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蛋酱作者

AI,让增长变简单:汇量科技官宣朱小强加盟,发布全域营销云产品矩阵「热力引擎」

在数字化转型进入加速期的今天,企业快速增长的方法论或许并不神秘。

一家企业是怎么做决策的?


自 2020 年开始,全球经济的数字化转型进入加速阶段,大数据、AI 技术在企业决策中的作用越来越受到重视。AI 技术也逐渐成为这一领域的核心。

与以往相比,更多企业开始选择相信「智能决策系统」,利用其至高的「理性」来帮助管理者做出「最正确的决定」。

经历过第三次发展浪潮,人工智能技术已经进入全面落地期,决策智能有望成为其中增长最快的类别,特别是在智能营销领域。比如,决策智能最为人熟知的应用就是推荐引擎,它可以帮助分析用户的消费偏好,或是受众的内容偏好等。这一领域具备天然的落地优势:最大的业务附加值和最小的使用障碍,意味着商业层面的无限潜力。

但在数字化过程中,数据割裂和高昂成本成为阻碍企业发挥决策智能威力的两座大山,如何解决迎面而来的问题,实现自身的增长需求?

近日,全球性技术平台汇量科技 Mobvista 正式发布了 AI 驱动的全域营销云产品矩阵「热力引擎」,并给出了自己的解决方案。

让增长变简单的秘诀

9 月 15 日,汇量科技携手热云数据举办的「共振 · 迭代」2021 战略及新品发布会在北京召开,热力引擎横空出世。

当前,企业的增长模式正迎来跨时代巨变:营销场景比以往更加复杂,用户触点更加丰富且分散,两者的叉乘效应,导致用户数据与渠道割裂,造成几何层级增长的数据孤岛,而 MarTech(营销技术)解决方案呈现愈加碎片化的特征。


如何打通孤岛之间的底层数据,还原给用户一个多维度的透视,形成企业积累的核心资产?这对企业可持续的增长至关重要。

同时很重要的一点是,怎么让增长变得更加简单?


在赋能企业的链条上,热力引擎设置了三站以构建企业的增长飞轮:业务数据化——数据资产化——资产效果化。这个三站式解决方案可以归纳为「三朵云」:数据分析云、数据管理云、智能投放云。

在过去多年的发展历程中,汇量科技探索出了「开源」和「节流」两条增长路径:

  • 开源:从「数据驱动」转变为「数据 + 智能」双轮驱动,让数据发挥更大的增量价值;

  • 节流:利用云原生特性突破成本束缚。


「不断积累的数据资产将促动业务的升级迭代,从而让增长飞轮越转越快。这便是热力引擎核心的增长方法论。」汇量科技联合创始人兼 CEO 曹晓欢表示。随着数据量的积累,增长飞轮会越转越快,并在 AI 和云原生二者的核心驱动下,促进整个飞轮的持续迭代和进化,真正做到「让增长变简单」。

朱小强出任汇量科技首席人工智能

在这场发布会上,汇量科技官宣了重量级人物朱小强的加盟。


在营销科技领域,朱小强的名字自然不陌生。尤其是在广告、推荐技术圈里面,朱小强拥有着极高的知名度,用同行的一句笑谈来概括更为贴近:「这个圈子中,一大半人都认识小强或者他的技术作品。」

作为顶级大咖,朱小强毕业于清华大学,拥有近 10 年的头部互联网企业广告产品与技术研发经验。加入汇量科技之前,朱小强是阿里巴巴展示广告技术负责人,并且兼任 AI 算法平台负责人,对 AI 驱动业务增长的方法体系和实践经验都有深刻的见解。

「十年间,我有幸见证、参与并且部分主导了如何利用数据的力量、利用 AI 的能力,给包括阿里巴巴在内的头部互联网企业打造了核心的增长引擎,并由此享受到巨大的增长红利。」

