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第四范式戴文淵談科技工作:與其挖礦耗能 不如專(zhuān)注效率提升

企業(yè)動(dòng)態(tài)
2018年,區(qū)塊鏈、炒幣熱、挖狂熱以迅雷之勢(shì)成了科技圈最新的話(huà)題和熱點(diǎn),行業(yè)火爆的發(fā)展也讓科技人才趨之若鶩,去幣圈成為了時(shí)下科技工作者最熱門(mén)的選擇。

 2018年,區(qū)塊鏈、炒幣熱、挖狂熱以迅雷之勢(shì)成了科技圈***的話(huà)題和熱點(diǎn),行業(yè)火爆的發(fā)展也讓科技人才趨之若鶩,去幣圈成為了時(shí)下科技工作者最熱門(mén)的選擇。

面對(duì)這種趨勢(shì),同是科技工作者的第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵在8.24日的亞布力夏季高峰論壇表示,“科技工作還是要多做一些提升生產(chǎn)效率的工作,少把一些精力放在挖礦(虛擬數(shù)字貨幣)上,那個(gè)耗費(fèi)了太多能源。”

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“中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的挑戰(zhàn)還很大,但AI的使命就是向各行各業(yè)賦能,致力于幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率。” 戴文淵在“綠色金融模式探索”論壇上如此講道。他還指出“提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率,不是依賴(lài)于語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別,而是依賴(lài)于如何提升決策效率。”

他介紹,AI在各行各業(yè)提升決策效率背后的原理都一樣,即通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,從而總結(jié)出規(guī)律。“機(jī)器學(xué)習(xí)能基于日益豐富的海量數(shù)據(jù)樣本、萬(wàn)億級(jí)別的數(shù)據(jù)特征量,將指標(biāo)細(xì)分到微觀(guān)粒度,做精細(xì)的個(gè)性化描述,從而保證了分析預(yù)測(cè)的更精準(zhǔn),更全面。”

戴文淵所在的第四范式,正是一家?guī)椭餍懈鳂I(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率的企業(yè)。在金融領(lǐng)域,憑借國(guó)際領(lǐng)先的AI技術(shù),第四范式已經(jīng)成功幫助眾多金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)等多方面的大幅提升經(jīng)營(yíng)水平;在能源領(lǐng)域,AI通過(guò)學(xué)習(xí)人力發(fā)電的經(jīng)驗(yàn),從而優(yōu)化人員的能耗;在環(huán)保領(lǐng)域,可通過(guò)在各地部署大氣、水文的監(jiān)測(cè),讓AI去學(xué)習(xí),從而預(yù)測(cè)沒(méi)有部署的地方的水質(zhì)等環(huán)保指標(biāo)。

***,戴文淵提到,在AI落地各行各業(yè)的進(jìn)程中,遇到的難題很多,如整合更多的行業(yè)數(shù)據(jù),理解不同行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯,但作為一位科學(xué)信徒,他強(qiáng)調(diào)“科技工作要多做一些提升生產(chǎn)效率的工作。只有需求在這兒,我們科技工作者從來(lái)都不怕挑戰(zhàn)。”

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 互聯(lián)網(wǎng)
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