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數(shù)據(jù)智能如何更好落地應(yīng)用
  • 作者:蘇萌 北京百分點(diǎn)信息科技董事長兼CEO
  • 點(diǎn)擊數(shù):1635     發(fā)布時(shí)間:2020-08-19 17:15:00
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數(shù)據(jù)智能需要行業(yè)厚度,甚至重塑數(shù)據(jù)價(jià)值鏈。數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)不僅需要結(jié)合特定行業(yè)的知識(shí)和標(biāo)準(zhǔn),還要讓人們能更好地看到數(shù)據(jù)、跟數(shù)據(jù)對(duì)話、跟數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。把業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、模型、交互及技術(shù)融合在一起,才能發(fā)現(xiàn)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)問題,真的創(chuàng)造價(jià)值。
關(guān)鍵詞:

今年疫情的突然暴發(fā),將此前廣泛應(yīng)用到商業(yè)場(chǎng)景的通用新一代信息技術(shù),快速深入到社會(huì)治理的方方面面。在國內(nèi)戰(zhàn)“疫”中,盤活數(shù)據(jù)之后的數(shù)字政府應(yīng)用讓人們耳目一新,然而疫情期間也暴露了數(shù)字治理方面的一些短板,比如政府各業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)融通不足、技術(shù)賦能不夠、場(chǎng)景融合不強(qiáng)等。

  究其原因,核心是傳統(tǒng)技術(shù)企業(yè)在結(jié)合數(shù)字政府業(yè)務(wù)中知識(shí)積累不足,缺乏行業(yè)化落地能力。可以預(yù)見,通用的技術(shù)會(huì)越來越難以解決具體問題,由此會(huì)逐漸具備行業(yè)屬性,數(shù)據(jù)智能技術(shù)行業(yè)化是解決這些“疑難雜癥”的必然路徑。

  首先,數(shù)據(jù)處理技術(shù)與行業(yè)相結(jié)合。要想掌握行業(yè)核心數(shù)據(jù)知識(shí),就要解決多源異構(gòu)的跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理問題,將公安、民政、教育、住建等不同來源的數(shù)據(jù)匯聚拉通,形成統(tǒng)一的指標(biāo)體系、統(tǒng)一標(biāo)簽體系、統(tǒng)一ID,并引入行業(yè)專家,將其幾十年的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)沉淀為顯性化的算法和模型,在不同應(yīng)用場(chǎng)景出現(xiàn)時(shí),就可以形成不同的概念模型框架對(duì)外提供服務(wù)。

  同時(shí),還要構(gòu)建政務(wù)行業(yè)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)庫,對(duì)不同行業(yè)、不同部門、不同領(lǐng)域的政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理,轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)后構(gòu)成基礎(chǔ)庫、主題庫、專題庫、知識(shí)庫及案例庫。未來所有的這些數(shù)據(jù)庫都將遵循政務(wù)相關(guān)的國標(biāo)、省標(biāo)或者行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),最后通過政務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理系統(tǒng)、標(biāo)簽管理系統(tǒng)及共享服務(wù)系統(tǒng),進(jìn)行各種各樣的管理及應(yīng)用。

  其次,人工智能技術(shù)與行業(yè)相結(jié)合。數(shù)字政府領(lǐng)域存在大量圖片、音頻等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)融合涉及多種技術(shù)進(jìn)行處理,而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)技術(shù)天然地用來處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),涉及文本、圖片、音頻、視頻等,就需要運(yùn)用語音識(shí)別、機(jī)器視覺、自然語言處理等技術(shù),從這些多模態(tài)的數(shù)據(jù)里抽出語義標(biāo)簽,再通過知識(shí)圖譜技術(shù)將這些語義信息融合構(gòu)建在一起,并轉(zhuǎn)化為知識(shí),進(jìn)行知識(shí)分析、知識(shí)問答與知識(shí)挖掘,最終支持決策。

