乔布斯已死，可未来的乔布斯们也许能把他们经营与决策的智慧传递下去了。

在美国市场上，一家受到“硅谷创投圣经”《Red Herring》青睐、主打强AI技术的企业Synergies Intelligent Systems有可能通过强AI做到这一点——他们开发了全球第一个商业策略导航系统（商业GPS），能回答商业相关的上万个自然语言提问，并给企业提供执行建议。这个企业的算法比市场上现有的要更进一步，几乎能做到跨领域的智能分析、推演，向强AI又迈进了一步。

也就是说，这个系统就等于一个强大的智能顾问团队，可以针对现有问题做分析和建议，未来甚至可以直接代替过去几十年间极为流行的第三方咨询公司。

“不管企业处在哪个阶段，有什么层面的决策问题，这个系统都可以回答。”Synergies Intelligent Systems的CEO Michael Chang张宗尧对记者说道。

三个月+强AI系统，打败10年经验管理者？

张宗尧向记者介绍道，他们的技术突破了深度学习的局限性，改变了数据库的结构，让电脑能够通过深度学习的方案处理大量商业数据。这之后，他们的产品能像GPS指导开车路线一样，给企业提供商业决策上的“路线图”。CEO最重要的工作就是把握公司的战略方向，而这样一个“AI商业GPS”可以在两个层面上帮助他们。

第一个层面，它可以节省企业的时间成本。过去的“商业智能（Business Intelligence）”仅仅能做到显示和呈现结果。一个分析师在整合企业数据后，一般只能通过可视化的形式展示数据。企业的下一步该怎么走，还是需要高管团队凭借经验来进行分析和做出决策。而AI商业GPS则不仅能展示过去的数据呈现出的结果，还能够通过机器学习做出预测，并指出商业决策的最佳路径。

对于这些C-level的管理者来说，这个系统根据他们的职位而提供的独特建议可以让他们更好地分配自己宝贵的时间，做出更具有战略性的决策。

第二个层面更具体——CEO做决策的过程会变得非常简洁。

有了这样一个虚拟的智能顾问，企业不需要那么多的数据分析人员和软件工程师，还减少了沟通成本。管理者不需要有技术背景，就可以直接通过控制界面问这个系统，“我想要在三个月内把库存减少20%，有什么方法？”这个自动化系统就会提供多条路线，辅助甚至代替决策。

当然，除了C-level的管理者以外，其他不同层级的管理者也都可以利用这个系统。这也就带来了这样的效果：假设有一个只在供应链上工作了3个月的新手，如果搭配上这个系统，他做决策会比一个有十年管理经验的人还要好。

 “过去的管理模式基本是经验导向的，这个系统会带来很大改变，甚至取代许多顾问公司的工作，一般的企业都不需要向麦肯锡或者BCG寻求帮助了。”张宗尧说道。 

强AI会变革每个行业吗?

这家公司看起来正试图以强AI技术颠覆一切，他们最先切入的是拥有大量数据的制造和零售业。

对于这个商业GPS在制造业的应用，张宗尧举了这样一个例子：此前，一家制造业巨头发现自己的不良率极速升高到接近9%，用了各种方法都找不到原因。在他们介入后，AI系统分析出来其实是由天气因素导致的。他们通过给生产车间加湿解决了这个原因，给企业节省了数千万美金。

当然，假如这个公司有着自己的大数据团队，也可以通过其他方法找出这个原因。但是假如他们没有这个团队呢？

如今市面上巨头一直在“收割”市面上优秀的人工智能团队，Google、Intel、Apple等等，简直在比赛收购AI创业公司。GE、三星等工业界巨头也在加入这个行列，普通公司是很难在这个层面上参与竞争的。

就算咬牙从头建完团队之后，企业的损失往往已经不可估量了。

而这个AI系统，则是一个简单、直接、性价比极高的方案。企业不需要调用许多资源来雇佣、搭建一整个人工智能专家团队，就可以迅速地获得同样水平、甚至更好的人工智能决策建议。

 “小到生产的良率，大到公司决策，都可以通过咨询这个虚拟顾问来完成，”张宗尧说道，“中小企业不会受成本所限，失去解决问题的机会，又或是在人工时代落后于人，这套系统就能用有限的成本帮助他们获得更多的利润。”

对于企业来说，像这家制造业巨头这样一目了然的例子是很有吸引力的——成立近一年，Synergies已经收支平衡，客户包括全球的中型企业及大型财团和许多年营业额在10亿美元以上的公司。对于其中一家制造业巨头公司来说，Synergies的商业GPS已经帮助他们提升了20%的生产效率。而一家区域性零售业公司也通过系统的分析和建议，成功减少了48%库存。

除此之外，这个系统的强AI基因，也让它不同于过去加入了AI元素的商业分析软件。

“这个系统有很强的适应性，跨行业、或者各种不同体量的企业，都可以用这同一个系统。他们只需要输入属于自己的数据，再进行简单调试，就能够直接应用了。”张宗尧向记者介绍道。

MIT团队，跨院校技术支持

这样的系统，其实已经比过去做图像识别或语音识别的深度学习技术要前进了一大步。而这背后是跨几个大陆的不同高校的实验室，包括美国麻省理工学院、德国汉堡大学和交通大学。“这是一个很大的计划，需要把复杂的问题一一拆解，再由不同实验室进行合作。我们需要和不同领域的专家合作来完成这个计划。”张宗尧解释道。

张宗尧拿到麻省理工学院的博士学位后，曾管理一支量化避险基金，并在这过程中结识了来自Goldman Sachs（高盛）的核心技术成员Prasanth Varma。由于他们的专业都在于人工智能领域、又跨界金融，他们从在金融领域应用人工智能技术的实验开始，发现AI对于各个领域可能都会有巨大影响与冲击，希望能把AI的技术优势带给规模、种类各异的企业。

根据Gartner预测，2021年企业30%的营收增长，将会来自于运用AI技术的解决方案。

“未来我们希望完全自动化一个公司做决策和运营的部分。”张宗尧说Synergies的目标是大幅度地提高决策效率、简化决策和管理流程，现在只是第一步，未来还有很多可能性。

 “这个系统会让更多企业能够用上人工智能，让AI不再只是一个听起来高大上的技术，或是昂贵成本的代名词，而是一般的企业都好好利用、增加自己利润的工具。”张宗尧说道。

在Gartner的2017人工智能预测中，有一点引人深思：到2019年，人工智能创业公司们会通过颠覆性的AI解决方案，代替曾经的巨头——Amazon、Google、IBM和微软等等——在这个全新的时代引领人工智能经济的爆发。

而像Synergies这样的公司，以强AI技术，在竞争激烈的人工智能赛道成功破局，已经让笔者看到了一丝创业公司引领AI未来的影子。

原文发布时间为：2017年6月21日

本文作者：林畅

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