99%的「光合客」都是闪闪发光的人类
『光合客俱乐部第二期闭门沙龙在春节前闭幕。本期是网易技术大牛的专场，各位大神从云计算、人工智能、大数据等行业高精尖技术谈起，我们相信这些技术会通过基于云的服务实现大众化，而随之而来的金融创新浪潮将重新洗牌行业，创造新的赢家和黑马。』
编辑 | Faye Hu
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嘉宾：陈谔
云计算
今天想讲的主题叫做已经来到的未来，为什么要这样说呢？因为所需要的技术设施已经逐步成熟，在目前的阶段，我们应利用已有的技术去打造业务架构，把技术方向向一些模式去转变，这才是把未来拉进来的方式。
我从云计算的角度来谈一谈对很多互联网以及互联网+行业的营销。
云计算就是把业务完全基于云去打造的一种模式。云计算发展到今天已经发生了一种从资源到服务的转变，因为我们最初做云计算的时候，会把它作为一个计算或者存储的资源。而云计算的概念，就是把数据中心虚拟化了，发展到今天逐渐变成了一种软件生产服务。提供支撑软件架构的基础SaaS 服务、工具链、场景化SaaS 服务。
而它也使我们的客户从以前要去从头开始打造一个业务架构，转变成可以去利用云计算的各种功能去组合它的业务。
云计算过去主要是用来解决部分的IT架构问题，发展到现在，除了更完整地去支持IT 架构之外，包括了数据架构和业务架构，云计算能完整地覆盖这样一个功能。随着云计算的发展已经有一定的业务应用量，这种架构已经超出了原有的业务架构范围。云计算好多能力的先例都是许多公司因为业务需要，他们进一步抽象打造出来的一个能力的集合，在这个能力集合的基础上，如果我们能够充分去利用云计算的特点，运用云计算提供的服务，那我们就能在这个基础上去获得这样的能力。
首先，产品的架构如果放到云端，我一定会更多去考虑市场的情况，然后我可以去实施微服务这样一个架构。很多微服务的架构可以使每个这种服务的组成部分变得更加内聚，它可以去解决我们传统上遇到的一些迭代风险，包括软件开发的风险。云计算本来就是对我们资源的需求而产生的一种生产能力。
从服务化到微服务化其实经历了一个漫长的过程，服务化与微服务化有什么区别呢？把服务拆开到一个细力度之后，对每一个服务进行更新时产生的风险和代价就更加可控。所以为什么说我们的业务，可能每天都在更新，或者每天都更新非常多次，这是目前互联网行业大家可以去拥抱的一个方向。
接下来，我们的云计算还可以提供一个自定义安全的功能。其实云计算提供的能力对安全级别的要求可以依据业务的一些特征，依据习惯，去做一个安全定义，与传统的不一样。还有，如果我有数据的集成，数据的管理这样一些能力，如果我们能充分利用云端提供的能力，那我的产品就能变得更加高速迭代，能提高产品稳定性，产品能够变得更智能，成本也能更低。
更深一层次还会发展出一些容器类型的服务模式，比如说容器里面我要打包一个镜像，我们要做一个信息镜像也好，我都要关注我的运行时。那如果我们程序员压根就不用关注运行时，他只是写一个函数，写一段代码，他把它提交到一个docker这样的一些环境中去就可以。
我今天想讲的主题叫做已经来到的未来，为什么要这样说呢？因为所需要的技术设施已经逐步成熟，在目前的阶段，我们应利用已有的技术去打造业务架构，把技术方向向一些模式去转变，这才是把未来拉进来的方式。目前为止我们看到的一些创业企业，或者发展很快的互联网公司，他们已经在采用这样的方式，那他们的竞争优势，其实已经潜移默化产生了。对于某些人来说未来已经来到了，对于大部分人来说这还是属于未来性的一个东西。
嘉宾：李晓燕
人工智能
人工智能是最近互联网界很热门的一个词，尤其是在阿尔法狗打败国际围棋大师李世石之后，媒体上开始出现大量的有关人工智能的探讨，但大众对于人工智能还是有点迷茫，究竟什么是人工智能，它能做些什么，它对我们未来的生活能产生什么样的价值呢？
人工智能火了，这跟人工智能的供给链发展有关，比如底层的CPU，GPU，还有这些结构框架，比如说谷歌开源的Tensorflow，亚马逊开放平台，然后是产业应用，比如说AlphaGo的增强学习，还有像对抗生成网络，然后包括现在的迁移学习，以及现在产业中看得到的，人像识别，语音识别，再到上面就是产品定制了。
