设计食谱来改善健康状况。Hello Egg已在今年初的CES上亮相。

    另外,虽然之前有关AI设计食谱的实验进展并不顺利,但IBM的加入还是可以让我们增加一些期待。蓝色巨人基于沃森,推出沃森大厨( Chef Wstson)。沃森大厨基于算法和数据,研究如何制作美食,还结合进心理学,给出相关的烹饪建议。

    24.购物/Amazon go

    虽然亚马逊对无人超市的探索现在还没有实现,但无疑这个设想会让实体店购物变得比网购更加方便快捷。这个设想也多亏了先进的AI科技在背后支持。虽然目前网购的各种算法都不稀奇,但仍然有像Pinterest这样的玩家将网购的理念融合进现实世界。

    Pinterest是一个图片社交平台,目前支持用户社交图片中寻找商品,并直接在线购买。

    无人化的超市需要AI来替代人类的工作,所以预测算法比以往任何时候都显得更加重要–AI需要来预测消费者喜欢的商品,来确保备货量充足,如果产品囤积将会控制它们运回仓库。AI替代了人类工作,才能真正实现超市无人化。

    23.支付系统

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    “人脸识别”解锁技术为我们节省了大量的时间。目前,先进的人脸识别算法目前已经趋于成熟和完善,系统的造价也变得很低,足以支持每天数百万笔的交易。但支付技术不可能到此止步,机器学习可以教会计算机识别更多的物体。

    现在,连银行都开始研究这种生物识别解锁的支付系统了,比如着手声音解锁交易的富国银行(Wells Fargo)。

    22.商业管理

    马云在上面的演讲里提到了一个令人叹服的观点,他认为在未来的十年,世界上最好的CEO可能是个机器人。如果管理是一个识人善用的过程,那么AI可能会做的更好。

    奇点大学的尼尔沃森(Nell Watson)也认为,AI的兴起会促使人类进行自我管理,管理者的作用将会变小。

    21.寻找约会对象

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    寻找约会机会也不是难事了,目前的算法足够可以让约会这件事变简单。比如说,Tinder。Tinder是一个交友的手机应用,可以根据用户资料进行匹配。

    从本质上说Tinder其实是AI在试图了解你。Tinder的董事长Sean Rad最近描述了一下未来这款产品准备干什么:

    想象一下你正在街边散步,Tinder突然弹出一个对话框提示街边有一个你可能感兴趣的女生,看起来女生可能也会对你感兴趣。Tinder还提示说:女生明晚有空,而且正好有一个演唱会你俩都感兴趣,要不要帮你们订票?

    看起来Tinder要搞YP一条龙服务……不知道Sean Rad的设想会实现到什么程度,但可以肯定的是约会和交友会在AI的帮助下越来越省心。

    20.“约会演习”

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    好不容易开始约会了,你总不想半道搞砸了吧?

    虽然人机交互不可能替代真正的人类,但起码能给你提供一场“约会演习”。未来那些对初次会面感到紧张的朋友,可以得到AI智能聊天机器人的帮助。

    AI智能聊天机器人可以提供一些与异性沟通的基础技巧培训(听起来还感觉有一些可怕)。这并不遥远。聊天机器人Cleverbot就已经和OKCupid上面的女生成功搭讪很多次啦。

    19.性爱玩偶

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    性爱玩偶制作商RealDoll也加入了性爱机器人的淘金热里面。他们专门创建了一个AI系统,主人可以通过与玩偶对话训练玩偶独特的性格。对于性爱玩偶这块市场来说,仅仅满足男性的各种性幻想是不够的,还需要将机器人的使用情景真实化,来建立一个近乎真实的情侣关系。

    量子位在此前的报道里,也有过另外的一番描述。欢迎移步:

    《机器爱人即将一统江湖,谁还稀罕过什么情人节》

    18.机器人宠物

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    虽然用AI还不能让你有“养孩子”的感觉,但已经可以替代宠物了。无论是真实宠物还是电子宠物,人类想从中获取的感情总是不变的。谁不想让一个的忠实朋友陪伴在自己身边呢。

    未来AI驱动的机器人宠物不仅被赋予了丰富的情感(被你冷落它也会变脆弱),更重要的是,它们的智力水平与认知能力也是真实宠物的水平。从此“宠物”不仅可以陪伴主人一同成长,而且也会在长久的陪伴里形成自己的性格。

