创新论坛——机器学习驱动的舆情监测怎么玩？

近日，奥纬咨询董事合伙人叶俊楠先生受邀出席北京创新论坛并发表主题演讲，下文为现场演讲部分摘要。

社交数据是公司商业决策重要因素

如今几乎人人都拥有社交媒体账号，这意味着会产生大量的社交媒体数据，但却很少有人能好好利用它们。虽然公司可以从大多数供应商得到如网络口碑、受众态度等标准指标，但是这些数据只能体现出公司的现状及与之前的比较，无法进一步阐释背后的原因，以及如何根据数据做出与业务相关的行动计划。

以一个国外服装品牌为例，通过对社交媒体数据的分析，我们可以了解当地消费者对一个新的本地品牌的看法，明白他们喜恶，产品亮点，然后把该产品的新特征与中国消费者相匹配，就会知道消费者购买哪些品牌的潜力大，以及不会购买哪些品牌。

此外，利用意见领袖（KOL）进行宣传也是目前常用的产品推广手段，通过社交媒体数据初步分析可以了解他们的质量——在社交软件上拥有多少粉丝？之前做过哪些推广？帖子质量如何？但机器学习可以做到更多——可以分析文章在社交网络中的实际传播程度如何？最终受益者是谁？关注者是僵尸号还是真实用户？由此企业决策者便可以就此决定和哪个KOL合作能产生最大的影响。这一切都可以用机器学习分析的舆情监测技能来实现。

还有一个重要运用是新品推出时期。当公司推出一个新产品的时候，很快就会去定位主要消费群体。但这个过程还是太慢，当企业找到消费者或焦点小组做调查的时候，可能已经是新品发布之后几周了。最快的方式是看社交媒体，一旦产品上架并且有购买行为，就会产生新的评论。在没有机器学习的情况下，最简单的方法当然是直接阅读电商平台上的评论获取信息，但通过用机器学习分析并将数据转化为易于理解的内容，这有助于企业在所有传统的服务方式出现之前以更快的方式迭代产品。

人工智能还有更远的路要走

人工智能愈来愈多地运用于多个领域主要有两个原因，第一是计算机能力确实达到了一定的高度，足以让我们好好利用人工智能系统来解决复杂的问题。第二个是可用的数据越来越多。将数据可用性和先进的技术相结合，人工智能几乎可以无所不能。我们相信今天只是一个开始，未来将出现很多变化，技术将继续发展。人工智能就像一百年前的电力，会带来更多新鲜的事物。

同时，人工智能还处于初期，目前所缺的是人才，相关人才必须拥有数据分析能力，并且能够深入理解商业决策。

当然，公司也必须拥有适合自己的人工智能策略。没有正确的策略，就没有流程，进而无法得到数据，就没有人工智能的发展。因此，这三方面必须紧密联系在一起，人工智能才能走得更远。

奥纬实验室

奥纬实验室（Oliver Wyman Labs）是奥纬咨询的技术交付部门，以技术为导向为各行业客户提供数据研究、数字化转型、及IT解决方案。

在这里，奥纬咨询师可使用所获取的数据来解决垂直行业在现实生活中遇到的商业问题。奥纬实验室起步于八十年代，在人们还并未开始大量讨论大数据之时，奥纬就已开始将人工智能分析用于银行、零售商等客户，并链接了大量原始数据。当时，我们的第一个定价项目，就使用了脉冲数据建议零售商为其产品更好地进行定价。

如今，奥纬咨询已经利用机器学习或人工智能解决了许多业务问题。我们也非常擅长制作风险模型，例如十年前在金融危机爆发时，奥纬咨询为当时的欧洲委员会制作了压力测试模型。此外，我们还是第一批使用数据中心的咨询公司。

奥纬零售及消费品

事业部

奥纬零售及消费品事业部二十年来协助客户设计和实施可产生实际成效并具有可持续性的经营管理解决方案，为需要重新塑造业务模式或重振活力的客户实现了显著的销售收入增长和盈利能力提升。

演讲者：

叶俊楠，奥纬咨询大中华区董事合伙人，专注于零售及消费品行业十余年，在数据，技术和分析领域具有卓越见识。