美國apaas（美國A牌噴涂機）

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本文目錄一覽：

• 1、美國小學比gate更高的是什么
• 2、企業服務模式之爭
• 3、erp軟件公司排名前十
• 4、傳字節跳動已購買，“黑帕云”
• 5、財務系統有哪些軟件
• 6、薩摩耶云：以知識圖譜優化決策效率打破增長桎梏

美國小學比gate更高的是什么

美國小學比gate更高的是apaas。
美國的gate項目是華人群里俗稱的天才班，中文一般翻譯為“天才教育”或者“資優教育”，而apaas項目在美國小學里面比gate更高。
apaas項目課程的內容比gate項目課程復雜一些，老師的教學方式具有啟發性，目的是給資質相對超前的學生提供能進一步發揮他們學習潛力的空間。

企業服務模式之爭

企業服務模式之爭
當前美國apaas的企業服務模式是三種模式并存美國apaas，分別是美國apaas：On-Premise、SaaS、Mixed。
在 8 家投資機構中，有一家投資機構非純 SaaS 不投，第一次聽到這種觀點的時候有點驚訝。目前，我們 SaaS 收入占整體收入的比例不超過 20%，而大部分收入來自于私有云部署。
目前，很少聽說一線大數據分析廠商是純 SaaS 模式。基于線上數據做大數據分析的廠商往往是 SaaS 模式，目前大部分收入來自于 SaaS 模式，少部分收入來自于定制化開發服務;基于線下數據做大數據分析的廠商往往是 Mixed 模式，在目前大部分收入來自于 On-Premise 模式，少部分收入來自于 SaaS 模式和定制化開發服務。
關于基于線下數據做大數據分析的廠商的生存狀態，我做了一個簡單的調查：選擇 Mixed 模式的 Qlik 和 Tableau 因為業務快速發展，在兩三次融資之后便完成了上市，且后者上市之后的年復合增長率長期保持在 80%以上。而選擇 SaaS 模式的 Birst 和 GoodData 融資到了 E 輪還沒有完成上市，業務規模較之前者也小了很多。
為什么會這樣呢?大數據分析的原料是大數據，而大多數企業目前的私有云數據遠大于公有云數據。數據已經成為成業的核心資產，企業級架構下的安全管控也成了重中之重。另外，如果企業選擇將數據傳輸到云端 SaaS 平臺進行分析，基于現有的互聯網基礎設施條件，數據傳輸又是個巨大的問題。簡單地舉個例子：如果上傳速度是 20Mbps，假設整個過程順利的話，將 1TB 數據上傳到云端大概需要 5 天。
在這樣的條件下，大多數企業的明智選擇是：大數據在哪里，大數據分析就在哪里。因而，對于有云端大數據分析需求的客戶，Yonghong、Qlik 和 Tableau 會引導客戶使用其云端 SaaS 平臺。這種 Mixed 模式是 On-Premise 和 SaaS 模式的升級版，即同時提供 On-Premise 和 SaaS 兩種服務，再通過技術手段打通 On-Premise 和 SaaS，連接線下數據和線上數據，以最大化數據的價值。
未來，有兩種力量會持續提升云端 SaaS 平臺的收入占比：
1. 公有云數據將持續增長，10年 以后云端數據也許會超過 50%。在那時候，大數據分析廠商的云端 SaaS 平臺的收入占比將隨之升高。
2. 互聯網基礎設施條件得以大幅改善，數據傳輸效率得以大幅提升，打造基于云端的純 SaaS 平臺成為一種可能。這時候企業將第一次有機會把企業級數據倉庫構建在公有云，但那時候公有云和私有云之間的邊界已經不存在，混合云成了企業級計算的新常態。
大數據分析公司 Palantir 的模式
大數據分析軟件公司 Palantir 是硅谷最具神秘氣質的初創企業巨頭，我們對其知之甚少，只知道其數據處理軟件可用于打擊恐怖分子和抓捕金融行業的犯罪分子。Palantir 的聯合創始人包括 Peter Thiel 以及風投機構 Formation 8 合伙人 Joe Lonsdale，其早期投資方還有美國中央情報局旗下的風投公司 In-Q-Tel。
通常，購買 Palantir 軟件的費用在 500 萬美元至 1000 萬美元之間，客戶被要求預先支付 20%的經費，剩余部分在客戶滿意后再支付，據說沒有一套軟件被退回。創始人 Alex Karp 聲稱公司是 “沒有公關，沒有銷售，沒有營銷”，這一切都是為了保證產品(延伸閱讀：金融大數據分析平臺 Palantir Metropolis 介紹)。
經過十多年的發展，Palantir 成為繼 Uber、小米、Airbnb 之后，全球估值第四高的創業公司。7月 底遞交給美國證券交易委員會(SEC)的文件顯示，Palantir 已經成功融資約 4.5 億美元，估值為 200 億美元左右。
Palantir 選取的模式是 On-Premise。
On-Premise 并未阻礙 Palantir 收入的快速增長，更未阻礙 Palatir 成為硅谷最性感的大數據分析公司，受到很多一線投資機構的追捧。