    17.音乐理解

    潘多拉电台有一套自动音乐推荐系统,把音乐进行分解,然后寻找相似的旋律。在对音乐的分析中,对歌曲类型的挖掘是至关重要的部分。

    未来,AI不单可以完美的分析音乐,而且还能创造出个性化的歌曲。谷歌的Magenta就在训练AI对音乐强大的理解能力,或许下一个音乐策展人、音乐评论师就是AI。

    关于音乐,量子位也有推荐的相关报道:

    《格莱美幕后:人工智能和正在被悄然改变的音乐产业》

    《AI能写出这样的歌?音乐创作正被悄然改变 附7首AI作品》

    16.赌博

    的兴起已经完全改变了一种人类最古老的游戏:赌博。

    赌博,其实是一种与概率相关游戏,比如各类棋牌。现在AI已经能预测球员投篮的命中率,能在德州扑克牌桌上让人类高手颜面全无。

    还记得年初的德扑人机大战么:

    《德扑人机大战落幕:AI赢了176万美元,这里是一份超详细的解读 》

    AI能够基于数据生成自己的新奇的预测,也可以聚集生成所有行业专家的预测。无论哪种方法,无疑都是AI的胜算要大一些。

    在未来,人类唯一有希望打败AI的赌博可能就只有老虎机了。

    15.政局分析

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    一家名为CaliberMind公司,创造了这样一个系统:可以根据大概100字的文本,推测一个人的行为模式以及性格,进而可以得出他可能会犯的各种错误。他们用这个系统测试了川普,还汇集成一个简短的新闻。

    谈到新闻,公众竭力反对各种带偏见的新闻,用AI写新闻好像可以减少一下这种偏见。2014年6月,日本就创造出首个机器人新闻播报员。就是造型诡异了点,外媒也用了creepy(令人毛骨悚然的)这个词来形容这个播报员。

    未来,机器人播报AI写出的新闻报道,可能是种常态。

    14.自驾游

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    伊隆·马斯克倒是很喜欢讨论无人驾驶的公路之旅。无人车可以让驾驶员在高速公路上睡觉,减少了短途航班的必要性,也除去了每天通勤的开车烦恼。它可以完全改变中短途出行的本质,并且会创造出一类无人车上办公的新型“移动工作者”。

    13.新的时间

    无人车的确可以减少人们的出行时间,当全自动无人车上路时,可能会使驾驶员真的忘记自己还在车上。之前可能有45分钟驾驶员是需要盯着路面交通的,现在可能会减少到20分钟。

    生活中突然多了一部分时间,可以看看书和朋友聊聊天什么的也很惬意。虽然自动驾驶的变革还没发生,我们可以看到科学家们已经开始考虑如何利用这场变革了。

    12.活动安排

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    很多AI助手都可以帮助你规划日程,安排时间。Siri和谷歌的Assistant等都试图帮助他们的主人安排各种约会。不过这些日程规划不应该仅仅是记录日程和重复它们,未来,AI能够通过阅读和理解对话中的活动信息提出日程建议。

    如果有人提议你们下周四看完展出去一起去逛逛,AI则可以根据机器学习的算法来理解说话人的真实意思,并且为你提供出行时间建议。

    11.帮你做作业

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    对于需要经历12年寒窗苦读的熊孩子们来说,这个场景已经在脑海里闪现了千千万万次。不久前,华盛顿大学设计的一个AI程序在做SAT的数学题中,已经和大多数人类表现一样好。这意味着AI可以自己阅读并理解包含图表在内的题目了。

    也就是说,AI不仅可以解决问题,还具备定义问题的能力。不过,它并不能解决那些“具体问题具体分析”的题目。中学生的期望可能要破灭了(笑)。

    10.体育战略

    对AI来说,制定多人运动战略是一件非常复杂的事情–不好意思,这已经是过去式了。在现在,即使面对像原创性极强的溜冰运动,AI也能设计出全新的战略。这项优雅的运动已经通过机器学习的算法被成功的分解和理解,AI也掌握了它的原理。

    这项关于运动的研究也同样适用于其他“连续”运动中,比如预测打篮球和曲棍球的动作。

    量子位此前也有相关的报道推荐:

