隨著機(jī)器學(xué)習(xí)不斷向縱深發(fā)展，越來(lái)越多的傳統(tǒng)企業(yè)也開(kāi)始應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新,，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)重塑,。麥肯錫此前刊發(fā)的針對(duì)人工智能對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的影響專題報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)到2030年,，人工智能將為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)13萬(wàn)億美元,。零售、運(yùn)輸,、物流,、制造業(yè)和農(nóng)業(yè)等傳統(tǒng)領(lǐng)域在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦能之后，帶動(dòng)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)或?qū)⑦h(yuǎn)超軟件和信息服務(wù)業(yè),。而且,，對(duì)比軟件與信息服務(wù)業(yè)，這些行業(yè)也更需要被賦能,，以幫他們更好地部署和使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),。

　　結(jié)合亞馬遜全球20年機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新實(shí)踐，以及亞馬遜云科技幫助逾10萬(wàn)客戶在云上使用機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn),，我們對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)成功應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)了四點(diǎn)建議,。

　　一,、制定明確的數(shù)據(jù)策略

　　機(jī)器學(xué)習(xí)三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力,，三者缺一不可,。

　　對(duì)于多數(shù)行業(yè)來(lái)說(shuō)，收集和處理數(shù)據(jù)是一個(gè)難題,。因此,，企業(yè)開(kāi)始應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)之前，首先需要充分了解自己的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀并制定數(shù)據(jù)策略,。什么數(shù)據(jù)現(xiàn)在可用,？什么數(shù)據(jù)通過(guò)一定的工作可以變得簡(jiǎn)單易用？如果已經(jīng)確定幾個(gè)想嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景,，就可以采用逆向工作法,，根據(jù)目標(biāo)進(jìn)行倒推，推算出需要的數(shù)據(jù),、目前已經(jīng)具備的數(shù)據(jù)和依然缺失的數(shù)據(jù),，以及從現(xiàn)在開(kāi)始需要搜集的數(shù)據(jù)。解決了這些問(wèn)題,，制定了明確的數(shù)據(jù)策略,，才會(huì)有真實(shí)、準(zhǔn)備充分的數(shù)據(jù)去應(yīng)對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新需求,。

　　部分客戶雖然搜集了很多數(shù)據(jù),，但數(shù)據(jù)的就緒程度較低，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高,。例如,，如果傳感器送過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)有異常值或缺失值，那么以此為基礎(chǔ)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí),，訓(xùn)練出來(lái)的模型大概率是不夠精準(zhǔn)的,。

　　二、從合適的場(chǎng)景切入

　　企業(yè)在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候往往千頭萬(wàn)緒,，那么開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該從什么項(xiàng)目切入呢,？這里給大家一個(gè)決策參考框架，可以從數(shù)據(jù)就緒狀態(tài),、業(yè)務(wù)影響和機(jī)器學(xué)習(xí)適用性三個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估,。企業(yè)可以選擇數(shù)據(jù)就緒度高、有業(yè)務(wù)價(jià)值但是業(yè)務(wù)影響低,、機(jī)器學(xué)習(xí)適用性高的應(yīng)用場(chǎng)景作為機(jī)器學(xué)習(xí)試點(diǎn)和示范項(xiàng)目。

　　具體從三個(gè)方面入手,。第一,，在開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)的早期階段,，公司內(nèi)部可能對(duì)其帶來(lái)的作用還有些疑惑，因此需要從一個(gè)投入相對(duì)小的創(chuàng)新項(xiàng)目開(kāi)始實(shí)驗(yàn),，它不會(huì)影響公司的核心業(yè)務(wù),，一旦成功可以幫助企業(yè)積累經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)贏得內(nèi)部的信任,。

　　第二,，這個(gè)項(xiàng)目既需要有業(yè)務(wù)價(jià)值，還要適用于機(jī)器學(xué)習(xí),，取二者的交集,。第三，找到一個(gè)場(chǎng)景機(jī)器學(xué)習(xí)只是作為輔助去自動(dòng)化加速工作的某一個(gè)環(huán)節(jié),，而不是替代人,。例如，醫(yī)生對(duì)病人的診斷由非常多的環(huán)節(jié)組成,，其中看心電圖,、X光片的過(guò)程可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，加速醫(yī)生的診斷過(guò)程,，但機(jī)器學(xué)習(xí)不會(huì)取代醫(yī)生的工作,，對(duì)治療過(guò)程本身帶來(lái)的影響比較小，更容易得到醫(yī)生的支持和配合,。

　　在成功交付了幾個(gè)3到6 個(gè)月可以完成的小型項(xiàng)目后,，企業(yè)就會(huì)有足夠的信心和動(dòng)力去獲得領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的支持，加大機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目投入,，逐步應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改造核心業(yè)務(wù),。

　　以嘉實(shí)財(cái)富管理有限公司為例，它是嘉實(shí)基金旗下的獨(dú)立財(cái)富管理機(jī)構(gòu),，在全國(guó)主要城市均設(shè)有財(cái)富管理服務(wù)中心,，2020年為客戶創(chuàng)造回報(bào)超過(guò)31億元。作為金融企業(yè),，嘉實(shí)財(cái)富以媒體平臺(tái)作為切入點(diǎn),，借助亞馬遜云科技提供的標(biāo)準(zhǔn)AI 能力，包括開(kāi)箱即用工具以及機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái)上定制的 AI模型,，形成了集媒資入庫(kù),、語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄、短視頻生成,、個(gè)性化推薦為一體的媒體處理平臺(tái),，讓金融企業(yè)有機(jī)會(huì)將客戶需要的金融視頻，精準(zhǔn)的推薦給客戶,，從更多的渠道觸達(dá)客戶,。