另外，個人堅定地認為 Palantir 內部一定有其云端計劃，這一云端計劃不會放棄 On-Premise，而是 Mixed 模式。
人力資源服務 Workday 的模式
在 10年 左右的時間里，從事人力資源服務的 Workday 在競爭激烈的行業中取得了不小的成功。如此新穎的模式和迅速的成長，讓行業巨頭也為之側目。但是，Workday 的發展道路上并非沒有風險。隨著公司多元化的發展，以及競爭對手的增多，Workday 還未能扭轉虧損的局面。
從技術角度看，Workday 最大的不同之處在于用 Metadata 來定義數據之間的關系。Workday 并沒有采用包含大量表的關系型數據庫，其對象型數據庫只有三張表：實例、屬性和索引。你很難從這個對象型數據庫本身了解其含義。
當 Workday 的系統啟動時，作為系統核心的對象管理服務器 (OMS) 會讀取存在三個主要表中的數據和定義，根據 Metadata 所規定的關系，將業務呈現給用戶。如果要變更產品，只需要修改 Metadata 以重新定義對象之間的關系，然后再重啟應用即可。Workday 很酷，連筆者都是他的粉絲，成功上市之后，Workday 的市值長期保持在 100 億美金左右，擁有大量熱愛 Workday 的股民。
Workday 選取的模式是 SaaS。
在很多人心目中，SaaS 就像水一樣，打開水龍頭能能用。有的云計算廠商的口宣傳語都是秒級調度計算資源，或者秒級開啟 SaaS 服務。大家猜猜如果一家企業采購了 Workday 的 SaaS HR 服務之后，需要等多久就能用上?不是一秒，不是一小時，不是一天，也不是一個月，甚至不是一個季度，一般是一年以上!基于 Workday 發明的面向未來的對象型數據庫，據說配置一套 Workday 只需要對各種對象進行拖拽式操作即可，但由于企業服務的邏輯復雜性，過去 Workday 的上線周期一般在一年以上，有的 Case 甚至超過兩年。
Gartner 關于企業服務 SaaS 模式的研究報告
Gartner 關于 SaaS 模式的研究報告能讓大家更加正確地認識 SaaS 模式。Gartner VP Robert DeSisto 表示，市場上對于 SaaS 模式充斥著許多假設性想法，其中有的想法是正確的，有的想法是錯誤的。他呼吁企業要謹慎檢視 SaaS 的真實面目，因為有許多客戶基于這些錯誤的假設，便決定部署 SaaS 方案。
在這份名為 “事實檢視：五個 SaaS 最常見的假設” 報告中，Gartner 提出了五個關于 SaaS 最常見的假設，供業界作為參考：
1. 關于 SaaS 較傳統就地部署 (On-Premise) 模式成本較低，Gartner 認為，因為不需要高額的資本投資來采購軟件或建置基礎架構，選用 SaaS 模式的前兩年的確成本較低。但就第三年以后的軟件擁有總成本來看，還是 On-Premise 模式較低。其中的原因之一是因為會計原則將 On-Premise 軟件視為固定資產，可折舊攤提。
2. Gartner 亦警告說，部署 SaaS 的速度也不一定較 On-Premise 更快。雖然軟件廠商報價說 30 天是標準的建置時間，但事實上，有些軟件可能花上數個月的時間。因為隨著企業流程與整合度的復雜性增加，部署 SaaS 與 On-Premise 軟件所需的時間差異會越來越小。
3. 若假設真的會以使用量來計費，那也是錯的。Gartner 表示，在大部分的情況下，企業還是會被要求簽署固定費用的先期合約。
4. 業界同時也低估了 SaaS 的功能性。一般都認為，SaaS 無法與 On-Premise 應用程序或數據源整合。但事實上，透過批次同步化的方式，先將數據加載 SaaS 應用程序中，然后再定期更新，或使用網絡服務進行實時更新，都是可行的方法。
5. SaaS 不是只能符合簡單、基本的需求。Gartner 表示，SaaS 應用程序在 Metadata 層級是高度客制化的，可透過應用程序平臺服務 (APaas) 的方式來實現，業界也有許多實際建置的范例。不過，對于復雜、端到端企業流程的管理功能來說，SaaS 還是有其限制。
當前的 On-Premise 采購大多被會計原則視為 “固定資產”， 而 SaaS 采購大多會被會計原則視為 “服務”。這種混淆技術模式與商業模式的方式，讓企業級客戶在做選型時很難有最優選。
我覺得，越來越多的大企業將會對 On-Premise 和 SaaS 形成統一的會計原則。這意味著在不久的將來，技術模式與商業模式將徹底分開。不管是公有云部署還是私有云部署，廠商都可以采用 SaaS 收費模式計價。
模式是手段而不是目的，應回歸商業本質。如果不考慮目的，單純地討論模式沒有意義。
還有一個普遍的觀點是，只要把客戶拉上船，數據在我這里，客戶就跑不了。有的廠商通過營銷手段讓客戶簽單，有的廠商通過免費讓客戶先上船后買票，都寄希望于用 “模式” 套牢客戶。
然而，大家似乎忘了最簡單最質樸的道理：商業的本質，是創造價值。