    《 超级碗另一面:大逆转背后,你没看到的人工智能大PK 》

    9.运动训练

    AI已经可以设计出完美的进攻队形,但执行战术的人类运动员仍然要具备必需的能力。在这方面,机器学习和算法同样能帮上忙。

    从某种程度上讲,这只是个在越来越宽阔的语境中收集数据的问题,通过智能化的篮球、高尔夫球棍以及棒球球棒,可以很方便地实现这一点。除此之外,AI还能为运动员提供更为积极的反馈,比如对你每一次挥杆的角度、力度等进行分析并提出修正方案。

    作为所有机器学习应用祖师爷的健康软件,其实不过是人性化的数据。在未来,我们都会因为AI而变得更健康吗?不一定。但AI让我们偷懒的理由就更少了。

    8.全球化宣传

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    在“僵尸网络”这类网络侵扰攻击方式已经不再新鲜的今天,“自动化宣传”似乎正在越来越多地进入角色。甚至出现了一些销售“选举操作方案”的AI公司,它们利用AI来对庞大体量的数据进行挖掘,以为政客设计出最有效的竞选方案。在如今,这其实在很大程度上等同于对个人或党派信息的谨慎政治控制–或者说是,宣传。

    7.边境安全

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    将疑犯追踪工作交给AI是件想都不用想的事。

    将问题分子挡在边境之外,人脸识别技术能够发挥十分重要的作用,这还能够在极大程度上减少过境者的等待时间。在边境安全方面,美国政府对生物统计学技术十分看重,其中包括对于“围墙”的监控,这可以用来防范非法过境者。

    如果美国在与墨西哥的边境建造一堵“数字墙”的话,就能够通过摄像头对可能的入侵进行监控,特朗普政府没有这么做,但并不妨碍其成为一套可靠的选择方案。

    6.国际网络防御

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    爱德华·斯诺登所揭露的内容证实,美国国家安全局正在利用AI扩张其网络防御,但更令人震惊的部分是,他们正在用新开发出的AI技术来让国家安全防御自动化,而这一系统甚至能够被用于对外反击。

    NSA的“怪物大脑”(MonsterMind)平台能够自动对来自世界各地的骇客进行报复性反击。斯诺登将其称为他在NSA工作时所见过的最坏的东西。

    目前,我们找不到关于“怪物大脑”这一类AI安全系统的更多信息,但可以肯定的是,它们将会在未来的全球网络安全攻防战中扮演关键的角色。

    5.企业网络防护

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    无论是多强的人类安全专家,以其正常手速面对大规模、自动化的僵尸网络攻击时也会难以招架。在未来的10年甚至是10个月内,我们就将看到新涌现出的一大批网络安全相关的AI技术。如一份最近的报告中所说:自动化网络安全系统势在必行。

    4.翻译&语言学

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    很多科技公司都已经提供了实时的机器翻译服务,例如微软等。但其他一些研究主题,比如谷歌和DARPA,都将目光放得更远。

    世界上现存超过7000种语言,而目前机器已经能尝试翻译其中的大约100种。不论是在军队、跨国公司还是在学术界,都有人正在将实时翻译技术向前推进,所有人都能自由交谈的那天将很快到来。

    3.金融服务

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    富人之所以变得更富,和他们雇得起更好的金融理财服务有很大关系。而如今,AI可能会比专业的金融服务部门做得更好,随着金融科技解决方案的开源,个人的财务状况可能会被彻底改变,甚至会有更多人有机会参与到更大的竞技场当中。

    2.法律咨询

    十年后,人类将严重依赖人工智能:25个你会习以为常的AI应用场景

    法律本应是完全机械的,所以法律案件为什么不能由机器律师来处理呢?

    事实是,对于更高级别的律师行业来讲,一名成功的律师要具备的恰恰是眼观六路左右逢源的能力。从深层上讲,AI真正能改变社会的地方,是它能够为那些雇不起好律师的人提供基本的辩护。在许多地方,公共辩护服务就是一场十足的灾难。

    但AI不会疲劳,也不会厌倦,或者立刻就做出决断。它们会为数百万目前难以获得法律援助的人提供足够的法律辩护。在未来10年的时间线之外,这可能会比这份榜单上任何一份其他的应用都造成更深刻的影响。

    1.医疗诊断

    用AI的精确度和完整性来填补医生直觉的空白,这可能是自正确洗手以来,人类在医疗健康领域最伟大的进步之一。

    在对于人体健康的理解上,人类目前已经创造出的成果,是任何一个人类大脑所无法有效承载的,很显然,在这方面AI即便是与最好的人类医生相比也具备优势。10年之后,如果让你在人类医师与AI护理之间做出选择,你会更青睐于谁呢?