而我们这么多年积累的是我们开放平台的能力，包括深度学习，语音识别，人机交互等，覆盖面很广。举个例子，五官定位，像faceu照片或视频里的定位人脸对换，这个我们也做得到。语音交互主要就是语音识别，我们在游戏的产品中有海量的语音数据，现在游戏里面我们都做了定制化的语音识别模块。
还有是和AR的结合，比如在某家电品牌的线下门店里的燃气灶它不能点火，但是我们可以模拟它的点火效果，真实度很高，包括一些它的功能，比如慢炖，这种被我们模拟出来的效果得到了业界很高的评价。而且我们没有在硬件上做什么优化，这些效果在普通手机上都可以实现。
因此，我们有理由相信我们的技术在世界上是一流的。
嘉宾：阮良
智能客服
把智能客服推出去，把服务数据和行为数据进行挖掘，然后通过系统优化，智能系统和智能识别进行结合，再以优质的服务向全体客户进行营销，这就是在新时代流量减少的时候，服务产生的更多的价值，然后让企业也同样获得更大价值。
智能云客服专家是什么意思呢？人不可能像机器一样一直能完全符合某个标准，客服也会有情绪难过的时候。每当遇到客服心情不好，就会对服务质量有所挑战，这时候智能监控就显得尤为重要，客服说的每一句都会被分析，每当情绪出现问题时候就会即刻提醒客服主管。
对话完成之后还会有质检，以前的质检顶多覆盖到百分之50，而智能质检至少可以达到百分之7，80，这种比率差别是非常大的。人机互助，机器会帮人工客服挑选三到四个可能适合的答案，人工客服就不用打字了，直接选这个选项，选了之后又能够反过来帮助机器更准确地去制造以后这类问题的答案，以后直接机器回答就可以。此外我们还会有一些智能的分析报表等等来协助业务人员处理问题。
另外值得一提的是关于数据保密的问题，传统金融行业对数据的保密性方面要求非常高，这点大可以放心，我们的客服人员是看不到的用户的数据的。比如说有些需要客服提供身份证来验证，这时候我们客服也是看不到他的具体信息和任何有效客户资料的。
这个时代在变，经济环境在变，消费者在变，所以新的变化，会产生新的问题，那就需要看我们怎么去优雅地解决一些新的问题。
两个变化，一个是经济环境的变化。2016年总的劳动力是9亿，到了2017年会更少，那对于客服这样一个密度相对较大相对较难管理的岗位来说尤为明显；另外一个，流量如果降低了，对我们来说就是想办法把以往的顾客，和已经过来的顾客更好地做转化或者提高复购率，这对企业来说是比较重要的。
第二个是消费者。当大家有钱的时候便会去选择更好的更专业的东西。譬如我去买一个安全座椅，我不会简简单单认准一个品牌就去买，同样大牌也会多看几款去了解材质，如何调节等等，那必然就需要更专业的客服来告诉我。现在有越来越多个性化的东西，大家都开始青睐定制化。
经济环境变了，消费者变了，企业便会产生新的问题，所以我们要去做的就是如何维护和提升客户和消费者体验。智能客服七鱼不是一个系统工具或一个软件，他整个分为3个维度：第一叫响应度，第二个叫满意度，第三个是贡献度。企业在大促的时候客服能力不够，那客户流量肯定会流失，响应度就是对企业的一个贡献，通过服务提升客户的成交率。第二个满意度，服务团队有没有帮客户解决问题，还是只是帮你接通而已，所以满意度其实就是用户的满意度。第三贡献度即是否能够看出商机，七鱼就是一个能够阐述商机给消费者进行转化的产品。
对消费者来说比较重要的，除了金融机构的产品本身，还有服务。把智能客服推出去，把服务数据和行为数据进行挖掘，然后通过系统优化，智能系统和智能识别进行结合，再以优质的服务向全体客户进行营销，相信可以在新时代流量减少时，让服务产生的更多的价值，让企业获得更大价值。
嘉宾：魏文庆
网易有数
我们终极想解决的问题是，人类数据交互用一种最自然的方式来沟通，你想要什么样的数据，机器给你。
