【T112017-智能数据峰会】新一代创新-如何利用全球领先的AI技术赋能商业成功_12页_5mb

文档总结

核心内容

本文档探讨了如何利用全球领先的AI技术来赋能中国的商业成功，并强调了中国在数据和应用场景方面的独特优势。通过结合国际先进的技术与中国本地的数据资源与服务，可以构建一个双赢的智能数据生态系统，从而推动中国在多个关键产业的发展。

主要观点

• AI技术的重要性：AI技术能够显著提升中国的生产力，预计可使中国GDP提高0.8-1.4个百分点。
• 中国的优势：中国拥有庞大的数据集，特别是在新兴产业中展现出跨越式发展潜力。
• 技术与数据的结合：全球顶尖的AI技术与中国本地的数据及服务相结合，是推动商业成功的关键。
• 构建智能数据生态：需要构建一个全球化智能数据生态，以实现技术与数据的深度融合。
• 应用场景广泛：AI技术可以应用于零售、金融、地产和城市规划等多个商业场景，提高效率与精准度。
• 合作与投资：通过与国际技术公司和中国本地创新企业合作，可以加速AI技术在中国的落地与应用。

关键信息

技术与数据融合

• 全球领先技术：如QUALCOMM、Google、PETUUM等，提供世界一流的AI技术。
• 中国数据与服务：中国拥有丰富的数据资源和本地化的服务能力，为AI技术的应用提供了坚实基础。
• 合作模式：通过“全球领先技术 + 中国数据及服务”的模式，实现合作双赢。

关键技术

• 感知技术：包括人群分析、图计算及分析等，用于理解和处理复杂的数据关系。
• 数据可视化：将数据转化为直观的视觉形式，帮助决策者更好地理解信息。
• 边缘计算：在数据源附近进行数据处理，提高响应速度和数据安全性。

应用场景

• 零售：实现品效合一，通过全流量效果驱动经营，提升销售转化率。
• 金融：用于风险控制和反欺诈，提高金融系统的安全性和稳定性。
• 地产：支持投资决策、产品规划和营销策略，提升市场竞争力。
• 城市规划：通过大规模人口和社会行为分析，优化城市资源配置和管理。

生态系统

• 投-产-学-研链条：强调投资、生产、学术研究和产业应用的协同合作。
• 高校与研究机构：如哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等，为AI技术的发展提供智力支持。
• 投资机构：如First Star Venture Capital，推动AI技术的创新与商业化。

企业与人物

• TalkingData 硅谷感知计算实验室：专注于AI和大数据技术的研发与应用。
• Dai Min：TalkingData全球创新中心美国分部的Managing Director，强调AI技术对商业成功的推动作用。
• Henry Xiao：Petuum中国总经理，关注AI技术在中国市场的应用。
• William Plummer：TalkingData CSO，主持讨论AI技术如何赋能商业成功。
• Jun Zhang：Pitney Bowes首席解决方案架构师，分享AI在实际业务中的应用经验。
• Millie Liu：First Star Venture Capital联合创始人兼合伙人，推动AI技术的投资与发展。

总结

本文档展示了AI技术在中国商业成功中的重要性，并提出了通过全球领先技术与中国本地数据及服务结合的策略。强调了构建智能数据生态系统的必要性，以及在多个关键领域应用AI技术的潜力。同时，通过介绍相关企业和人物，突出了多方合作与投资在推动AI技术发展中的作用。