  目前,人臉識(shí)別、語音識(shí)別等人工智能技術(shù)日漸成熟,但仍停留在感知層面,如果沒有業(yè)務(wù)知識(shí)背景,很難實(shí)現(xiàn)智能化。就如已經(jīng)逐步行業(yè)化落地的知識(shí)圖譜技術(shù),其天然的優(yōu)勢(shì)是顯示直觀,可以梳理數(shù)據(jù)脈絡(luò),看到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,但不同行業(yè)數(shù)據(jù)模式不同,業(yè)務(wù)需求也具有差異化,只有結(jié)合行業(yè)知識(shí)與規(guī)則的應(yīng)急行業(yè)知識(shí)圖譜、環(huán)保行業(yè)知識(shí)圖譜、法律行業(yè)知識(shí)圖譜等,才可以保證知識(shí)庫的質(zhì)量與規(guī)模、可擴(kuò)張性和推理能力,從而更好地進(jìn)行知識(shí)服務(wù)。

  可以看出,脫離了政務(wù)業(yè)務(wù)的系統(tǒng),只能是一個(gè)技術(shù)平臺(tái)。如果不能理解政府的業(yè)務(wù)和與業(yè)務(wù)有關(guān)的各種數(shù)據(jù)的含義,就難以高效地發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。只有結(jié)合政務(wù)場(chǎng)景,構(gòu)建結(jié)合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型,系統(tǒng)才能更好地支持應(yīng)用。

  筆者認(rèn)為,在技術(shù)與業(yè)務(wù)碰撞中,將會(huì)誕生出越來越多的新業(yè)態(tài)、新應(yīng)用和新模式。尤其是在這次疫情之后,將會(huì)看到數(shù)據(jù)智能在整個(gè)的社會(huì)治理、政府決策中發(fā)揮越來越多、越來越大的作用。除了技術(shù)層面,數(shù)據(jù)智能的行業(yè)化落地,需要在以下三方面進(jìn)行突破:

  一是需求驅(qū)動(dòng)。技術(shù)行業(yè)化滲透過程中,必須走得足夠深,根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求,探索數(shù)據(jù)智能技術(shù)在行業(yè)中能做什么,基于不同領(lǐng)域的組合、內(nèi)外部業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的分化、融合,最終形成新的技術(shù)服務(wù)模式,特別是在這個(gè)過程中,也會(huì)完成技術(shù)自身的變革和演進(jìn)。對(duì)比來說,此前拿著通用技術(shù)找場(chǎng)景的模式已經(jīng)不適用。

  二是可感知的應(yīng)用。當(dāng)數(shù)據(jù)智能技術(shù)逐漸運(yùn)用到各領(lǐng)域之中,非專業(yè)人士也需要能夠應(yīng)用數(shù)據(jù)智能輔助決策,通過語音交互而不是寫代碼的方式,未來人機(jī)交互會(huì)變得更加自然。比如疫情期間,每個(gè)城市的應(yīng)急中心都設(shè)有一個(gè)指揮中心,政府決策者可以基于可視化大屏實(shí)時(shí)了解防疫物資、救護(hù)車位置等情況,通過智能交互方式進(jìn)行點(diǎn)線面布陣。

  三是聯(lián)合創(chuàng)新。在實(shí)踐中,有必要打通上下游合作可能性,基于國家、各省和行業(yè)規(guī)范制定一系列的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),再基于這之上構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,形成面向各個(gè)行業(yè)的“大腦”,繼而幫助政府更加科學(xué)地制定相關(guān)的政策,逐步實(shí)現(xiàn)智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧教育等,打造更完善的智慧城市。

  因此,數(shù)據(jù)智能需要行業(yè)厚度,甚至重塑數(shù)據(jù)價(jià)值鏈。數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)不僅需要結(jié)合特定行業(yè)的知識(shí)和標(biāo)準(zhǔn),還要讓人們能更好地看到數(shù)據(jù)、跟數(shù)據(jù)對(duì)話、跟數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。把業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、模型、交互及技術(shù)融合在一起,才能發(fā)現(xiàn)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)問題,真的創(chuàng)造價(jià)值。

來源:《光明日?qǐng)?bào)》


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