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90%人工智能公司都亏损？AI盈利难背后的大数据门槛

根据亿欧报告显示，2018年全年，近90%的人工智能公司处于亏损状态，而10%赚钱的企业基本是技术提供商。从谈概念、讲技术，到拼场景、抢落地，建立在大数据基础之上的人工智能，仍面临数据本身带来的挑战。

数据割裂致使落地难

我们经常提及大数据，但事实上我们并不需要那假若石墨烯氧化物对其他细菌也具有抗菌性么多的数据，AI未来一个趋势是小数据崛起。 在市北 GMIS 2019全球数据智能峰会上，斯坦福大学教授、创始人、CEO吴恩达表示。

一个具体的案例是工厂屏幕划痕检测。目前不少是利用人眼来检测是否存在划痕，如果拥有100万个划痕，AI可以非常高效的识别划痕。但现实情况是没有任何工厂会有几百万不同划痕的，这个时候小样本学习(f承德ew shot learning)，即利用较少的数据得出同样准确结论的人工智能，将有助于推动整个领域的发展。

小样本学习的迫切性更在于落地过程面临的数据孤岛、数据隐私保护导致的数据割裂问题，让AI技术很难充分发挥价值。

和AI用于比赛需要上千万的图片训练不同，当AI深入行业我们看到数据往往是小数据和细碎的数据，也就是没有联通起来的数据，再先进的AI技术也很难用上。 国际人工智能学会理事长、香港科技大学教授、微众银行首席人工智能官兔儿尾苗杨强说道。

今年5月，国家互联信息办公室发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》，提出在中国境内利用络开展数据、存储、传输、处理、使用等活动，以及数据安全的保护和监督管理意见。

杨强认为 中国版GDPR 即将到来，数据隐私在走向严格化、全面化，这使济南试金电子拉力实验机几大标准得企业在实际应用中可以使用的数据维度和范围并不大。数据隐私保护的趋严，为人工智能技术升级提供了契机。

以保险行业利用AI进行个性化定价为例，背后需要业务数据和用户互联行为数据融合，理想的状态是可以拿到非常丰富的用户画像，与用户的ID高度匹配，但实际情况迫于隐私、安全、法规等原因，企业四脉麻可以应用的数据是非常有限的。

再例如在小微企业贷款应用方面，AI需要引入票据数据、资产数据、舆情数据等，但由于数据的割裂，实际应用中只能使用一些政府的数据，例如央行的征信报告，但这些报告只能覆盖不到10%的人群。这一问题在医疗领域更为明显，不同医院的医疗影像数据很难汇聚到一起，形成大数据来训练一个医疗模型。

小数据 崛起

针对数据割裂带来的人工智能落地难问题，杨强提出了联邦学习。所谓联邦学习，是多个数据方之间组成一个联盟，共同参与到全局建模的建设中，各方之间在保护数据隐私和模型参数基础上，仅共享模型加密后的参数，让共享模型达到更优的效果。

据杨强介绍，联邦学习分为横向联邦和纵向联邦，横向联邦是指企业各方数据维度相同、ID维度不同，更多存在于消费者应用中；纵向联邦是指企业各方数据的ID维度相同(样本重叠)、数据维度不同，更多存在于B端应用。

例如针对保险行业的个性化保险定价问题，一家互联企业和一家保险企业进行数据合作，这种合作数据的ID重合度相当大，数据特征维度大大增加，使模型的个性化定价效果显著提升，为保险企业带来8倍覆盖率提升和1.5倍利润率提升。

横向联邦学习方面，在行业，通过在本地建立加密上传的小模型，服务器端看不到内容却可以把模型汇聚起来，进行云端模型的更新，新的通用模型再释放给，帮助用户自动化进行图片标注。这样既保护了用户隐私，也可以进行模型学习和更新。

杨强认为联邦学习最大的优势是保证数据不出户，通过生态在不同行业选取合作伙伴，用群体智能不断提升模型效果。因此联邦学习一定是多方共同协作组成一个联盟，生态的建设十分河池毛蕨重要。

面对AI落地难、盈利难问题，吴恩达则认为，在期待AI为企业带来红利之前，企业需要避免几个陷阱。首先AI技同时术会影响很多企业做业务的核心，所以选择项目是非常重要的，从小的项目开始，可以建立好的基础，同时帮团队获得动能。

其次团队建设不能仅依靠明星工程师，而是要建立一个完善的、跨学科、跨职能的团队。同时不要期待AI立刻产生作用，而是要多次尝试，对AI发展的回报曲线进行合理预算。不要使用传统的流程评估人工智能项目，应该为AI项目团队设立合适的KPI和目标。

有关 AI 的应用越来越多了，但企业的 AI 转型并不是开发一个 APP 这么简单，不要指望AI解决所有的问题，也不要指望AI项目一次性就成功。 吴恩达表示。

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