erp軟件公司排名前十

erp軟件公司排名前十是：用友yonyou、SAP思愛普、金蝶Kingdee、ORACLE、浪潮inspur、鼎捷軟件DigiwinSoft、Infor、航天信息Aisino、MicrosoftDynam、新中大NEWGRAND。如下：

1、用友

網絡創立于1988年，是中國知名的企業和公共組織數智化平臺與服務提供商。致力于用創想與技術推動商業和社會進步，用友網絡位居企業云服務市場、企業APaaS云服務市場、企業應用SaaS市場前列，中國ERP云市場領導者。

2、SAP

創辦于1972年德國，是全球企業應用軟件市場領導者，聲譽卓著的企業管理解決方案的提供商，面向全球各行業企業提供全面企業級管理軟件解決方案。涵蓋ERP、云ERP、CRM、大數據、云計算、供應鏈、物聯網等解決方案。

3、金蝶

始創于1993年，是香港聯交所主板上市公司，國內企業應用軟件領域佼佼者，亞太地區領先的企業管理軟件及電子商務應用解決方案供應商。以財務云、云ERP、供應鏈云、制造云、全渠道云、協同辦公云、HR云等產品助力企業數字化轉型的ERP云管理服務商。

4、ORACLE

創立于1977年美國，是一家全球性的企業云服務提供商，全球領先的企業級軟件公司，Oracle是第一個跨整個產品線(數據庫、業務應用軟件和應用軟件開發與決策支持工具)開發和部署100%基于互聯網的企業軟件的公司。

5、浪潮

作為云計算、大數據服務商，旗下擁有浪潮信息、浪潮軟件、浪潮國際三家上市公司，業務涵蓋云數據中心、云服務大數據、智慧城市、智慧企業等業務板塊，形成了覆蓋基礎設施、平臺軟件、數據信息和應用軟件四個層面的整體解決方案服務能力。

傳字節跳動已購買，“黑帕云”

傳字節跳動已購買，“黑帕云”

