WISE 2021企业服务创新峰会|圆桌讨论：峰会( 二 ) 负面内容|用户|tiktok

翁嘉颀：AI技术目前有人脸识别、自然语言理解等等，我们做自然语言理解一开始的范围是太广了，根据无法真的理解一件一件事情。比如说我们要理解我肚子好饿，光肚子好饿什么意思？这个不好做。所以我们要先以场景来做，我肚子好饿在开车的场景可能代表我现在要查附近的什么餐馆，因为我开车不可能点外卖，如果是智能的场景可能就是点外卖而不是查附近的什么餐馆。
所以我们遇到什么困难我们就要在特定的领域做深，这样一步一步克服解决问题。
柴志伟：我们在创业之初确实会碰到一些问题，比如算法技术主要是基于深度学习，如果对深度学习有所了解的话，就知道深度学习尤其需要数据沉淀，特别是高质量的数据来喂养算法。
作为初创公司，尤其是服务To B的企业，起步阶段缺少高质量数据，这是制约算法落地和准确率提升的关键，也是初期最大的瓶颈。后来我们跟客户共创，同时通过自己的团队去生成，以及机器的方式加上外部媒体的合作，最终我们获得了非常有价值的数据，克服了这个难关。
然而我们又碰到了第二个问题，深度学习是相对比较黑盒的模型，金融机构需要算法可解释、可干预，听起来有点矛盾，但却是很多To B客户，尤其是大企业客户都有的诉求。因为本身在建系统的时候有庞大的运营团队，他们需要对于算法可控并且可干预，需要每天给领导看的东西是可运营的。
这是一个挑战，本身深度学习就是一个黑盒，能推出什么东西我们不知道，你要考虑到客户业务场景下的需求，你必须要满足，中间如何进行算法优化，怎么把解决方案变得更加可落地、可产生业务价值，这是非常大的挑战。这就是怎么把技术和业务相融合，给客户创造价值，这样一个命题上来。
主持人（戴巧灵）：我这是我们今天讨论的，技术本身刚刚柴总介绍，还是要落地，还是要给客户创造价值。
下一个问题想请教柴总，关于我们刚才讲的业务场景落地的角度，因为深擎主要是针对科技，内容科技，赋能我们金融企业。您认为我们在这方面核心的竞争力是什么？还有柴总您的角度认为内容科技的前景是怎样的，或者未来发展的趋势是怎样的？
柴志伟：整个互联网的活跃用户，从2018年到2020年有两个数据没有变过，一个是月用户活跃这个数据，大概在11.3亿上下，另一个是月活的用户数，每年只增长1千万左右。
此外全网用户每天使用手机的时间平均在6.1个小时，很多跟内容相关的APP，使用的时间大幅度增长，包括视频、朋友圈、小红书等内容为主的APP，但是大量以工具为属性的APP，用户使用时间在下降，这类APP就是我们服务的客户——他们主要的定位就是工具。如果一款APP把自己定位成“工具”属性，其做的越好，结果就是用户停留时间越短，黏性也越弱。只有定位成“内容”属性，每次用户上来都有获得感，APP才有机会植入用户的心智中。
对于深擎来讲，我们的优势是自带技术基因，虽然初期也存在拿了锤子找钉子这样的问题，但当我们聚焦之后，我们找到了专注的业务场景，就是金融行业+内容科技。
比如我们今年做的一款产品给内容打标签，包括资讯内容和视频内容。客户和我们的第一次合作，往往把打标签当成个体项目看，比如以前通过媒体打标签他们觉得准确率不高，希望通过深擎的自然语言技术提升准确率。当时，这只是一个技术场景。但是随着我们的产品进行了几次迭代后，自然而然就丰富了更多的业务场景。
我们从初期给资讯打标签扩展到音视频标签，同时进行内容快速的聚合。我们最近的案例就是围绕北交所展开。所有的券商都有北交所开户的压力，以及进行北交所交易的KPI。你要让客户进行更多交易，就必须要让客户了解北交所以及北交所的上市公司，就必须要有更多的内容。但是实际上北交所的设立非常快速，还没有那么多的媒体内容产出，所以我们就通过标签的方式把很多相关历史内容聚合起来，自动化地、快速地形成新的业务场景。

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