区块链:四个关键事项让AI成就你的企业_BLOCK

为什么企业要向着“AI成就者”而努力？下图是一次针对企业AI成熟度及影响的研究结果，其从宏观的角度评估了被调研企业在为客户、股东和员工实现更高回报的过程中，其AI基础和AI能力的结合情况：

虽然导致差距的具体原因和做法将会涉及到公司的具体举措，然而，这里有4种往往被忽视的行为，它们对发展AI的成熟度同样重要。

事项1：打造你的AI数据中台

大多公司面临的与AI有关的最大挑战之一，是跨平台和系统的数据激增——本地的历史遗留系统与公司日益增长的云计算系统被尴尬地混合在一起。在日常使用时，数据经常会出现诸如格式不匹配导致的无法访问等问题。而这样的问题，也会反过来限制公司在组织内推广AI技术的效果。

报告：四个关键指标表明ETH的价值被严重低估:总部位于德国的分析公司Blockfyre的最新研究显示，ETH的价格并没有跟上以太坊网络许多关键指标的增长。

Blockfyre周二发布的一份分析报告衡量了以太坊生态系统的四个关键指标的进展情况：开发者活动、gas使用量、矿工余额和平均投资时长。根据Blockfyre的说法，这四个指标的积极趋势有力地证明了ETH目前的价值被低估，ETH价格有望飙升。（Decrypt）[2020/5/27]

我们来看看AI成就者都是怎么做的——它们往往会建立起AI数据中台，即运营数据和AI平台，从而可以利用公司的人才、技术和数据生态系统，更好地平衡试验与执行的比例。在研究中也发现，AI成就者相比AI试验者，其实现数据管理治理规模化的可能性要高出33%，而实现数据管理治理规模化，正是建立强大的AI“核心”的第一步。

动态 | 苏宁体育旗下PP体育从“引入区块链存证等新技术方式”等四个方面维权:据界面报道，第三方机构研究报告显示，英超的每场盗播比赛至少带来100万镑的损失，西甲官方认为盗播一年造成损失超过4亿美元。2019-20赛季是苏宁体育旗下PP体育拿下三年英超独播版权的第一年，但8月底仅仅三轮比赛过后，盗播情况已经相当严重。目前，PP体育已经从四个方面出击，打响版权保护战。其中包括，应对盗播平台层出不穷的新技术，也从技术层面出击，扩大监测取证平台的数量和手段，引入区块链存证等新技术方式，进行全面维权工作。[2019/9/1]

另外，AI核心可以帮助企业做很多有益的事情，比如迅速将AI应用产品化、将AI整合到其他应用中等。那么如何建立AI核心？大多数的AI成就者会在确保数据可靠的情况下，将它们存储在一个单一的企业级云平台上，配以适当的使用、监测和安全策略，来充分发挥内、外部数据的作用。

声音 | nChain CEO：BSV将遵循四个基本支柱以获得成功:据Coingeek报道，nChain CEO Jimmy Nguyen周二在旧金山举行的世界数字资产峰会（WDAS）上发表了主题演讲。他表示，BSV为了在未来获得成功，将遵循四个基本支柱，包括稳定性、可扩展性、安全性以及实现安全的即时交易。[2018/12/13]

例如，瑞士制药巨头诺华从2019年开始便通过创建“决策中心”来拓展其AI治理和数据管理实践，为该公司的制造业务和分销点提供更实时的数据可见管理。与此同时，他们还努力完善这些技术的兼容性，最终大大提高了开发和生产药物的能力，大大节省了时间和成本。

事项2：维持你的AI投资

动态 | 全国社保基金原副理事长王忠民阐释了四个逻辑对区块链在实体经济的应用:据东方财富网消息，全国社保基金原副理事长王忠民在2018中国国际区块链产业融合峰会上以“区块链赋能实体经济”进行了演讲。他用了四个逻辑对区块链在实体经济的应用进行了阐释，分别包括：底层向上生长、衍生、拓展的逻辑；组织体动态裂变的逻辑；基于所有信用的可以无限成长，无限放大和彼此互利的逻辑；基于生态体利益平衡成长的逻辑。[2018/9/21]

对于AI成就者而言，AI投资之旅没有终点，并不存在所谓“AI峰值”。因为这种认知，AI成就者们会进入一个AI收益的良性循环，即使AI成熟度日渐提升，但随着时间推移，仍然不断投入，从而继续获得更多收益。

对于AI成就者来说，持续的投资通常会用于提升AI的影响广度，从而将影响最大化；同时，还将进一步尝试各种跨领域AI解决方案，在过程中重新部署资源。例如，某奥地利能源公司近年来在AI驱动的数字孪生技术上投入了大量资金，帮助他们更好地为维也纳市等客户服务——除去带来的其他积极影响外，该技术系统更精准地模拟出了客户对供暖和制冷服务的需求，进而估算出来企业所需要的各种举措的短期成本和长期能源节约。

事项3：培养AI方面的人才

AI成就者明白，让AI与人类员工无缝合作，是最高效的工作方式。这也是很多AI成就者更倾向于制定积极主动的AI人才战略，以保持在行业趋势前沿的原因。除了以AI为重点的招聘外，AI成就者还经常与专业公司合作或收购专业公司来填补关键职位的人才空缺，如数据或行为科学家、社会科学家和伦理学家。

AI成就者也更有可能对大多数员工进行强制性的AI培训，从产品开发工程师到高管团队都会参与其中。而且，由于他们会更侧重于提升员工AI方面的知识，他们的员工会比其他公司的同行更精通AI相关技能。

这些努力使得人类与AI的协作更容易实现规模化，并确保AI渗透到企业肌理当中。举例来说，欧洲一家大型能源公司便打造了一个“数字工厂”，帮助员工在日常工作中使用分析技术与AI洞察，同时还让数字工厂培训现场工程师使用并改进机器学习模型。该工厂还为所有管理人员提供强制的数据与AI培训，并为公司全体员工提供再培训和技能提升支持。

得益于该组织对AI人才方面的投资，其业务部门如今在启动开发的5个月内就能收到新的AI应用程序——在数字工厂建成之前，他们平均要等18个月。更长远来看，到2025年，该公司预计其数字工厂每年将使其利润增加15亿美元。

事项4：打造靠谱的AI框架

随着企业在越来越多的任务中部署AI，遵守法律、法规和道德规范正成为提升AI成熟度越来越重要的行为。事实上，能够向外展示自己拥有高质量、值得信赖且达到监管要求的AI系统，将使这些走在前列的公司在短期和长期上都获得巨大优势，从而吸引更多新客户，更好留住现有客户，并提升投资者信心。

不靠谱的AI框架，会给企业自身、客户带来许多风险。以常见的算法偏见为例。它是指根据过往偏见数据训练出来的AI也会继承这方面的偏见，所以当你的AI框架中的训练数据不够“公平”，那么AI输出的结果自然也不够准确。这种时候，公司便可以结合对数据和算法中偏见原因的研究，对AI模型进行多层级的“算法公平”评估，进而定义和应用公平性的量化措施，包括提出使算法更加公平的数据收集和建模方法。

除此之外，还可以通过不同专家的广泛合作来重新设计AI框架，从员工到设计师、数据科学家、合规专业人士和商业分析师等。将员工培训成为AI专家，这对打造可靠AI框架也至关重要。

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