傳字節跳動已購買“黑帕云”，有多個獨立信源表示，黑帕云團隊已被字節跳動收購，創始人陳金洲以及部分團隊成員已入職飛書，負責aPaaS產品“昆侖”，傳字節跳動已購買，“黑帕云”。

傳字節跳動已購買，“黑帕云”1

3月21日，初代低代碼廠商黑帕云宣布將于5月底停止服務，據業內人士透露，其創始人陳金洲將入職字節跳動，團隊現已解散。

根據黑帕云官網消息，其現有用戶可以在2022年5月31日前導出數據；3月31日前套餐未到期的客戶，可以在4月8日前申請退款，或者將業務遷移到其他低代碼廠商。黑帕云官方推薦了明道云、飛書多維表格、輕流、簡道云、易鯨云、維格表等同類型產品。

從6月1日0點開始，黑帕云會刪除包含業務數據、附件、評論等所有數據，關停所有服務器，之后用戶將無法訪問任何相關服務或者數據。

對于上述業內人士消息，界面新聞嘗試聯系陳金洲和字節跳動方面進行求證，但尚未得到回應。

黑帕云成立于2019年，是一款以協作表格為形式的低代碼產品，公司位于武漢。

其創始人陳金洲曾創立過另一款在線表單工具“金數據”，后被AdMaster在2015年全資收購。據公開資料，陳金洲曾在國際IT咨詢公司ThougtWorks擔任產品總監和首席咨詢師，金數據就是ThougtWorks內部孵化的項目。再之前，他曾在北京巨石空間科技有限公司及中國農業銀行從事技術工作。

一位知情人士表示，原黑帕云團隊基本解散，“高層都走得差不多了，產研團隊也早被同行‘瓜分’完了，還沒離職時就被預定了。”

據36氪今日報道，陳金洲在入職字節跳動后將負責aPaaS產品“昆侖”，主要面向大客戶，且職級較高，直接匯報給飛書CEO謝欣。

黑帕云與字節跳動關系匪淺。2021年7月，黑帕云曾獲得字節跳動數千萬元A輪融資，這也是其最近一輪融資。2019年7月以來黑帕云共獲4輪融資，包括種子輪、天使輪、pre-A及A輪，資方包含盈動資本、初心資本及字節跳動。但在2022年初，字節跳動相關資本從黑帕云股權結構中退出。

有投資圈人士對界面新聞表示，去年年底開始業內就傳言字節跳動將收購黑帕云。由于黑帕云所處的低代碼賽道曾勢頭火熱，當時不少業內人士認為，是因為黑帕云業績不行，資方才選擇退出做股權重構，下一步會進行收購。

據知情人士稱，黑帕云目前約有200家付費客戶，這些客戶可選擇退款或將業務遷移至明道云等同類產品。

去年，低代碼領域是科技圈為數不多的風口之一，初創公司融資熱從年初持續到年終，去年3月僅上半月，就有5起低代碼領域大額融資事件出現。相比之下，2018年至2020年三年內，低代碼領域全部投融資事件只有16起。知名公司如伙伴云、輕流、clickpass、摩爾元數連續獲得了頭部VC的多輪加碼。

資本熱捧之下，提倡“樂高積木”玩法的低代碼公司之間水平差距其實不大。相較而言，黑帕云某種程度上模仿的是Airtable在2018年之前的表格功能，面臨著騰訊文檔、石墨文檔、釘釘文檔、飛書表格這些云表格類巨頭，行業空間越來越小；