　　三,、數(shù)據(jù)科學(xué)家業(yè)務(wù)化

　　針對(duì)企業(yè)成功應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的第三個(gè)建議是要讓數(shù)據(jù)科學(xué)家業(yè)務(wù)化。以亞馬遜構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)為例,，在亞馬遜,，我們沒(méi)有將數(shù)據(jù)科學(xué)家單獨(dú)放到一個(gè)中央團(tuán)隊(duì)，而是將數(shù)據(jù)科學(xué)家與產(chǎn)品,、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)放在一起,，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家業(yè)務(wù)化。亞馬遜致力于以客戶為中心,，我們的機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家首先要以提高客戶體驗(yàn)為出發(fā)點(diǎn),，而不是從研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)始。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)家業(yè)務(wù)化是亞馬遜的重要經(jīng)驗(yàn),。我們把這一經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到亞馬遜云科技的客戶項(xiàng)目中,。當(dāng)客戶缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家時(shí)，亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師會(huì)加入項(xiàng)目團(tuán)隊(duì),，與客戶的業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)一起工作,，凝聚數(shù)據(jù)科學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜业牧α浚瑸樘岣呖蛻趔w驗(yàn)而進(jìn)行創(chuàng)新發(fā)明,。

　　傳統(tǒng)企業(yè)通常沒(méi)有既精通業(yè)務(wù)又精通機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家,，因此也可以把數(shù)據(jù)科學(xué)家/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)專家與業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)＜曳旁谝黄饘?shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。山東淄博市熱力集團(tuán)就成功地通過(guò)亞馬遜云科技的賦能,，將其業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)＜液蜋C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)專家擰成一股繩,。淄博熱力利用亞馬遜云科技豐富的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和服務(wù)，雙方聯(lián)合研發(fā)一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧供熱專家系統(tǒng),，根據(jù)氣象,、SCADA工控?cái)?shù)據(jù)、建筑物維護(hù)結(jié)構(gòu)等信息計(jì)算出最佳的供熱模式,，并給出具體的操作指令,，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)供熱，既讓用戶室溫始終保持人體最佳熱舒適溫度,，又做到節(jié)能增效,。

　　四、應(yīng)對(duì)技能差距

　　當(dāng)前,，多數(shù)企業(yè)部署和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)最大的瓶頸之一是機(jī)器學(xué)習(xí)人才的缺口,。新興公司爭(zhēng)搶機(jī)器學(xué)習(xí)人才，同時(shí)各類傳統(tǒng)企業(yè)也需要機(jī)器學(xué)習(xí)人才,。在這種情況下,，企業(yè)尋找能夠?qū)ζ涮峁椭槠髽I(yè)賦能的服務(wù)商是解決這一問(wèn)題的最佳途徑。

　　我們?cè)谂c行業(yè)客戶交流中發(fā)現(xiàn),，很多行業(yè)問(wèn)題需要對(duì)算法進(jìn)行大量的迭代和優(yōu)化,，不斷提高精準(zhǔn)度。一些行業(yè)難題,，甚至需要研究新的算法進(jìn)行破解。面對(duì)這些復(fù)雜的行業(yè)問(wèn)題,，不能停留在只教會(huì)客戶使用工具上,。亞馬遜云科技的做法是“扶上馬、送一程”,。我們集合了解決方案架構(gòu)師,、人工智能實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室,、快速開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì),，根據(jù)客戶的項(xiàng)目需要，參與到項(xiàng)目的生命周期當(dāng)中,，與客戶共同尋找適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,，跟業(yè)務(wù)人員、技術(shù)人員在一起開(kāi)發(fā)出產(chǎn)品原型,，然后快速迭代進(jìn)行實(shí)施,。讓客戶以盡可能小的試錯(cuò)成本完成產(chǎn)品原型開(kāi)發(fā)，彌補(bǔ)客戶的技能差距,。

　　通過(guò)這樣的方式,，我們授人以漁，賦能客戶創(chuàng)新,，并且一直堅(jiān)持平臺(tái)思維,，讓更多的人使用亞馬遜云科技進(jìn)行創(chuàng)造和發(fā)明，讓人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)普惠,。亞馬遜創(chuàng)始人杰夫,？貝佐斯說(shuō)過(guò)，創(chuàng)新有多種形式和各種規(guī)模,，最激進(jìn)和最具變革的創(chuàng)新是幫助他人釋放創(chuàng)造力,，實(shí)現(xiàn)其夢(mèng)想。

　　亞馬遜云科技的一大核心目標(biāo),，就是將機(jī)器學(xué)習(xí)能力交付至每一位開(kāi)發(fā)人員手中,。借助Amazon SageMaker能夠幫助客戶快速構(gòu)建、訓(xùn)練以及部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的能力,，我們得以更進(jìn)一步,，將機(jī)器學(xué)習(xí)能力交付至更多希望基于機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新的用戶手中。

　　總之,，企業(yè)客戶應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)大有可為,，建議企業(yè)制定好明確的數(shù)據(jù)策略,，尋找適合機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景作為切入點(diǎn)，先突破創(chuàng)新業(yè)務(wù),，再改造核心業(yè)務(wù),。同時(shí)讓數(shù)據(jù)科學(xué)家深入業(yè)務(wù)，避免閉門(mén)造車,。希望越來(lái)越多的企業(yè)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)不斷創(chuàng)新和發(fā)展,，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)之中立于不敗之地。