机器智能时代,非科技公司如何立于不败之地?

投资帮导读:对于数据科学家和机器学习专家来说,2016年3月是一个历史性的月份。...

机器智能时代,非科技公司如何立于不败之地?

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文/Howard Yu,Thomas Malnight

对于数据科学家和机器学习专家来说,2016年3月是一个历史性的月份。Google开发的电脑程序AlphaGo在围棋比赛中以4比1的比分成功打败了围棋世界冠军李世石。

AlphaGo的这次成功清晰地表明机器的自我学习能力不再是假设。

现在,我们已经不用再讨论人的直觉能否被复制了,机器学习已成事实,这将在未来几十年中对大部分公司产生影响并成为其日常业务的一部分。在机器学习时代,每个管理者应该了解什么呢?

机器智能改变了商业的“天气”

“深度学习”的概念并不新鲜,已经被计算机科学家讨论了二十多年,但近期在计算能力方面的发展更加实用。像Google 、Facebook 、IBM 和微软这样的大公司与实验室合作,以推动机器学习发展的现象并不让人感到意外。但机器学习对于非科技公司来说意味着什么呢?

非科技公司也有机会通过适时的策略性选择搭上机器学习的列车。

当计算能力、无处不在的传感器连接、移动设备以及机器学习聚集在一起,使我们的世界到处是通用的、可自我学习的算法,帮我们进行经济往来和贸易时会怎么样?这并非夸大其词,而是意义深远的。

交易成本会急剧减少(如果成本没有完全消失的话)。

当行业工作者间的后勤协调自动化时,显而易见的是在生产设备上的成本会急剧下降。

管理者间的直接沟通会变得没那么必要。

一旦市场协调变得容易,交易在机构内进行的需求会明显减弱。

大公司垂直整合的优势会渐渐消失殆尽。

小公司可以用更少的资源完成一流的服务,针对不同的需求提供高度定制的解决方案。

因此传统公司必须为这种与当下经济环境截然不同的新经济现象做好准备。

非科技公司管理者的自问

1、我应该在公司内部对机器学习进行投资吗?

能获得机器学习的方式不多,大多数公司会从长远角度,寻求打造差异化产品的方法。因此必须在公司内部形成一个数据科学家的团队来整合最先进的技术,只有他们才能将其他技术开发者的最新解决方案重新改造。

2、怎样才能将机器学习整合到公司更广泛的业务中?

学习一项新技能往往是很困难的,有可能的话,需要有经验的管理者从一开始就提出一个清晰的市场计划。实验法和有组织的学习是关键。自下而上的工作流程比自上而下更好。因此,公司需要把数据科学家分配到各个业务部门,而不是让他们在一个核心部门工作。只有当数据科学家成为熟悉当地商业环境的顾问时,机器学习才有可能使得决策制定完全顺应当地商业环境的变化。

3、我该如何设定项目的优先级?

由于机器学习的巨大潜力,公司必须很好平衡业务部门近期项目和长远项目的收益。数据科学家喜欢用开源软件搭建与外部组织的沟通渠道,但这是专利律师和负责维护IT安全的人非常讨厌的方式。这也凸显了为什么看似平常的操作守则会阻碍机器学习的发展。因此,管理者需要明确优先级,并制定早期操作规范。

AlphaGo看似只关乎游戏,但深层的含义已经很清晰:机器学习的广泛商业应用指日可待。Google机器学习团队负责人 Demis Hassabis 指出:“我们使用的方法是通用的,我们希望有一天机器可以帮助我们解决社会最棘手、最困难的问题。”传统的非科技公司如果想不掉队,必须培养一大批机器学习专业人士,把他们放到业务前线,鼓励他们大胆去做。

 

   [情报]

#乐高、莱卡做对了什么#

公司在经历自由落体式的滑坡时,应采取哪些措施自救?

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公司价值的自由落体式下跌,诱因往往是外界因素。如全球经济危机、银行系统崩溃,政府调节,或者竞争对手创立了更先进的商业模型或技术。

如曾在胶片市场叱咤风云的柯达公司开始急转直下,因为他们没有及时对数字化技术做出回应。

若处理得当,可以成为公司再发展的绝好机会。可以利用这个机会重组管理层,通过大换血确保新的管理层开放思维,有能力开创未来。

回归公司原本的核心。清理非核心技术、出售部分资产、减掉次要业务、简化价值链。比如乐高公司在经历了 1993~2003 年的业绩下滑之后,重新回归其核心——玩具,从而将公司从自由落体状态中拯救出来。

有些公司适合通过建立新的商业模型、新的独特竞争力来解决此问题。如莱卡面对大的业绩滑坡时,通过重塑品牌、提高镜头质量、将图片质量提升至前所未有的程度,实现反转。

| 来源:Howard Business Review

#下一站:硅谷#

国外创业企业如何进入硅谷?

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BayAngels执行董事兼合伙人卡里姆•努拉尼,为想要杀入硅谷的国外创业者开出的准备清单——

认清自己。明白自己在做什么,以及自己的竞争者都有哪些;了解其他人欠缺的是什么,了解自己相对竞争者的优势在哪儿,了解自己能创造什么价值。同时,找到自己的目标受众。

用尽一切办法与硅谷建立联系。通过政府机构、商业组织、大学、同硅谷有关联的银行……都可以。

与中介机构合作。提前和那些经常与创业公司打交道的律所、数据分析公司、咨询公司沟通,深入了解在硅谷展业的整个过程。

社交。尽一切可能去找那些投过相似企业的投资人聊聊,同时去了解相关领域的孵化中心主要投资什么,它们需要什么样的公司进驻。

最后的忠告。切忌错误估计创业花费,及建立关系的时间成本。

| 来源:Techinasia

#试衣间又有新花样#

VR/AR 在零售业中的应用前景

 

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将VR和AR技术成功融入零售模型,可能使未来商铺的设计理念发生巨大改变——

AR比VR更易为顾客接受。VR 体验刺激感更强,但门槛也高,顾客还不习惯佩戴VR设备到处跑。而智能手机能轻松实现AR体验。

明确APP的价值主张,即对客户真实需求有深入描述。让顾客以AR或VR进行互动体验时,立刻能明白这款APP的好处在哪儿。

将想法与商业模型结合。设定营业额或顾客参与指标,确保VR或AR能为生意创造价值,而不只是噱头。

| 来源:Harvard Business Review

   #涨价还能不掉粉?#

高成本时代的定价策略

Price Intelligently 联合创始人兼CEO帕特里克•坎贝尔谈如何为商品定价,如何让消费者满意,如何在涨价的同时保证不流失顾客——

建立高质量购买者模型。鉴定目标顾客是哪些人,他们会为什么买单。

针对商品特性和价格敏感性进行调查。

价格和价值简洁明了地展示给消费者看。前提是针对不同消费群体建立不同的商品体系和价格。

一旦消费者了解商品成本为什么发生变化,就会理解商品价格的变动原因。


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