科大訊飛探索企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)智能驅(qū)動業(yè)務增長
來源：http://m.flifang.cn/news/12.html 發(fā)布時間：2021-08-02 點擊：1069
導讀
2021金蝶云·蒼穹峰會上，科大訊飛企業(yè)數(shù)字化解決方案部副總經(jīng)理崔存金，為大家?guī)眍}為《重構(gòu)銷售渠道數(shù)字戰(zhàn)斗力》的演講，分享了科大訊飛數(shù)據(jù)智能方面的內(nèi)部實踐，以及目前在整個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下關于數(shù)據(jù)智能實踐的思考，特別分享給您。 公司簡介 科大訊飛股份有限公司（iFLYTEK CO.LTD.）（以下簡稱“訊飛”），前身安徽中科大訊飛信息科技有限公司，公司總部在合肥，成立于1999年12月30日，2014年4月18日變更為科大訊飛股份有限公司，專業(yè)從事智能語音及語言技術研究、軟件及芯片產(chǎn)品開發(fā)、語音信息服務及電子政務系統(tǒng)集成。擁有靈犀語音助手，訊飛輸入法等優(yōu)秀產(chǎn)品。語音技術主要包括語音合成和語音識別兩項關鍵技術。讓機器說話，用的是語音合成技術；讓機器聽懂人說話，用的是語音識別技術。此外，語音技術還包括語音編碼、音色轉(zhuǎn)換、口語評測、語音消噪和增強等技術，有著廣闊應用空間。 科大訊飛的數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景 在訊飛的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，我們有很多精彩的實踐經(jīng)驗。下面，我以三個簡單的案例向大家分享一下整個數(shù)據(jù)智能團隊在三個緯度的實踐。 第一，目前訊飛內(nèi)部C端產(chǎn)品的數(shù)字化運營方面的實踐。最開始是面向產(chǎn)品內(nèi)部的運營決策，主要是運營人員通過手工拉數(shù)做報表的形式，進行相關的運營指導，這個過程工作量會比較大，效率也比較低，其次是準確率也是無法保證的。以往每一次運營活動大概需要一周左右的時間去完成，現(xiàn)在我們通過整個C端產(chǎn)品的數(shù)據(jù)拉通及治理，構(gòu)建了統(tǒng)一的一套面向于C端產(chǎn)品的數(shù)據(jù)運營平臺。通過這個平臺，我們可以實現(xiàn)所有C端產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)準確報表的支撐，可以進行自助性的數(shù)據(jù)報表產(chǎn)生，輔助我們基層的運營人員，包括C端產(chǎn)品的高級管理人員進行實時的決策分析。 第二，教育領域的實踐。目前訊飛在教育領域已經(jīng)做了一些比較核心的突破，在這個過程中，核心的一個原因是我們拉通了從學生的教、學、考等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了全場景數(shù)據(jù)的拉通。在這個過程中，一方面我們可以去幫助老師進行智能地作業(yè)批改，另外就是我們基于學生的一些學情數(shù)據(jù)可以進行智能的推薦，包括智能的輔導，個性化的學習手冊。通過這一系列的動作，幫助師生去減負因材施教，實現(xiàn)我們整個對于教育領域的變革。 第三，工業(yè)領域數(shù)據(jù)智能的實踐場景。通過對于生產(chǎn)制造企業(yè)的生產(chǎn)，包括經(jīng)營過程中的數(shù)據(jù)全鏈路拉通以及歷史數(shù)據(jù)的建模和AI模型的訓練、數(shù)據(jù)智能驅(qū)動進行企業(yè)智能化的排產(chǎn)，以至于提高整個生產(chǎn)效率和備件的流轉(zhuǎn)效率。通過前面這三個例子，我們也可以看到訊飛在數(shù)據(jù)層面上的準確性、實時性的日常經(jīng)營管理，以及對于多業(yè)態(tài)的數(shù)據(jù)拉通和不同業(yè)務場景下的數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的實踐。 科大訊飛數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段 下面我們也和大家分享一下關于訊飛內(nèi)部數(shù)據(jù)智能領域的想法。
首先，我們會把企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為四個階段。從之前的電子化、信息到現(xiàn)在的數(shù)據(jù)化以及未來的智能化。
在過去的十幾年發(fā)展過程中，企業(yè)通過前期的信息化建設，在信息化領域已經(jīng)做了很好的積累。這些積累已經(jīng)為我們業(yè)務的發(fā)展產(chǎn)生了很好的一些支撐，但是在這個過程中我們也會發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)據(jù)和系統(tǒng)逐漸增加，并且“數(shù)據(jù)孤島”的現(xiàn)象逐漸出現(xiàn)，我們的數(shù)據(jù)運用復雜度也會逐漸地提高。
而在這個過程中，我們可以通過整體的數(shù)據(jù)化實現(xiàn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化整合，最終通過智能感知，智能認知實現(xiàn)業(yè)務智能化的驅(qū)動。
我們會從數(shù)據(jù)的使用深度和數(shù)據(jù)的價值兩個緯度去看，一般把它分到三個階段，通過第一個階段，我們的基層管理者包括高層的領導者可以實時準確地看到企業(yè)經(jīng)營狀況相關的數(shù)據(jù)，輔助其進行決策。
第二階段是通過跨場景的數(shù)據(jù)打通，可以提升企業(yè)內(nèi)部的協(xié)作效率，實現(xiàn)更多業(yè)務模式的創(chuàng)新。
第三個階段，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動智能，讓機器進行輔助性的智能決策，比如智能化的排產(chǎn)，通過對于歷史積累的數(shù)據(jù)分析以及基于AI模型的構(gòu)建，可以實現(xiàn)讓機器自動化地進行業(yè)務上的決策。
另外，站在AI如何去賦能，實現(xiàn)整個用戶服務更好的一個體驗支撐。我們通過數(shù)據(jù)+AI的一個雙向疊加，雙向驅(qū)動，共同發(fā)現(xiàn)一個數(shù)據(jù)背后隱藏價值，持續(xù)不斷地為企業(yè)的一個數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行賦能。
最后，在這里分享一下目前訊飛針對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的SMOP模型。在這里我們會去連接整個上下游的生態(tài)伙伴，以數(shù)據(jù)中臺和AI中臺為底座，構(gòu)建整個企業(yè)數(shù)據(jù)，從業(yè)務策賦能全場景的業(yè)務智能化，包括面向我們企業(yè)日常的經(jīng)營管理數(shù)字化以及生產(chǎn)制造全流程的業(yè)務數(shù)字化兩個階段，從而驅(qū)使我們整個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落地以及升級。
在這個過程中，目前我們已經(jīng)連接如金蝶這樣的合作伙伴，在智慧財務等管理數(shù)字化方面，以及智能排產(chǎn)等業(yè)務數(shù)字化方面了進行深層次的探索和實踐。
未來，我們希望能和像金蝶這樣的伙伴一起去共創(chuàng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的生態(tài)，一起去探索企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深水區(qū)，幫助企業(yè)獲得更好的數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的業(yè)務增長。
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