投資機構評判ai初創(chuàng)企業(yè)的17個要素-全文預覽
【正文】 習產品，要看兩個方面，一是客戶是否擁有合適的、可訪問的數據集用于機器學習軟件進行訓練和部署，二客戶是否能通過機器學習解決方案來優(yōu)化或顛覆現有的流程；167。 金融行業(yè)是使用機器學習最活躍的領域?？闪炕耐度氘a出在B2B市場，具有可量化投入產出的解決方案通?？梢垣@得更多的使用、更短的銷售周期和很少的用戶教育成本。如果一個企業(yè)有潛力創(chuàng)造價值，那么如何實現這個價值？根據我們的經驗，價值實現需要判斷五個因素。 處理：數據碎片、數據清洗要求，數據采樣，數據轉換的需求、分解和聚合。更重要的是，我們要依據現有的條件來判斷是否有一條達到這樣性能的路徑。機器學習不太適合無限問題和因果推理問題，因為：167。 復雜的問題：在人類的能力范圍內，但無法通過很有效的編程來解決的。替代品稀少現在，機器學習成為了很多人力資源的替代品，被替代的這些人力資源，他們越是稀缺、昂貴，機器學習就越有價值。 減少經濟損漏——如增強合規(guī)性。 降低流失率——提供更多的個性化、更好的客戶服務、更少的客戶摩擦或提高品牌忠誠度；167。以下，將以這三個決定性問題為主線，進行逐一介紹。投資機構評判AI初創(chuàng)企業(yè)的17個要素對初創(chuàng)企業(yè)進行判斷的17個要素，涉及價值創(chuàng)造的潛力、實現價值的能力、對競爭的防御力三個決定性問題柯潔與AlphaGo的比賽受到了所有AI創(chuàng)業(yè)公司和投資者的關注。）今天星河研究院將為我們帶來「創(chuàng)業(yè)課堂」第一講。 提高驅動收入的因素的增量，如轉化率、收益率、吞吐量、價格等；167。 減少多余的花費、超額的資源或核心資源的需求——提高預測效率、流程效率或過程自動化；167。助理只是一個小領域的顛覆，但可能通過規(guī)?；a生很大效果。 艱巨的問題：在人類的能力范圍內、可以通過編程來解決，但需要花費難以想象的時間和精力；167。在這些
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