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[]Stratifyd创始人汪晓宇：打造AI数据分析生态 | 亿欧专访( 二 )


“能否有一个AI驱动的数据分析平台 ， 帮助大部分企业在不花费大量学习成本的情况下 ， 引入AI技术并提升经营效率？”这是Stratifyd Inc.创始人汪晓宇一直在思考的问题 。
在北京读完大学后 ， 汪晓宇便前往美国求学 。在北卡罗来纳大学（UNC）夏洛特分校博士毕业后 ， 汪晓宇先是留校任教了5年时间 ， 之后便全身心投入到研究工作当中 。Stratifyd Inc.就源于美国数据可视化研究中心计算机科学博士后的研究工作 ， 汪晓宇和同事们曾一起研究如何利用AI获取、分析并可视化展示非结构化数据 。
在研究过程中 ， 汪晓宇渐渐发现 ， 非结构化数据的可视化功能可应用于舆情预警、市场营销、客诉分析等众多领域 ， 于是创办了Taste Analytics ， 希望能够帮助更多企业高效完成数据的收集和分析工作 。
汪晓宇告诉亿欧 ， 公司刚成立的那段时期便积累了很多客户 ， 例如其中一个企业客户的邮箱 ， 每周能收到几十万封投诉和建议邮件 ， 而Taste Analytics提供的方案可以帮助公司快速将邮件内容聚类、整合 ， 通过图表视图来告诉运维人员用户反馈了哪些问题 。
值得一提的是 ， Taste Analytics只提供数据分析服务 ， 并不会抓取或存储邮件信息 ， 所以企业不用担心隐私泄露的问题 。
产品逐渐成熟后 ， 汪晓宇和团队成员开始探索更多可能性 ， 选择的方向最终确定为 “通用AI数据分析平台” ， 公司也更名为Stratifyd Inc. 。
“之所以要做通用AI数据分析平台 ， 是为了使这款产品能够让技术人员、业务人员、学生、学者等各个群体 ， 都可以很快上手并分析处理他们所研究的内容 ， 并以图像、图表等可直观接收的形式展现 ， 提升工作或学习效率 。这个过程他们无需理解什么是神经网络、什么是AI 。”汪晓宇表示 。
Stratifyd Inc.通用AI数据分析平台 ， 更像是将汪晓宇团队此前的“定制产品”变成“可量化产品” 。按照汪晓宇的话来说 ， 用户端的简单易用 ， 意味着前期底层代码设计和模型训练的工作量将会大大提升 。
此外 ， 为了保证最终输出数据的准确性 ， Stratifyd Inc. 前期做了大量的非监督AI学习工作 ， 简单讲就是 把普通工作人员需要去深入理解的这种算法能力 ， 以体系化、平台化的方式集成到通用数据分析后台中 ， 这样的话用户就不需要花时间去学习分析方法以及人工完成分析了 。
AI赋能多行业客户 ， 助力企业高质量增长
Stratifyd Inc.将通用AI数据分析平台命名为Stratifyd ， 希望用户能够第一时间想到在使用产品后的收获——高效运营、模型预测、辅助决策 。
亿欧在采访中了解到 ， Stratifyd兼具实时交互、图像可视化、结构化和非结构化数据分析能力 ， 能够帮助大中小型企业定位用户、员工以及市场中的海量文本反馈信息 ， 洞察其商业价值 ， 提升企业经济效益 。
汪晓宇表示 ，Stratifyd有两大核心优势 ， 第一是通过系统化的数据收集分析 ， 减少企业运营的中间环节成本 。
“我们的一个客户是一家大型车企 ， 使用我们的系统之后 ， 用户无论通过售后服务、电话投诉、社交媒体还是其他渠道反馈车辆问题 ， 都会由我们的系统收集并分析数据 ， 将问题直接反馈到相应的生产环节——这就节省了中间信息收集和部门间传递的过程 。”
Stratifyd的第二个优势在于 ， 能够通过现有数据建立预判模型 。“实现这个功能首先源于Stratifyd提供的自动监测、自动管理算法 ， 通过这些算法 ， 系统能够自主分析未来哪些部件有较大的维修或更换需求 。”
Stratifyd在完成数据的分析和预测后 ， 能够根据企业需求以数据或图像形式提供后续决策参考 ， 这也让企业决策者在制定发展计划时 ， 能够获得更好的客观参考依据 。
汪晓宇表示 ， 公司客户包含三大行业方向：金融和保险行业：客群主要为银行信用卡、电子银行等业务部门 ， 这部分客户面临的难题是数据维度广、计算模型繁琐 ， 人工计算和预测难度较高 ， 而Stratifyd的非结构化数据整合分析便可以解决这些问题；本地化和全球化的医药厂商：这部分传统企业的特点是生产和销售链条较为繁杂 ， 各环节相互沟通成本高 ， 很适合使用Stratifyd提升整体效率；零售快销行业：其使用Stratifyd的逻辑与传统医药厂商类似 。


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