大公司如何使用AI技术，来自Facebook、Netflix、Amazon的三种模式

AI 一直是技术领域的头条新闻，虽然更多的应用在智能手机和智能硬件领域，但就发展趋势看，AI也在不同行业中延伸着自己的触角，36氪近期也设立了 一周AI专栏 。今天就为大家介绍来自Facebook、Netflix、Amazon三家大公司的AI 应用模式。

• Facebook 的 菜单驱动 Bots（聊天机器人）

  与客户在线互动一直是非常耗费人力但非常必要的工作。美国银行、Uber以及Fandango和Taco Bell这样的公司都在使用chatbots进行客户服务；甚至全流程都是基于SMS的机器人服务；但效果上而言，依旧与真人服务有着差距。而Facebook在客服服务的基础上利用AI做了进一步改进。

  在Facebook 开发者大会 F8上，Messenger bots宣布了更新， 会在登录界面加入一个新标签Discovery ，帮你主动搜索、发现各种特色和功能的聊天机器人Chatbot。Discovery的口号是：直接连接各种生意、地点和服务。这个基于菜单驱动的bots 除了更快捷、交互性更强之外；可以更主动地满足用户的需求，也更贴近于在线客户互动的目标。

• Netflix的推荐引擎

  这是一个比你想象中聪明的搜索引擎，将技术案例与商业模式的结合一起。据消息透露，这个月Netflix会推出重大变革，这个主要变革就发生在智能搜索上。目前，Netflix推荐引擎可以根据大量要素来确定用户想要观看的内容，并智能推荐你想观看的内容。

  此前，Netflix 放出消息，拟发行债券融资 10 亿美元，布局内容生态；同时与国内媒体爱奇艺也达成合作。随着盘子越来越大，对于用户的精准化推荐也是未来发展的方向。

  正如Kevin Kelly在Inevitable一书中写的，”Netflix的推荐系统有一个300人的团队，并拥有1.5亿美元的预算，但他们解决的是一个价值10亿美元的问题。”Netflix为我们解决了”应该看什么”的问题，未来搜索引擎的大数据还能发挥更大空间。 对于其他公司而言，考虑如何利用大数据的系统更好的解决你与用户之间的通点，并复制这种模式，正是更多公司应该学习的地方。

• Amazon 的分析系统

  Amazon的分析系统正在从情报收集系统转变为预测系统。目前，Amazon的在线分析，主要类似店内人力销售助理，关注并收集您感兴趣的内容，并模仿店内的销售员，为您智能化的推荐商品。预测系统的优势在于，预测到更精准的需求，甚至可以预测到你倾向于的背包材质。

  以往，互联网仅能通过元数据目录来进行分析，而在新的分析系统中，不再单一依靠元数据，而是通过”眼睛”系统。例如Amazon的Rekognition 或者是 Google的 Vision；都可以根据机器学习的方式更快速、有效的发现你的购物倾向。除了预测之外，她们也在学习如何有效把产品卖给用户。

  总体来说，Google Analytics 2.0是在1.0收集用户内容的基础上，预测下次可能发生的交互方式，以便在下次服务中改善业务，达成服务。

虽然很多学者表达了对于人工智能 的担忧，但上述大公司对于AI的利用表明，人工智能的确能给商业模式带来优化。