人工智慧能給運營商市場帶來哪些改變

這個問題其實挺沉重了，起碼我們省移動這塊並不是很重視技術這塊，創新整體也都是簡單重複，資歷老的優先。我在網路部時寫了幾個不錯的創新，包括TD技術創新，四網協同創新，WLAN方面的創新都是當時比較先進的，結果每次地市上報都是上報老員工的，最關鍵的兩個老員工，各子拿了廠家做的一篇創新，並且一篇創新每年都報報了四年（我就呆了快四年），拿了三次省公司江，四次地市的獎。市場這邊也差不多，對技術創新的認識高度太低，甚至沒有。14年做的大數據挖掘用SPSS做的那個而創新，在當時也屬於比較先進了，然並卵沒人看重。15年到16年做的用戶收入模型，主要就是多元線性回歸，結果整個地市公司沒人看得懂我在說啥，根本都沒機會送到省公司，現狀真是悲哀啊。北邊這幾家移動估計都差不多，要不然也不會這麼快就被干倒。

人工智慧現狀怎樣呢？首先，整個中國移動網上學堂沒有課程，沒有文件，什麼都沒有，只有有限的幾篇背景介紹。我們省公司呢，目前精準營銷還停留在簡單的篩選，當然現在大數據挖掘了，以前是三五個欄位，現在欄位先進了加入了用戶的偏好、位置等標籤，然並卵能靠人篩選弄出的目標用戶能有多准？

為了更加明確的指出簡單篩選的粗暴，這裡舉個簡單的例子。做一個簡單的流量營銷，提高戶均DOU怎麼做？第一步就是篩選目標客戶吧，近幾個月的DOU ARPU套內流量，套外流量，再疊加常駐位置，常客渠道，或者再加幾個欄位，然後各個欄位取個值，大於的就是小於的就不是目標客戶。

what ever？我對這種篩選只想問一句，如果DOU閾值設置200，DOU 200 和199能差多少？套餐飽和度設置60%，我就問59%和60%的用戶能差多少？這樣篩選的根據是什麼？這種方式我很詬病，現實其實更殘酷。現實是，這項KPI我需要做5萬戶，那麼至少需要30萬左右的目標客戶電話營銷，OK，先確定數量，然後再調整各個欄位的閾值，幹上一個月，沒完成？沒關係再來30萬，然後perfect任務完成收工。這就是我們精準營銷的現狀。

人工智慧怎麼做呢？我簡單說說，首先初級人工智慧還是上面那個問題，這裡我先取出來參加過類似流量活動的用戶，參加前後DOU增長值設為Y，這個是咱們要達到目的，作為標籤。然後相關的那些欄位我設為x1 x2 x3 x4等等，y=x1*r1+x2r2+x3*r3+++++,這裡就將我們的目的與相關的因子列為了一個多元方程式。然後，我利用參加過類似活動的用戶數據，輸入給機器，讓機器去計算最佳的r1 r2 r3等等這些參數，來實現預測的Y與實際的Y最接近。這裡採用的是梯度下降法，讓損失也就是預測Y與實際Y的方差最小。（一般是用這個損失函數）是不是感覺很有道理？比上面拍腦袋篩選出來的牛逼吧？靠譜吧？吊爆了吧？公司有人用么？沒有。。。所以傻逼了吧

那麼BATJ在幫助聯通怎麼做？這就更NB了。上面初級的方法人為選取X1 X2 X3 X4，我就想問你咋這麼自信？你選的X就和Y有關係？你選都選錯了還玩毛線，機器在梯度下降也沒毛用啊。所以，特徵選取的準確度非常重要。沒有豐富的經驗一般玩不轉。所以深度學習上台了。怎麼做呢？把參加類似活動的用戶我們能取到的數據都輸入給機器，可以有100多個參數，沒有關係，來一台3萬左右的機器，幾百個參數疊加幾萬條數據，求損失很簡單的。機器會通過不斷的運算，這塊涉及到神經網路非常複雜，還有隱藏層，目前我都不是很理解，單不可否認，深度學習讓機器有了很強大的學習能力，你輸入的數百個特徵X，機器會自己找出關聯度最佳的特徵，然後再與Y進行關聯，最終形成最優的模型。完全可以告訴你用戶A參加活動後DOU提升200M以上概率是80%，提升200M以下概率是20%。當然，也可以是其他業務，辦理的概率80%以上，不辦理概率20%。

深度學習可以預測每個用戶營銷成功率，營銷效果，在不過度擬合的前提下，訓練數據量越大，預測準確率越高。試問BATJ基於人工智慧+超算計算機的精準營銷，我們拿拍腦袋的簡單篩選如何抗衡？這點才是聯通目前最大的優勢。

這裡真心希望集團公司、各省公司儘快組建自己的人工智慧團隊，AI真的強大到無所不能，並且已經與實際生產生活密切相關了。不要再自欺欺人，現在抓緊組建也已經排到第三梯隊公司了，這根本不是我們通信行業該有的位置，白白擁有這麼多數據。

當然百度AI開發平台已經開放了精準營銷合作項目，我們也可以和百度合作，他能夠提供優質的演算法，讓我們的電話營銷更加精準。但是，需要開通介面將數據傳輸給百度，這塊上層領導應該是堅決反對的。這就是自己做不成還不想跟別人合作，想吃獨食真得得有能與之匹配的實力才行。

最近太忙了，公司經營壓力大，我這個崗位日常通報、目標用戶，亂七八糟，一天要跑上百個程序，加班已成家常便飯，今天也是8點才下班。只有晚上可以抽點時間抓緊學習，不斷提升自己，也是 給自己留個後路吧。

補充一下評論的套餐匹配模型，那個巨低級，就是簡單篩選，包括杭州基地搞得上萬的標籤，數千模型，都是基於心智模型建立的。什麼是心智模型？就是拍腦袋，基於經驗基於人的想法。這不叫大數據挖掘，更談不上人工智慧，不用梯度下降演算法很難想像你憑什麼說你的套餐匹配模型符合用戶需求？有沒有各特徵的影響係數？所以省公司級別再往上都看不到真實數據，比如去年的套餐升檔營銷，說是模型精準，其實是底下渠道刷酬金，因為用戶不需要花一毛錢，渠道還能賺等額酬金。部分渠道月酬金30多萬，這也能叫模型精準營銷？

真是悲哀，上面估計沒幾個人辦知道真實情況，就算知道也沒幾個人敢去面對。今年是把所有的積蓄全部花光的一年，積分，流量包攢的收入，財務藏的收入，今年全部算進來估計就勉強完成指標，作為一線人員，迫切想看到上面市場思路的轉變，轉變越早我們丟的用戶就越少

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