传统的数据分析过程，金融业务人员需要分析业务时，会提数据报表需求给IT人员，IT人员写代码或用传统BI工具获取数据、数据建模、制作报表，金融业务人员会根据报表以及自身对业务的理解，分析原因并做一些决策建议，管理者根据报表辅助决策。这个链条非常长，需要反复迭代的一个过程。主要原因是业务人员懂业务但不懂数据技术，不能独自根据数据做一些业务分析，那我们“有数”主要就是解决这个问题，在大数据量的情况下去业务人员自助数据分析的问题。我们希望管理层、从业者和IT人员都能够参与到数据分析当中，来做数据的查询和分析。
我们首先提供稳定的底层平台、强大的计算能力和精确的权限控制，这个是IT人员非常关心的，能保证系统的稳定性、性能、安全性，让IT人员对系统完全的可控。稳定的底层平台和强大的计算能力是我们相对于传统的BI/报表产品的一大优势，互联网公司的数据处理以及系统规模是传统企业无法比拟的。我们还提供敏捷的报表制作和精美的报表展示，让业务人员自助地完成报表制作，并能更好的像管理层演示。我们还自主研发了智能推荐功能，为用户推荐最适合的图表，进一步降低了制作图表的门槛。我们还提供多终端支持和便捷的分享，让管理层随时随地的了解经营状况，发现问题时便捷的分享协作。
最终我们关注的还是一个效率的问题，我们通过数据处理技术和UI技术结合起来，来解决这个自助式的数据分析的问题。通过我们的数据技术和人机交互技术，让人与数据随心的沟通。
嘉宾：余利华
大数据平台猛犸
如果把大数据的业务比作炒菜的话，我们这样一个平台就好比一个厨房。如果你没有在平台内把数据收集起来，就相当于，你炒菜的时候发现这个菜没有，你还要跑菜市场去，这个效率是非常低的。
我们的大数据平台猛犸是处理比较底层的数据服务，把技术都含在这平台里面，提供一个更好的大数据平台服务。
首先，如果没有这样的平台，我们的数据开发效率会比较低。说一个段子，有些公司招聘了一个数据挖掘专家，过两月去问工作干得怎么样了，他说我的数据刚准备好，他整个数据就花了两个月的时间，稍微有点夸张了，其实是因为没有一个好的平台，他找不到他的数据。
准备数据这必然是第一项，另一个就是数据资产缺乏管理。比如说填表，他整个平台上可能有成千上万的表，这是很多程序员开发出来的，程序员一波又一波离职，最终就没有人知道这些数据的含义，这个数据怎么算出来，用什么任务算出来，都搞不清楚，所以这里需要有一个好的管理办法。
第三个问题就是安全的问题，数据源泄漏的问题很严重，所以数据安全需要有保证。
如果把大数据的业务比作炒菜的话，我们这样的平台就好比一个厨房，如果你没有在平台内把数据收集起来，就相当于，你炒菜的时候发现这个菜没有，你还要跑菜市场去，这个效率是非常低的。
所以做大数据业务之前必须有这样一个好用的平台。举一个例子，从导入数据这样一件事情，如果没有平台，要掌握的技能就非常多，但是有平台的话，其实是需要一个表单就够了，不需要专业知识。在我们的平台猛犸里面会有各种各样的数据导入方式，然后这些方式可以定期从你的业务库抽取进来，那就可以从你的数据平台中导入到你的业务中去，来帮助你的这个业务，比方说你把这个业务导出给客服系统。
另一个问题是数据产权开发管理。比如，我们3个业务可能有三千张表，那可能没有人知道每张表的作用，那可能不知道每个数据的数据线方法，也没有人知道这个表我合不合适来用。如果整个企业有成千上万的表并缺乏管理，也不能很好地利用这些表，也无法真正把数据利用起来。我们会提供数据的一个管理方式，描述这些表是干嘛用的，字段是干嘛用的，而且你可以知道这些指标是怎么算出来的，通过这样的管理使数据更规范。
安全问题比较严峻，每个企业会有个公共账号，也就是说每个开发用同一个，这是一个很大的问题，数据容易泄密。解决方式是，每个部门用相应的账号去登陆平台，他做的所有操作我们是知道的，可以去设置他的权限。
总结一下猛犸平台的特性，第一是提高开发效率，做到快，第二是安全和稳定，不能让我的东西泄露出去，第三个是数据的处理，是通过网易很多产品逐步验证过的。我们的思路是在开源的基础上，为了更好地去解决实际运用中的数据问题。
END
你不知道下一个时代的爆发点何时到来，
但100%的「光合客」都在成为有准备的人。
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