  3. 详解Salesforce拳头产品 Einstein ,AI正描绘未来?说道:

    /01/ 从 Twitter 打算卖自己开始说起

    十年前,Twitter 和 Facebook 一样,是最为被外界看好的两种社交形态,原本以为这两个巨头会一路相爱相杀直到永远,谁能想到,十年后的 Facebook 依然这么活跃,各种广告业务也如火如荼,而它的好基友 Twitter ,却落得没人要的境地……

    自打 Twitter 要把自己卖了的新闻传出来,各大新闻媒体纷纷都在猜测谁将会接手。许多人认为对于各大科技公司来讲无论是谁收购 Twitter 都会是一桩好买卖,毕竟瘦死的骆驼比马大,Twitter 上成千上万的用户数据将会给他们的业务注入新鲜血液。

    而谁也没有想到,无论是 Google 还是迪士尼,都先后放弃了收购,剩下 Salesforce。就在大家以为 Twitter 将会被 Salesforce 并入麾下的时候,Salesforce CEO Marc Benioff 十分无奈地表示:股东们不同意收购 Twitter, 甚至将变卖股权作为威胁。事实上,在 Salesforce 宣布参与竞购时它的股价足足下跌了8%。十月十四号的时候,一切尘埃落地,Salesforce 迫于股东压力终于宣布放弃收购 Twitter,而股价立马就上涨了5.51%,颇富戏剧性。

    Salesforce 的 CEO Marc Benioff 称放弃收购的原因包括价格、企业文化等。“我们已经决定放弃竞购 Twitter ,它并不完全符合我们。”

    对于 Salesforce 这个名字,除了科技媒体和关注企业应用的互联网圈,许多人听到时还是会感到陌生。这是一家什么样的公司,为什么它会那么执着地想要收购 Twitter?(虽然最后并没有成功)

    /02/ 为什么 Salesforce 会想收购 Twitter?

    Salesforce 是专注于 CRM 的企业云服务,它已经17岁了,可以算得上是 SaaS 界的老大哥

    Salesforce 的老对手是大名鼎鼎的微软和甲骨文,这两家巨头都在此前收购了许多拥有海量数据的公司。微软在今年2月份收购了领英,而当时 Salesforce也是有发起收购要约的,只可惜到最后竞争不过企业软件领域更为老大哥级别的微软;甲骨文则收购了几家创业公司,拥有受众追踪技术的 AddThis、拥有广告数据的 BlueKai、拥有营销数据的 Datalogix。到目前为止,Salesforce 还未获得这样一个数据源。

    CRM 咨询公司 CRM Essentials 联合创始人 Brent Leary 在接受 TechCrunch 网站采访时表示:“Salesforce 的竞争对手正在争夺数据来源,并将它们整合到自己的平台上,增加额外的观点和情报。如果与 Twitter 的交易最终实现,这将给 Salesforce 的人工智能平台带来稳定的信息流,并将其与该公司的交易和客户信息进行整合。”这种结合可以给 Einstein(爱因斯坦) 项目贡献额外的数据来源。

    Einstein 是 Salesforce 新推出的人工智能平台,十月份时候,一向擅长搞神秘感的 Marc Benioff 就先放出了花絮,透露了 Einstein 即将面世的消息,并称它是「 CRM 的首个全方位 AI 平台」。 十月初,Salesforce 在旧金山召开了为期4天的 Dreamforce 大会,召集最顶尖的行业内人员,并宣布了自己的新产品,Einstein 是这场大会的绝对主角。

    因为拥有技术先进的机器学习,深度学习,预测分析,自然语言处理和智能数据挖掘能力,Einstein 将会为每一个客户自动定制它的模型,它会学习,会自我调整,会因为每一次互动和更多的数据变得更聪明。最重要的是,Einstein 的智能将会被嵌入到商业业务的范围内,自动挖掘相关的商业洞察,预测客户未来的行为,积极推荐最优的下一步行动,甚至自动执行任务。