而新型廠商伙伴云、輕流、簡道云和明道云效法的是美國行業標桿Airtable在2018年之后主攻的解決方案方向，目前來看完成度和競爭力更高。

黑帕云如今的結局也標志著低代碼領域開始進入淘汰賽階段。

傳字節跳動已購買，“黑帕云”2

今日，無代碼廠商“黑帕云”宣布將停止服務和維護，用戶可以在2022年5月31日前導出數據。套餐未到期的客戶可以申請退款，或者將業務遷移到其合作伙伴明道云平臺上。

據36氪報道，有多個獨立信源表示，黑帕云團隊已被字節跳動收購，創始人陳金洲以及部分團隊成員已入職飛書，負責aPaaS產品“昆侖”，將主要面向大客戶。

天眼查App顯示，成都黑帕云公司成立于2019年4月，法定代表人為陳金洲，是一家數據協作管理平臺，曾獲字節跳動領投的數千萬元A輪融資。

該公司目前有3位股東，最大股東為陳金洲，持股56.44643%，股東還包括武漢茂彤科技合伙企業。

成都黑帕云信息技術有限公司成立于2019年，創始人陳金洲曾為在線表單設計及數據搜集工具金數據的創始人。2019年10月黑帕云正式上線內測，迄今為止，已為上萬家企業用戶提供數據協作管理產品及服務，支持業務人員擺脫陳舊僵化的固定軟件，解放生產力，提升企業數字化水平。

黑帕云的定位是企業業務信息系統，只是入口以表格的形式體現。企業業務主管可以運用黑帕云建立同符合自身業務的信息系統，并靈活設置數據維度、字段、邏輯等。輔以看板、表格等多種系統，企業可以為數據找到匹配的呈現方式。

當前，黑帕云在商業落地上處于自然增長狀態，當前用戶數已達數萬，單賬號一年收費240 - 480元左右。在客戶粘性上，付費用戶的使用頻率已到達每周4天。此外，黑帕云也有初步進行項目咨詢等的商業探索。

“對標美國市場，比如Smartsheet大概有7萬付費客戶，但是就撐起100億美金市值。中國的中小企業客戶正在快速成熟，未來的客戶價值將會不斷提高，黑帕云非常看好未來的中小企業服務市場。”陳金洲表示。

“對于未來發展，隨著市場成熟，中小企業會是非常廣闊的市場，黑帕云希望專注做簡單易用的產品，以較低的服務成本，服務海量的'企業客戶。”

傳字節跳動已購買，“黑帕云”3

今日，無代碼廠商“黑帕云”宣布將停止服務和維護，對于公司的后續進展，有多個獨立信源對36氪表示，黑帕云團隊已被字節跳動收購，創始人陳金洲以及部分團隊成員已入職飛書，負責aPaaS產品“昆侖”，將主要面向大客戶。

“陳金洲入職字節的級別很高，直接向謝欣匯報。”多位飛書內部人士對 36 氪說到。謝欣為字節跳動副總裁，分管飛書業務。

36 氪就收購一事對字節跳動與陳金洲尋求確認，截止發稿暫未得到回復。

在黑帕云本日的公告中，其團隊表示用戶可以在2022年5月31日前導出數據。套餐未到期的客戶可以申請退款，或者將業務遷移到其合作伙伴“明道云”平臺上。

“黑帕云”成立于2019年，創始人陳金洲為連續創業者，此前曾創辦“金數據”，定位在線表單設計及數據搜集工具，金數據于2015年被AdMaster全資收購。

黑帕云的變動已有預兆。2021年7月，黑帕云宣布獲得字節跳動數千萬元A輪融資。而今年年初，據工商信息，原股東武漢全盈科技合伙企業（有限合伙）、字節跳動子公司北京量子躍動科技有限公司等從黑帕云股權結構中退出。

一位相關人士對36氪表示，本次收購是由飛書業務團隊推動，飛書內部已有多維表格等類似產品，共同商量后，決定停止黑帕云相關業務。

國內低/無代碼投資熱潮集中在2019年后，簡道云、氚云、輕流、易鯨云等廠商都在近幾年陸續獲得大額融資。廠商們一般分兩種路線，一是走中大客市場，以項目制為主；二是瞄準中小企業市場，走產品路線，黑帕云更偏向于后者。

黑帕云的關停，也顯示出低/無代碼領域+中小客市場的艱難。一位行業人士對36氪表示，黑帕云團隊注重產研，產研團隊能力很強，但產品商業化暫時沒有跟上，且瞄準中小客市場，這是公司難以為繼的關鍵原因。

但事實上，不只是黑帕云，曾經火熱的“低/無代碼”風口，如今這類廠商的商業化正經歷艱難爬坡期。。

長久以來，低代碼“舊瓶裝新酒”、是否真正能商業化的聲音不絕于耳。盡管降低了開發門檻，但要讓客戶用起來，低代碼很難以純粹產品化的形式推動——對沒有IT基礎的用戶而言，低代碼還是需要廠商的一定服務；而專業 IT 人員又更傾向于自己上手開發。