此次朱小强的加入,再加上汇量自身多年积累的广告技术经验以及收购热云数据后在营销技术上的拓展,也将为汇量科技加速切入 To B SaaS 赛道提供强大助力。

在朱小强看来,尽管「决策智能」是 AI 技术热门的落地方向,入局的竞争者颇多,但这条赛道目前是相当宽阔的,其他国家已经出现了百亿、千亿级美金的营销科技玩家,而在国内依然是凤毛麟角。

不难想象,这就意味着可能有几匹黑马即将诞生。「从这个意义上来讲,谁能够跟行业深度结合,谁能够真正帮助企业取得实际的增长,这些才是赛道上竞争者的头号任务,也是整个技术装备竞赛的关键发力点。」

对于朱小强来说,离开熟悉的领域,投身全新的战场,是一个非常重要的决定。他希望将服务 C 端头部企业增长的技术和经验,复制出来,赋能给 B 端更多的行业、尤其是中小企业。

朱小强

「一方面,头部企业与大量的中小企业之间存在巨大的能力水位差,推动人才、技术、思维以及经验等生产要素加速流向全行业,技术外溢的效益持续显现。另一方面,在人才稀缺、人力成本高、培养难度大等因素下,中小企业往往难以独立负担一支有战斗力的 AI 团队,独立的第三方 AI 技术服务商正在强势崛起。」

这个过程并不一定是「轻而易举」的:第一,巨头公司往往拥有闭环的大数据场景,而今天众多的中小企业往往拥有的是割裂的小数据片段,如何基于这一串小数据建模,这是行业 AI 技术发展的第一个关键挑战;第二,在智能可信安全的框架下,如何将企业私域的一方数据,跟二方、三方数据联动,取长补短,这是跨域的建模技术是第二个挑战;此外,不同行业、不同发展阶段的企业,其数字化基件是不一样的,增长的逻辑也不同,如何面向这些行业的特性抽象出通用化的能力和解决方案,也是一项挑战。

「服务于巨头的 AI 技术跟服务于千千万万中小企业的营销 AI 技术有着巨大的差异性,并不是照搬就行,需要深入到具体行业中量体裁衣、深度打造经济有效而不是看起来高大上的解决方案。」朱小强说道。

谈及为什么选择加入汇量科技,朱小强表示,随着人工智能领域的进步和发展,许多技术已经被科技巨头们大量验证和应用。相较之下,大部分中小企业对 AI 技术的应用能力亟待提升。

当下,「大公域 + 小私域」是整个行业公认的非常好的切入点。尽管互联网巨头在公域技术层面深耕多年,但从这个层面来说,汇量科技和所有同行均处于同一个阶段,拥有着同样的机会。再加上在 ToB 行业中超过 2000 家企业的巨头级服务经验,汇量科技能够做到放低姿态,服务客户,真正理解行业 Know-How,深入行业的痛点。

此外,汇量科技的主营业务在出海跨越东西方,具备足够宽广的国际视野。朱小强表示,汇量科技既能够看到国外 ToB 市场成功经验,又能够看到国内 ToB 市场的深层需求,从而能够很好地将二者相连接。

「选择汇量,也是因为管理层简单、年轻、有梦想,期望能够一起做成我想做的这些事,」朱小强这样总结。

加入汇量科技担任首席人工智能官后的朱小强,又将带来怎样的 AI 技术革新?

解密热力引擎的「智能底座」与「智能大脑」

现场,朱小强详细解读了热力引擎的智能底座与智能大脑。

作为第三方技术服务平台,热力引擎能更好地提供贴身的服务,这也是人工智能技术落地到每一个具体行业很重要的关键。此外其第三方的中立角色,能够在实现深入企业业务经营中提供增长动力的同时,保障企业数据资产的隐私和安全。

面对现有挑战,热力引擎交出了自己的答卷。它搭载了两个核心智能模块:以云原生一站式开源 AI 平台 EnginePlus 为内核的「智能底座」,以及面向营销增长场景深度打造的营销 AI「智能大脑」。