    这是 Salesforce 官网上对 Einstein 的介绍。

    Einstein 可以从一堆照片当中辨别出含有某种特殊图案的照片,据 Salesforce称,这一能力可以被用来识别用户发布在社交媒体上的公司产品或 Logo的图,他们称之为「虚拟听觉 Visual listening」——当有用户在 Twitter上发与你公司或产品相关的照片时,你就会被自动提醒并得到分析结果。

    经过 Einstein 对社媒体上所有历史记录的分析,它甚至能知道你当时的位置、身份和情感诉求,并将此传达给背后的市场营销团队。

    “有了 Salesforce Einstein 平台,我们能够为客户提供全球最为智能的 CRM 服务,Einstein 现在是每个人的数据科学家,能够方便每位客户在业务中使用最一流的人工智能技术。” Marc Benioff 在 Dreamforce 大会上说到。

    Einstein 不是一个独立的产品,它是集成了人工智能技术的 AI 服务和组件,这些服务和组件被嵌入 Salesforce 的整个产品线,让 Salesforce 的每一个独立的产品和服务拥有人工智能、机器学习等等的技术。

    换言之,它是无形的,然而它又无处不在。因此也有人怀疑 Einstein 的真实性和实用性:

    Salesforce 合作伙伴这样调侃道:“他们有足够的理由把这次大会命名为 Dreamforce”,他们是伟大的创造者,但是谁知道这个人工智能机器是不是真的呢?”

    目前,Einstein 的 AI 工具可以内置在部分平台上,例如集成了自动化社区案例与专家系统的“社区云”平台,融合了智能数据挖掘技术的“分析云”平台以及内嵌了产品推荐系统额“商务云”平台。目前用户在这些平台上都可以使用 Einstein,但其它允许集成 AI 工具的云平台将在未来几个月陆续公布。

    /03/ Salesforce 的生态链(一个平台战略)

    在 Dreamfore 大会上,Salesforce 用一张图向人们展示了目前拥有的所有产品服务,它们共同构成了完整的 Salesforce 平生态台。

    第一层:是9大应用,包括了:销售云(CRM)、服务云(service cloud)、营销云(markting cloud)、社区云(community cloud)、分析云(analytics cloud )、应用开发平台(app platform)、商务云(commerce cloud)、物联网运(IoT cloud)、Quip。后三者都是在本次 Dreamforce 大会上第一次正式公布和亮相,Quip 在今年8月份被 Salesforce 以7.5亿美元的收购。

    第二层是开发者平台,包括了 Lighting 、AppExchange、Force.com 、Heroku 平台。Lighting 可以帮助用户以最快捷的方式,构建可扩展的安全互联应用程序,包含了很多工具和组件。AppExchange 是企业应用商店,它可以用来发布在 Force.com 上开发的应用和 Lighting 组件。

    Force.com 和 Heroku 同样是应用程序的构建平台,不过两者适合领域的各不相同,开发面向使用 Salesforce 客户的 App ,或者是需要和 Salesforce 的集成的应用,使用 Force.com 比较合适;而如果是面向其他 C 端用户,那么使用 Heroku 会更好,它的技术和框架更具普适性。(事实上 Heroku 是在2010年才被收购进 Salesforce,它与 Force.com 在以前也是竞争对手。)

    第三层是人工智能平台:Einstein 平台,拥有预测分析、机器学习、深度学习、自然语言处理和生成等能力。

    第四层是数据服务:它可以帮助客户获取 IoT Event(物联网事件)、CRM Date(客户关系管理数据)、Email、Calendar & Social Date (邮件、日历和社交数据)当中成千上万的数据。Thunder 可以理解为 IoT cloud(物联网云)的引擎。据 Salesforce 称,这是最具拓展性的事件处理引擎,可以从周围互相连接的环境中获取和编排数十亿的事件,帮助企业用户了解以前一些看不见的用户行为和数据,允许任何人在任何设备上采取更主动、个性化的行动去接近他们的客户。