另一方面，對比歐美市場，國內客戶的信息化程度還在比較初期，低/無代碼產品在客戶定位上較難。低代碼產品無論是產品研發還是實施，都是系統級工程，對人才要求較高。

因此，在商業化層面，低代碼領域做中小客這一路線會更為艱難。對創業公司而言，無論是資金還是人才，都是一筆不菲的成本。對低/無代碼產品這類新興產品而言，教育成本尤其高。

另一個變量則是互聯網巨頭的入局。

2020 年前后，諸如阿里、騰訊等大廠開始入局低代碼，加速了賽道洗牌。2021年初，阿里云將內部的低代碼開發平臺“宜搭”接入釘釘，而騰訊也推出了“微搭”低代碼開發平臺；到了2021年10月，釘釘低代碼聚合平臺“釘釘搭”還聯合了8家主流低代碼廠商，共同宣布成立低代碼聯盟。

一位行業人士對36氪表示，黑帕云關停，部分證偽了低代碼領域的中小客和PLG增長這一路線，國內現階段還很難出現直接對標Airtable、Notion之類的產品，低代碼領域還有很長一段路要走。

投資熱度陡增、大廠入局，能夠加速行業發展。但面對極其早期的市場，對創業公司而言，盡早摸準目標市場，是更重要的事。

財務系統有哪些軟件

1、用友yonyou

用友網絡創立于1988年，是中國領先的企業和公共組織數智化平臺與服務提供商。致力于用創想與技術推動商業和社會進步，用友網絡位居企業云服務市場、企業APaaS云服務市場、企業應用SaaS市場領先地位，中國ERP云市場領導者，是中國企業數智化服務和軟件國產化自主創新的引領者。

2、金蝶Kingdee

金蝶國際始創于1993年，是香港聯交所主板上市公司（股票代碼：0268.HK），國內企業應用軟件領域佼佼者，亞太地區領先的企業管理軟件及電子商務應用解決方案供應商。以財務云、云ERP、供應鏈云、制造云、全渠道云、協同辦公云、HR云等產品助力企業數字化轉型的ERP云管理服務商。

3、SAP思愛普

SAP創辦于1972年德國，是全球企業應用軟件市場領導者，聲譽卓著的企業管理解決方案的提供商，面向全球各行業企業提供全面企業級管理軟件解決方案。涵蓋ERP、云ERP、CRM、大數據、云計算、供應鏈、物聯網等解決方案，服務15,000+家中國企業，覆蓋94%的全球500強企業。

4、浪潮inspur

浪潮集團作為云計算、大數據服務商，旗下擁有浪潮信息、浪潮軟件、浪潮國際三家上市公司，業務涵蓋云數據中心、云服務大數據、智慧城市、智慧企業等業務板塊，形成了覆蓋基礎設施、平臺軟件、數據信息和應用軟件四個層面的整體解決方案服務能力，全面支撐政府、企業數字化轉型，已為全球一百二十多個國家和地區提供IT產品和服務。

5、ORACLE

ORACLE創立于1977年美國，是一家全球性的企業云服務提供商，全球領先的企業級軟件公司，Oracle是第一個跨整個產品線（數據庫、業務應用軟件和應用軟件開發與決策支持工具）開發和部署100%基于互聯網的企業軟件的公司。

薩摩耶云：以知識圖譜優化決策效率打破增長桎梏

人工智能（AI）席卷全球美國apaas，但它的雛形可追溯至18世紀乃至更早美國apaas，彼時蘇格蘭詹姆斯·瓦特為正在建造的蒸汽機設計了一個巧妙的自動控制系統——調速器，從而為現代控制理論奠定了基礎；時間的指針撥向1956年，幾位計算機科學家相聚達特茅斯會議，激情宣告美國apaas：讓機器能夠使用語言，形成抽象概念，解決人類現存的各種問題；之后的幾十年，AI一直在兩極反轉，或被稱作人類文明耀眼未來的預言，或被當成技術瘋子的狂想扔到垃圾堆里。

