算法帶來顛覆

近日，算法為王的今日頭條在其一場分享交流會上首次公開了它的核心算法。不得不說，能夠做到投其所好，精準推薦的今日頭條靠“算法”這個法寶取得了不小的成功，在短短兩年多的時間內就擁有了2.2億用戶，每天有超過2000萬用戶在今日頭條上閱讀自己感興趣的文章，曾一度使得編輯記者們感受到一絲絲恐慌——機器真的要代替人類？

其實自2016年谷歌的人工智能程序AlphaGo 擊敗韓國圍棋大師李世石起就揭開了人機大戰序的序幕，2017年12月7日，谷歌DeepMind又調教出一個AlphaZero 程序，它在8個小時內就自學成才征服圍棋、國際象棋和日本將棋，為此戰役再下一城。那么人類到底會不會被AI取代？本文暫不對此進行探討，一盤棋局而已，所知有限，不過可以肯定的是，算法已經顯露了它的鋒芒，并且進入到我們的生活中，甚至已經開始改變著世界。

算法帶來的顛覆就發生在我們身邊：我們的出行——嘀嘀打車不擁有出租車，而是使用算法來連接司機和乘客；我們的訂餐——大眾點評和美團戰略合作后的新美大自己并不生產食物，而是使用算法連接了商家和客戶和物流，將食物直接“投遞”到手中；我們的購物——全球第二大零售商阿里巴巴沒有庫存，而是使用算法來幫助他人銷售和購買產品。

像嘀嘀打車，新美大和阿里巴巴這樣的公司清楚地表明，智能算法會顛覆整個行業。但是，這種改變才剛剛開始，未來十年將有可能看到所有行業都受到算法的影響。Gartner把這一趨勢稱為“算法業務”，它將從根本上改變我們做生意的方式。

算法定義行動

Gartner的高級副總裁Peter Sondergaard提出“算法定義行動”，到2020年，智能產品以及相關機構將促進40％的人與數據的交互。

算法業務并不新鮮，但是我們現在為什么還是總會提到它？

從有 “大數據” 這個詞開始，很多地方都提到：大數據是 21 世紀的石油。的確如此，但根據 Gartner 最新發表的文章分析，數據本身而言是無含義的，數據本身并沒有做任何事情，除非你知道如何使用它。

可以想想以下的場景

在網絡零售領域——推薦引擎利用算法，根據顧客過去的購買記錄、瀏覽“類似”顧客的行為來精準推薦產品

在醫療領域——醫務人員正在利用診斷算法來支持疾病診療，為病人提供第二診療意見，并查看患者過往的藥物過敏史

在交通物流領域——算法分析數據，應用與零配件管理及采購系統以確保在工程故障檢測之前，所需配件準備已經就緒

以上每種情況下，算法都不僅僅在做數字運算：它們能夠直接支持某些角色（在以上案例中分別是顧客、醫務人員和庫存經理）。人們據此能夠更快做出更明智的決策，并且降低了風險。

算法構筑未來

那么，為何企業沒有通過推進更多算法來提升業績？答案往往就是：企業只是利用數據分析來輔助報告，多用于活動后的數據反饋，比如說上個月的銷售或客戶服務數據可能很有趣，但只是 “馬后炮”而已。

企業要想獲得能夠助力業務的洞察，就必須按需、及時提供這些數據。然而，同樣重要的是，數據必須融入到企業架構和流程中，完善架構和流程，能夠有效利用數據。

算法世界猶如一個浩瀚的星空，沒有邊際。沒有一個算法是通用的，每個具體問題就需要一個算法，如何結合業務場景找到最合適的算法，這對企業來說是一大挑戰。

因此，算法業務涉及算法與賦能業務之間的直接聯系。這并不是你能從供應商那里買到的東西，而是需要在公司內部開發。這就是為何英特爾作為一家擁有分析技術的公司，花很多時間幫助客戶了解它們的分析能力，增加業務與技術團隊之間的互動，以便他們能夠實現自己的分析目標，同時，英特爾也在通過底層產品創新，致力于為行業用戶提供領先的產品和解決方案，積極應對和解決數據帶來的各種挑戰，使其潛力充分釋放，讓數據去真正推動業務洞察，帶來效益的提升。作為數字信息行業的領導者，英特爾正在以技術賦能者的身份去成就更多的公司，并始終致力于同行業用戶共同創新。

算法業務“帝國”非一日可建，而是需要全公司自上而下的思維轉變。有趣的是，這種思維轉變并不一定很難，因為我們作為消費者都已經習慣、甚至期待算法在我們的生活中幫助我們。英特爾將會持續推動從邊緣到數據中心和云的技術創新，以幫助企業在數據時代蓬勃發展。