    在本次的 Dreamforce 大会上,Marc benioff 提出了未来企业应用的5个转变:智能、速度、生产力、移动化、链接力。这5个转变就对应了本次大会上首次亮相或者有重大更新的产品:Einstein、(应用程序构建)平台、Quip 和 Livemessage、Salesforce1、Thunder IoT cloud 。

    至此,Salesforce 的整个生态链展现在在众人的面前,我们可以从中看出,拥有更多的智能化的工具和海量的数据对于未来的企业应用来讲无疑是至关重要的。

    /04/ 大收购和175人的人工智能专家团

    这是 Dreamforce 大会上介绍 Einstein 平台的一张图:

    世界上最聪明的 CRM =消费者数据+人工智能 + Salesforce 平台

    观察 Salesforce 的收购历史会发现,2016年以来,Salesforce 花在收购上的资金达到40亿美金左右,而早在2013年,它便开始收购大数据和人工智能初创公司,在这方面一共耗费70亿美元,收购了10家左右的企业,大部分为补缺型收购。被收购的深度学习创业公司 Metamind 的 CEO Richard Socher 更是担任了 Salesforce 的首席科学。这次 Einstein 平台的推出,是 Salesforce 利用这些公司的技术和数据进行整合重构之后的一次重大成果展示。

    同时,消费者数据也是三大必备条件之一,这就是 Salesforce 为什么一直执着于收购 Twitter 的原因,所有的人工智能技术最终想要为企业服务,没有海量的数据是行不通的。

    以下为 Salesforce 收购的人工智能领域的公司:

    大部分公司在被收购之后都停止运营,将自己的服务集成到 Salesforce 当中。例如 Tempo.AI 于今年5月份被收购,6月30号它关停了所有的服务、清理了数据。随后,Salesforce就推出了Salesforce 收件箱日历功能,正是基于 Tempo.ai 的技术。

    除此之外,Salesforce 组建了一个175人的数据科学家和专家团队,Salesforce 现有服务平台上已经集成了先进的机器学习技术、深度学习技术、预测分析技术、自然语言处理技术以及智能数据挖掘技术等。

    /05/ 为什么 CRM 厂商也开始入局人工智能领域?

    一直以来,大家对于人工智能的印象还是停留在工业生产、医疗领域的机器人、手机或者电脑里面的助手、会下棋的 AlphaGo ,很少了解他们在企业服务领域的应用。它是大家眼中神秘的黑科技,无数科幻电影开始上演人工智能的发展将会对人类造成威胁的戏码。

    也有不少乐观主义者持相反论调,认为至少在当前,人工智能的能力还远远未达到这一地步,它没有我们想象中这么聪明,学习能力比如人类还差得很远。艾伦人工智能研究所( Allen Institute for Artificial Intelligence )最近发现,即便最具创新性的人工智能系统,在8年级科学测验中也不及格。能够自动清扫客厅的1600万台 Roomba 扫地机器人仍很难辨识狗粪。

    尽管如此,它在企业服务领域却是非常强大的助手。随着云计算技术的发展和普及,云端存储能力和计算机计算能力的增强,大量与数据相关的工作现在都可以交给人工智能助理们,它们有着永不疲倦的头脑和精准的算法,帮助人们去做那些需要花费大量时间精力的筛选和整合类的工作、或者是通过客户数据和行为洞察隐藏在事物表面的真相,让人们基于这些去做出更加准确的判断,腾出时间做更有创造性的工作。

    根据西门子研究报告,企业应用 AI 智慧系统的市场价值将从2015年的2.03亿美金上涨到2024年的111亿美金。企业软件应用智能科技的重要性日益增加,单在机器学习方面,软件市场的营收预计将从2015年的1.09亿美金,上涨至2020年的65亿美金,市场规模可能是现今的几十倍。

    国外的企业应用已经发展到一个较为成熟的阶段,大量的实际工作产生的需求,为人工智能提供了许多60年来未曾遇到的应用场景。

    Salesforce 在一篇博客中用柔道比赛比喻了销售的三个阶段。

    当我开始面临竞争,我遇到了三个不同的级别柔道运动员:

