说到数据，毋庸置疑，是这个时代的重要资产。数据，反映了事物的原理和规律。当你找到它的规律后，可以去预测未知。如果说数据是原油的话，那么AI(Artificial Intelligence, 人工智能)就是从原油中提炼各种高价值产品的加工厂，它的重要性可见一斑。

从数据中发现知识、洞察和规律，这本身不是一个新概念。几百年前，在开普勒时代就有这样的实践。当时，开普勒从几百页的天体位置数据中，提炼并总结出了天体运动的三定律，至今仍在被使用，也就是我们熟知的开普勒三定律。现在，AI帮助我们实现了借助大规模云计算的方法，从海量的数据中自动学习知识和规律。

那么，作为一个数据驱动的AI框架，它可以给我们带来哪些作用?

首先，数据驱动的AI框架可以带来个性化的体验。例如当我们进入一些网站，会得到许多个性化体验。这些体验让网站不再是千人一面，通过数据驱动的AI框架可以为每一位访客做出调整和优化。有效的个性化服务源自对大量数据的深度分析，AI帮助我们精准地将最恰当的体验匹配给每位用户。

其次，数据驱动的AI框架可以带来细粒度的行业策略，这些策略可以帮助企业精细化地运营。例如，一个产品的目标客户群可以粗略地定义为一定年龄范围的男性或女性。应用了数据驱动的AI框架以后，我们可以得到一个比较详细的描述，我们不仅可以基于年龄、性别这样的因素，还可以交叉考虑更多的维度，例如兴趣爱好、行为习惯等，从而得到细粒度的营销策略。

最后，数据驱动的AI框架可以带来知识和洞察。我们从经验中可以学习到新知识，而数据驱动的AI框架带给我们的核心价值是，持续地、运营化地从数据中挖掘知识、学习知识的能力。这个知识未必是写在教科书上的，而是从数据中实时地、最大体量地同时也是最有效地获得知识，用于生产和业务实践中。类似地，通过AI可以从数据中获得持续的洞察。

AI的核心之一是去平均化。例如，对一个公司来说，客户的平均价值可能是一百元，而去平均化告诉我们，不同客户对应的价值是不同的。这个可以通过AI，从过去客户的行为数据等属性中学习出来，建立自学习模型，预测每个客户的价值是多少。客户的实际价值，可能与平均值相差很远。不仅客户的价值，客户是否会购买一件商品，喜欢什么样的商品，以及如何促成一次购买等这些问题，都可以通过AI技术来帮助回答。去平均化的应用不仅局限于营销领域，还可以应用于医疗和其他商业领域。例如，在医疗领域，基于病例来预测得坏血病的概率和再入院的概率，能够帮助医院挽救病人和降低医疗成本，这些应用已经在一些大医院里开始实行。

著名的科技思想家凯文·凯利说AI是认知化。如果说电力化带来了人工的动力，那么认知化带来了人工的智能。大量的实践表明，在感知方面，包括AI的视觉、听觉、语言理解等方面，AI可以接近人脑;在支持专业决策方面，在海量数据的支持下，AI甚至可以超越人脑。

诸如此类的应用还有很多，数据+AI的核心能力为我们构建了一个发展中的企业服务生态，其中包括行业应用，例如金融、医疗、教育等;另外在每个行业都有交叉的维度，也就是职能应用，例如营销、客户关系管理、安全等相关职能。行业应用和职能应用构成二维的矩阵，AI在其中有很多的应用场景。

实践告诉我们，AI大规模商业应用场景应具备两个必要条件：1.数据的质量和数量必须达到一定要求，尤其是整个数据流程的打通和定期的数据更新，这决定了AI发展的基础是否牢固;2.所在领域存在针对问题的清晰定义，如果领域本身没有明晰的问题定义，则很难通过AI来解决问题。从行业角度来说，金融已经比较接近这两点;从职能角度来说，营销、客户关系管理、安全等一些数字化高的行业比较接近。

作为一个成长中的企业，拥抱AI会面临一些挑战。在过去十多年的实践中，我们发现了一些具有共性的挑战。