每一天,热力引擎都需要处理超过千亿次的实时广告竞价请求,且每次请求需要在短短的几百毫秒内完成计算。这对实时处理计算能力提出了很重要的挑战。

基于数据湖框架 StarLake 与工业级 AI 框架 MindAlpha 两部分核心组件,EnginePlus 具备两项核心能力:领先的湖仓一体化大数据处理能力与强大的 AI 训练与推理一体化能力。

数据显示,StarLake 的实时数据更新速度提升超过 500%,这就意味着数据驱动的企业业务决策可以加速 5 倍。毫无疑问,这成为企业核心竞争力的重要来源。

同时,针对企业的实际应用场景中云实施成本高、生产流程串联复杂等挑战,EnginePlus 将数据的实时收集、分析、处理、模型的训练和生产化发布过程进行组装,提供了一站式的工作台,并且围绕多云架构打造了体验一致的部署方案。

在汇量科技自有业务的实战验证中,EnginePlus 日均处理的数据量达到 PB 级,集群规模可达数万 CPU 核心,AI 引擎支持对用户行为特征的毫秒级更新,日均处理千亿次 DNN 模型预测,支撑每天万亿级的排序量,为业务贡献了巨大的价值。目前 EnginePlus 的核心能力都已经开源,这也是基于汇量科技对自身技术持续进化、持续迭代的信心。

在核心的 AI 技术支撑之外,仅底层平台能力仍然不足以解决企业的实际应用门槛。如何连接业务的实际需求,将数据资产加工为有效的策略模型,是营销 AI 落地的另一个关键。

在 EnginePlus 基础之上,仍有两种 AI 应用的模式。热力引擎的智能大脑可以理解为营销 AI 领域内的「手动挡」与「自动挡」,包含一系列 AI 算法工具包和端到端的 AI 解决方案,涵盖了私域营销、公域营销以及公私域联动营销等各个具体场景。


其中手动挡 AI 算法工具包还能作为单一解决方案供企业集成使用。EnginePlus 将行业中最先进的 AI 技术封装为工具套装,包括现在最领先的广告推荐模型、机器学习模型,也包括垂直领域的专家经验库。
 
对于汇量科技而言,热力引擎的推出也标志着其与热云数据合并后,切入 to B SaaS 赛道、打造企业自身「第三增长曲线」的一次亮相。

存量竞争时代下,大部分行业已经走到增长变革的关键节点,汇量科技的「工具生态」战略把自己定位成服务企业数字化增长基建的建设者,将技术创新转为技术普及,通过热力引擎的「增长飞轮」辅助更多企业实现持久的业务增长和升级。
产业汇量科技陈绪智能营销
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清华大学(Tsinghua University),简称“清华”,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学和一流学科”,入选“基础学科拔尖学生培养试验计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”,为九校联盟、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、环太平洋大学联盟、清华—剑桥—MIT低碳大学联盟成员,被誉为“红色工程师的摇篮”。 清华大学的前身清华学堂始建于1911年,因水木清华而得名,是清政府设立的留美预备学校,其建校的资金源于1908年美国退还的部分庚子赔款。1912年更名为清华学校。1928年更名为国立清华大学。1937年抗日战争全面爆发后南迁长沙,与北京大学、南开大学组建国立长沙临时大学,1938年迁至昆明改名为国立西南联合大学。1946年迁回清华园。1949年中华人民共和国成立,清华大学进入了新的发展阶段。1952年全国高等学校院系调整后成为多科性工业大学。1978年以来逐步恢复和发展为综合性的研究型大学。

http://www.tsinghua.edu.cn/
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数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

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人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

https://www.alibabagroup.com/
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热云数据机构

热云科技成立于2013年10月,是一家专注于游戏数据分析服务,专业提供游戏数据运营支持平台的技术型企业。

http://www.reyun.com/
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