    第一级选手们最弱,因为他们只专注于自己的攻击和技术。不管是什么,他们就跟着预定的计划,不会根据他们的对手去改变自己的方式。无论他们多么强大,都很容易被击败。

    第二级选手心中有一个计划,但仍具有足够的灵活性去适应他们的对手。如果他们的对手攻击,他们就会反击。如果他们的对手采取推的方式,他们就会顺势拉过来。他们越快地针对对手的行为作出反应和适应,他们就更具竞争力。

    第三级是柔道的最高水平。在奥运会这种级别的比赛,选手不会再根据他们的对手的招式做出反应。相反的,他们根据对手的的打法其他方面传递出来的信号进行预测:平衡、姿态、抓地力、姿势和动作。他们利用这些去增强自己的洞察力水平,预测什么事情将会发生,并保持领先他们的对手。

    销售具有相同的三个级别。太多的公司仍然集中在第一级的水平上。他们的销售团队都是按照已经写好的台词脚本和设计好的活动盲目地像他们的潜在客户和客户进行宣传,很少针对客户的特殊需求进行考虑。

    一些公司在第二级的水平。他们使用客户传递出来的一些信息进行个性化的销售和营销工作。他们采用了最新的技术,鼓励与客户进行对话,并且在发展产品扩充线路图的时候使用这些交谈数据。

    最好的公司和极少数 B2B 公司目前也许会更进一步,他们着眼于未来的预测。这些处于第三级别的公司知道什么样线索会变成机会,什么样的潜在机会将成为客户,哪些客户会成为疯狂的粉丝。如果销售过程中出了问题,他们能够预测问题将会何时出现以及如何进行干预,让它们重回正轨。

    而 Salesforce 声称 Einstein 将会让这些公司从第一阶段进化到第三阶段。

    Salesforce 的创始人 Marc Benioff 在创立 Salesforce 之前一直服务于甲骨文公司,26岁便成了这家公司的副总裁,1999年,当所有的厂商都还沉迷在软件时代的时候,Marc Benioff 已经从甲骨文离职,提出了当时让所有人都摸不着头脑的云计算。2001年,互联网泡沫破灭,所有的软件厂商都开始调整方向入主云计算领域,Salesforce 的竞争对手一下子多了起来,其中不乏甲骨文、SAP、IBM 这样的巨无霸,然而这个被人称作“梦想家”的家伙初生牛犊不怕虎,他喊出了“No Software”、“The End of Software”等口号,甚至印在公司的徽章上让员工每日佩戴,带领着 Salesforce 在一众云服务商之中突围而出。

    现在,AI 的时代已经到来,Salesforce 还能继续保持 SaaS 领域 Top1的位置吗?

    /06/ 这场战,Salesforce 有可能赢吗?

    这么庞大的市场,不可能只有 Salesforce 一个玩家。国外几乎所有的大型企业服务厂商都在侃侃而谈 AI 在自家产品当中的应用。

    微软的宣称未来的 企业服务产品当中都会应用到人工智能技术,例如在 CRM Dynamics 365 内置 Cortana 人工智能套件;而 IBM 有 Watson 认知计算平台;Oracle 推出了 Oracle.AI,应用了海量数据的实时分析技术。巨头们都入场了。

    根据市场研究机构 Synergy Research 的报告,微软在今年第2季超越 Salesforce,拿下全球企业 SaaS 市场冠军宝座。

    不同企业服务应用领域的增长速度和规模存在差异。其中,ERP的营收成长了49%,为营收成长最多的SaaS服务;而占有率最高的服务则是协作服务,营收成长了37%,这也是微软为什么会超越 Salesforce 原因之一,微软的 Office 365办公套件为他们带来了不少营收。另一个大杀器则是 Dynamics 365 ,微软已经将它的 CRM 和 ERP 整合成一套工具,时不时还来点“Office+Azure”的套装优惠(微软的云储存服务),不少客户还是挺受用的。

    另外根据微软今年第三季度亮眼的财报,Dynamics 产品收益增长11%,在货币不变的情况下为13%。并且,线上版本的 CRM Dynamics 365 的用户增长了2.5倍。这表示,微软的 Dynamics 产品颇受用户青睐,市场接受度很高。而 CRM 一直是 Salesforce 最大的根基。

