上一篇博客我说过，我会尝试各种姿势，将企业应用分论坛新技术、新产品、场景解读一一分享给大家。今天带给大家企业应用分论坛阿里巴巴信息平台事业部资深算法专家李波所分享的《企业智慧大脑-AI组织赋能》
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以下为演讲摘要：
互联网下半场三大主题：线上线下打通，人工智能，对企业服务，三者相互结合正在极大地改变和优化企业职能的运作。本次演讲将阐述人工智能给企业带来的真实价值，如何构建企业智慧大脑，并在HR、法务、IT资产管理等场景切实落地。
1， 信息平台事业部，是阿里巴巴内部协作/运营平台的建设者，负责所有内部系统，包括：人事HR、行政、财务、采购、IT服务、资产和外包管理、工作流、办公网络等系统。
2， 企业数据智能团队，成立了1年多的时间，在信息平台数据化策略的大背景下，探索了“企业智慧大脑”方向，在多个企业业务领域取得了落地成果。
1，企业智慧大脑的概念：基于人工智能、大数据等新IT技术的融合而构建的企业智能化开放创新平台，辅助智能决策和业务自动化，驱动业务系统的智能化升级，从而实现更加个性化、定制化、精细化的企业生产和服务。
2，“信息孤岛”主要针对企业内部的数据不互通。造成原因一是业务发展的不均衡，以及技术系统发展的先后关系，造成两个系统在描述同一个业务概念的时候，使用了不同的数据模型，导致数据无法打通。二是大量的数据还存在于线下，比如纸质文件，法律文书、报销票据以及用户行为（如：会议室是否正在被使用）等。此时需要运用NLP，CV等AI技术，结合相对低成本的iot设备，来打破信息孤岛，帮助我们提升效率。
3，深度融入应用。以行业+AI的方式，将AI融入应用。传统行业的组织内部运作已经较为成熟，但是有大量的人工工作，效率较低，且容易出错。AI的介入，能够更好提升运营效率。
4，C2B迁移，即C类成功的AI经验迁移到B类应用中。借鉴C类成功应用和C类AI应用的沉淀，可以有效地缩短企业智慧大脑的构建路径。而这可以是未来5-10年，建设企业智慧大脑的重点探索方向。
晋升业务中最为常见的有两个：有哪些候选人有晋升的潜力？ 这些候选人与其他候选人相比，是否更符合晋升标准?这两个问题通常由主管和HR来回答，不可避免地引入人工的主管偏差。我们使用客观数据，构建评价指标体系和算法预测模型，在提名和评审阶段辅助主管和HR进行判断决策。
面试官的面试技能和成熟度，直接决定了招聘的效率和效果。但不同于晋升辅助模型，面试官模型缺乏客观的历史数据。因此，建面试官评价模式时需要选择用主动学习的方式，将人工建模与机器建模结合。虽然20%的模型覆盖率不是特别大的一个数字，但对面试官的数据化运营可以起到很大的帮助作用。
由于每个员工花名的独一性，即使离职员工花名也会得到保留，所以新员工取花名是一件困难的事情。它可以随机推荐花名，也可以指定关键词去检索花名，甚至还可以基于描述、释义偏好来取名。例如，你希望花名中含有“在前面开路引导的人”的意义，智能花名系统就会推荐“先驱”、“先锋”、“开拓”等花名给你。智能花名系统上线以来，员工采纳率达到60%以上。
它能自动审核协议中存在的潜在风险，并给出建议。能进一步降低平台风险。目前，自动文书协议审核的识别准确率在98%左右，能检测出85%的违规内容。除此之外，AI还能帮助进行合同形式的审核。包括合同文本内容一致性审核、合同金额正确性检查（如大写金额和小写金额是否一致）、条款完备性检查以及序号、错别字检查等。准确率在90%以上，并具有很大的功能扩充弹性。
大量法律文书，无论是合同文书，诉状，还是证据等，主要以纸质形式存在。如何实现纸质文件到信息系统的对接，决定了整个业务信息化处理流程的效率。智能文书录入不仅能将线下文本自动转化到线上，更能通过NLP信息抽取自动提取录入关键信息，对条款类型进行分类。
合同检索对安全性和保密性要求极高，这套系统在开发和部署阶段，实现了一整套密态检索功能，能有效保障数据的安全性。目前，针对法律文书的特点，系统还实现了定制化检索和排序的流程，使得整体检索相关度在90%以上。
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