直至2012年以后，得益于數據量的飛漲、算力的提升和深度學習的出現，AI從概念走向繁榮。現在，AI進入生活的速度，已超過我們的想象。在農村，AI無人機幫農民播種、施肥、打藥；在城市，AI工業機器人將車間變成黑燈工廠。在實驗室，AI算法助力科學家研發新藥。不難想象，在未來的很多年里，AI都將是人類 社會 發展最重要的推動力量，它爆發出的能量或將超越工業革命。

AI極大提升智能決策效率和水平

無論是學術界還是工業界，對于人工智能（AI）目前還并沒有統一的定義。但大體上形成了這樣的共識：人工智能是計算機科學的一個廣泛分支，試圖讓機器模擬人類的智能，應用領域主要包括深度學習、自然語言處理、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計、數據挖掘等方面。

美國麻省理工學院溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。作為人工智能的子集，機器學習由人類程序員設計的算法負責分析、研究數據，然后根據數據分析和研究作出決策。

舉個簡單的例子，當我們瀏覽網上商城時，經常會出現商品推薦的信息。這是商城根據你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出其中你真正感興趣，并且愿意購買的產品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵產品消費。這就是基于機器學習作出的個性化推薦。

深度學習是機器學習的子領域，通過人造神經網絡來學習，最終目的是讓機器人能夠像人一樣具有分析學習能力，可以自動處理特征變量，從而使整個決策系統更加智能。

當下，深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使幾乎所有的機器輔助功能都變為可能。翻譯、語音識別、商業智能決策、無人駕駛 汽車 都已在眼前。而基于深度學習框架，企業可以根據自身行業特點和場景需要，靈活便捷地進行AI應用開發，不再需要從0到1地搭建地基，這極大提升了產業智能決策效率和水平。

智能決策驅動產業降本增效

人工智能的發展突飛猛進，從技術層面來看，業界廣泛認為，AI核心能力包含三個層面，即淺層運算智能、中層感知智能、深層認知智能。認知智能，實現機器對人的“大腦判斷和決策”的替代，使機器可以像人一樣捕捉靈感、發現問題、判斷分析、做出決策、付諸行動，是對機器的“人格化”，也是對人的神經網絡的“機器化”，是人工智能的最尖端領域，而其中重要的深層領域之一即是智能決策。

智能決策身處AI賽道最前沿領域被譽為“皇冠上的明珠”，目前部分商業化的智能決策產品已初步進入完全決策智能階段，系統可以自我驅動并直接做出決策和行動，實現了決策智能的“半人格化”。

其實，在人工智能技術成熟之前，大型企業就已經開始通過數據分析來做出商業決策和判斷，例如沃爾瑪“啤酒與尿布”的故事。沃爾瑪超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難以理解的現象：“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品經常出現在同一個購物籃中，管理人員經過調查發現，這種現象經常出現在年輕的父親身上。原來，美國家庭中，一般去超市購買尿布的多是年輕的父親。這些父親們在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒。此后沃爾瑪嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，方便消費者快速找到商品的同時，銷量明顯提升。

現在，以用戶畫像、知識管理、自然語言處理、機器學習為基礎的人工智能不僅僅為企業帶來業務模式、業務流程、組織結構、產品應用等方面上的巨大變化。更為企業的領導者們，在智能決策方面帶來了數據導向的價值。

企業如何在短時間內做出大量決策美國apaas？減少試錯成本？決策需求無處不在，但人們對智能決策并沒有準確地定義。在國內AI決策領先企業薩摩耶云首席科學家王明明看來，智能決策就是基于大數據和機器學習、深度學習、聯邦學習、知識圖譜等技術與行業深度融合后，在數據間精準匹配用戶需求或業務需求并發現潛在的邏輯和規律，本質是為帶來效率的提升。這種創新化的決策方法，正是依靠發揮AI巨大的“算法”優勢和“計算”能力，讓企業的經營決策從經驗和流程驅動轉向數據驅動、自動化決策，達到降本增效的目的。

