說到AI和人工智能，大部分人會比較簡單地把人工智能和人臉識別等技術聯想到一起，但在我看來，人工智能最大的一個潛力，就是結合傳統產業帶來整體的效率提升，用人工智能結合營銷技術，進一步幫助傳統企業實現數字化轉型。品友互動就是這樣一家公司。"——品友互動創始人兼CEO黃曉南
品友互動創始人兼CEO 黃曉南
由AI"引發"的商業決策
一般行業裡，人工智能的三大要素是：大數據、算法和雲，這樣的定義更偏向於底層技術思維，為此，品友互動也提出了三個要素，分別是：大數據、算法和決策場景。
為什麼要用決策場景替換掉"雲"呢？黃曉南認為，"雲"在人工智能裡是一個底層的默認條件，而"決策場景"才是人工智能和過去分析技術的主要區別，在智能營銷或商業決策中，擁有無數的決策場景，如果能用機器輔助人類做高效決策，才算是發揮出了人工智能真正的力量。
AI決策引擎"福爾摩斯"做的就是從"感知-認知-決策"的過程。感知層是 AI 引擎獲得數據的重要方式。在商業場景中，品友提供了合法安全的數據對接能力，目前，品友對接的數據流達到PB/天的級別。感知層越大，後期的思考能力越強，而認知就是一個思考的過程。在決策引擎的認知層中，品友打造了特徵共享自動化建模平臺，隨著機器對用戶的理解加深，每一個用戶都有相應的特徵工程，平臺可以將其歷史行為進行特徵工程編碼，通過商業目標設定優化目標，自動建模，優化整個過程。品友利用複雜的網絡結構，例如深度學習，將認知模型沉澱在機器模型中，形成對未來的預測能力。
"智慧"落地，挖掘更多AI賽道
品友在2017年做了全面的集團戰略升級，包括智慧營銷、智慧金融和智慧政務的佈局。在智能政務場景中，品友通過AI技術，將政府政策和企業之間進行匹配。基於AI技術的識別 、標籤，通過匹配和推薦的算法，需求企業可找到更多可申報的園區政策和相關政府扶持政策。黃曉南表示：這個智能政務落地解決方案是幫助政府和企業解決政策落地的"最後一公里"。在智慧金融場景中，品友利用數據幫助金融企業找到誠信值低的人，同時，品友可以預測企業用戶未來短期內可能出現的消費場景。在智慧營銷場景中，品友與一家大型製藥公司共同打造了流感疫情的預測模型。這家公司的目的是通過預測模型所獲得的策略來決定市場的整體戰略佈局——對疫情爆發區域的判斷。
"從1997年進入營銷行業時，互聯網、大數據等技術逐漸浮出水面，而品友看到的不單單是技術，而是一種結合——從企業的需求和痛點出發，將技術與數據相結合，最終幫助決策者實現企業目標，這就是品友的初衷。"黃曉南說道。
AI賦能商業，解決企業痛點
未來五年，通過AI產品賦能企業進行全方位的商業決策，仍將是品友接下來最重要的戰略。"把一個企業的經營按照前、後端來分，基本上前端就是營和銷，後端就是供應鏈和製造。至今為止，品友的發展戰略就是專注前端，從Marketing到Sales。以零售行業為例，促銷活動中包含了很多SKU，在品友幫企業搭建第一方數據平臺後，很多數據便浮現出來了。比如買進口牛肉的人，也喜歡買紅酒；買餐巾紙的人和買方便麵的人基本上是同一類人。同時，品友幫助零售企業設計新品促銷包裝及促銷活動，而這其中出現的問題就可以由AI智能來輔助決策，從而減少決策時間，降低成本。"黃曉南總結道。
每個人都有等待完成的人生使命，黃曉南與品友互動共同堅守純正的初衷，打造AI商業決策模式，幫助更多的企業實現目標。心中有"初心"，行動有"使命"，品友互動將帶著這份使命與對社會的責任感砥礪前行。
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