    我们再来看一组去年的数据,也许你就会明白为什么微软今年第二季度会超越 Salesforce 成为行业第一。尽管 Salesforce在2015年度占据全球 SaaS 市场14.8%的市场份额,但是它的增长速度开始已经大不如前。在去年前10大 SaaS 服务供应商的排名中,微软的增长速度是最高的,70%,而 Salesforce 垫底,增长率只有21%。当时微软的市场占有率约为13%。按照这个增长率,2016年之后,微软的市场占有率可以领先 Salesforce 三个百分点 。

    所以,2016年 Q2 微软的营收超越 Salesforce 似乎早在去年就注定了。

    第一把交椅的位置被动摇了,Salesforce 怎么还可能坐得住?它 2016年全面发力人工智能领域,疯狂收购人工智能和大数据领域的公司,不知道是不是因为受到了这几个数字的刺激呢?

    在人工智能领域,微软的起步比 Salesforce 要早得多,再加上微软也将于2017财年的第二季度(今年第四季度)完成对拥有大量用户数据的领英的收购,而 Salesforce 由于未成功收购 Twitter ,尚未拥有一个庞大的数据来源。不知道 Salesforce 看到微软的新财报之后,有没有后悔放弃收购 Twitter ?

    实际上,这条赛道上 Salesforce 要盯着的可不止微软一个对手,还有今年前十大 SaaS 厂商市场成长率最高的甲骨文。甲骨文发布 Oracle.AI 的时间比 Salesforce Einstein 的时间要晚,开始发力人工智能也比 Salesforce 要晚。

    Oracle.AI 是由 web-scale( Web-scale 用于描述来自互联网巨头,如 Facebook,Google,LinkedIn 等公司的技术大牛,通过应用新进程、新架构和新实践所实现的灵活性和扩展性。) 的 Oracle的数据云和企业庞大的云计算能力来驱动的。

    尽管 Salesforce 可以通过雇佣人工智能专家团和收购大数据和机器学习等领域的公司进行取长补短,但是在计算能力和某些特殊数据上 Oracle 就显然更具优势。它有超过1500个数据提供商合作伙伴,花了几年时间培育了BlueKai(BlueKai 专注于广告相关的大数据管理) 和 DataLogix(有最大的 SKU 级别消费者购买行为的数据,Facebook 此前曾向 DataLogix 购买7000万美国家庭的消费数据,以增强自己的广告投放效果。)这两家公司,这些东西几乎是无价的,而且需要时间去积累。事实上 Salesforce 的部分云服务还是和 Amazon 租用的。

    也就是说,起步早不一定占尽天时地利,尽管人们都喜欢读更具颠覆性的后起之秀的传奇故事,但老玩家实力仍在,不可掉以轻心。

    尽管以全球企业 SaaS 市场规模来看,2016年第2季全球企业 SaaS 市场营收相较于2015年第2季成长了33%,且超过110亿美元。未来5年内,全球企业 SaaS 市场规模将成长3倍以上。但是人们永远只记得住金字塔顶端的选手。

    不过至今为止,这几家公司所传达的出的 AI 融入一切的想法尚处于概念性和初级的阶段,真正可以大规模使用至少要在几个月甚至十几个月之后,这中间会发生多少变化我们尚未可知,吃瓜群众们还是应该多关注哪家的产品是真正如各种发布会上所言那么神奇,能够帮助客户卖出更多的东西,促进业务增长。

    参考

    搜狐科技:
    -《云巨头 Salesforce 的 AI 新产品 Einstein 问世》
    -《企业级软件协作,没有数据怎么人工智能?》

    网易科技:《Salesforce想要通过收购Twitter来加快AI布局?》

    T客汇 -《Dreamforce 2016|Salesforce的产品布局发生了哪些结构性变化?》

    FT中文网 -《人工智能不会引发“生活大爆炸”》

    iThome -《Synergy:2016年Q2微軟超越Salesforce,奪全球企業SaaS市場冠軍》

    ZDNet :
    – Salesforce Einstein: Dream versus reality
    – Oracle vs. Salesforce on AI: What to expect when

    Quora – What is the difference between http://Force.com and Heroku?

    Salesforce Blog:
    – Introducing Salesforce Einstein–AI for Everyone
    – How Artificial Intelligence Builds an Olympic-Caliber Sales Team

    MashableAsia – Facebook Now Tracks Consumers’ Retail Purchases

    Markrt Realist – What Helped Oracle Report the Highest Growth in the SaaS Space?

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