如今，智能決策應用的身影早已深入實體領域，例如在軌道交通首次實現檢修計劃和人工智能的結合；在 汽車 汽配，打破供應、生產、銷售、需求端壁壘，實現全價值鏈優化；在流程制造領域，從前端供應到中段生產再到后段產銷協同，智能決策價值立竿見影并正在用其特有的方式創造更多更加直接的制造價值。

IDC預測，到2025年，超過60％的企業將把人類專業知識與人工智能、機器學習、NLP和模式識別相結合，做智能預測與決策，增強整個企業的遠見卓識，并使員工的工作效率和生產力提高25％。

知識圖譜拓展決策能力邊界

人工智能正在從“感知智能”走向“認知智能”，機器除了具備模仿人的視覺、聽覺、觸覺等感知能力之外，還需要具備認知能力，模擬人的思維方式和知識結構進行“思考”，因此需要一個強大的底層知識網絡作為支撐，知識圖譜正是支撐機器實現認知智能的重要基石。

當你在搜索信息、看新聞、刷短視頻、購物時，所看到的每條打動你的內容，背后就可能有知識圖譜的作用。簡單而言知識圖譜就是把大量不同種類的信息連接在一起而得到一個可視化關系網絡，為人們提供了從“關系”的角度分析問題的能力，已被廣泛應用于如智能搜索、決策分析、金融反欺詐等領域。

知識圖譜廣泛應用目的就是讓機器和軟件獲得“理解”和“解釋”兩種能力。使用知識圖譜，可以讓人工智能“理解”人類的自然語言，不斷整合現有數據、外部數據，讓機器形成認知能力，降低人工智能的大樣本依賴，提高學習的經濟性和對先驗知識的利用效率，從而做出最優的決策結果。

多年商業和技術積淀，薩摩耶云集齊數據、算法、算力等AI三要素，并以“三要素”構建AI知識圖譜，尤其是利用機器學習和深度學習等尖端人工智能技術，開發人工智能高級應用“智能決策綜合系統”，以SaaS、aPaaS的產品形式提供標準化服務體系。為最大程度地降低技術門檻，薩摩耶云針對不同行業和領域提供知識驅動的復雜應用分析及決策支持，將大量知識模塊化封裝，自動以最優的方式訓練模型，自適應生成方案。企業可以根據自己的需求，自定義適合業務場景的圖譜應用輕松實現二次開發，快速得到立體的圖譜型結果，提升決策智能水平。

以服務金融產業為例，知識圖譜技術從數據可視化、風險評估與反欺詐、風險預測到用戶洞察，知識圖譜的底層性支撐作用越來越顯著。薩摩耶云運用知識圖譜技術通過對用戶數據分析，以可視化的呈現、交互式的查詢，并進行關聯指標和標簽的輸出，從而為有效識別、預防團伙欺詐的發生提供及時決策研判。

此外，薩摩耶云知識圖譜在營銷層面精準發力，它可基于客戶建立社交網絡知識圖譜，在獲取用戶授權后，對用戶社交關系網（如親屬、朋友、同事、同學、陌生人等）進行全方位地挖掘，精準、迅速地找到相關業務的潛在客戶，從而制定針對性營銷策略，幫助企業實現精準獲客。

截止目前，薩摩耶云積淀的客戶覆蓋了從通信運營商、互聯網大廠、電商平臺、影音傳媒，到金融、倉儲、商超在內的領域。已經積累了數千萬客戶的長周期、多維度樣本量，全部衍生變量維度超百億級，算法模型的精度、準度已經達到較高水平，平滑應對特定場景下的特殊風險狀況，形成較高的競爭壁壘。

科技 日新月異，但如同商業管理的本質一般，決策管理的本質訴求并沒有太大的變化：讓對的人，在對的時間，以對的方式做出決定。“真正的 科技 ，是讓你感受不到 科技 的存在”，未來的人工智能不僅能提高我們的效率，更是無感的。AI雖不完美，但我們仍要感謝人工智能領域的那些創新者們，正是他們在尋求真理的路上堅持“雖千萬人，吾往矣”，才更新了我們對世界和自身的認知。

本文源自金融界

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