数有价，AI 无界 | IBM 数据与AI线上论坛

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AI分享·AI畅谈
快来留下您想交流的内容，与志同道合者一同畅想吧！

杨万明: 大家好，我来了

尹哲龙: 大家早上好

陈洪俊: 大家好

纪冉: 大家早上好呀

纪冉: 据说9点半有直播～那我先吃个早饭，坐等开始咯

陈俊亦: 来的挺早啊

秦国秀: 大家好

郭峰: 签到

李小煜: 上午好

李晓岩: 签到

任小兵: 签到

邓先生: 签到

张震: hi

李健: 签到

陈先生: 早上好

秦宗全: 签到

王成锋: 签到

肖阳: 签到

朱云明: 签到

主持人: 欢迎大家观看直播，我们将在9:30准时开始。

杨瑞峰: 报到

纪冉: 直播快开始了吧？已经做好准备观看啦

翟卓睿: 签到

翟卓睿: 大家早上好

薛海军: 有视频吗

翟卓睿: 有

薛海军: ...

黄立勇: 签到

主持人: 欢迎大家观看直播，我们将在9:30准时开始。

孙琳: 测试网络

吴纯华: 签到

张凯铭: 签到

邓玲: 期待...

Nan Wang: 期待

孙先生: qiandao

董化一: 签到

毛劲松: 早上好！

万小源: 签到

马赛颖: 签到

主持人: 直播已正式开始，欢迎大家在问答区积极提问，我们会有相关专家解答您的问题~

张惠影: 签到

广宇潘: 签到

程春燕: 签到

zuzhaohan: 签到

董化一: 声音很小

胡英琼: 签到

徐敏辉: 签到

林雨声: 签到

熊浩: 签到

臧伟杰: 签到

林伟: 签到

曾红: 签到

郝庭伟: 签到

黄天强: 签到

赖伟: 签到

张斌: 签到

王宇: 签到

欧阳周: 签到

朱先生: 签到

孙经理: 签到

郭峰: AI现在有什么最新趋势？

IBM专家: 平台化，自动化，注入业务

曾永胜: 签到

白雪永: 签到

cui.wang: 还没有开始吗？

IBM专家: 您好直播已经开始了请您刷新页面

陈平: 签到

段伟: 开始了

段伟: 笨笨

刘先生: 11

王煜: 签到

纪冉: wow

主持人: 直播已开始，可以刷新页面查看直播

胡江浩: 前几天的人工智能大会被受关注

IBM专家: Thanks

陈平: 企业现在在AI上最关注什么

IBM专家: 如何建立企业级AI平台，如何与业务紧密结合

王宇: 签到

何世巽: 签到

邓玲: 恭喜IBM的Project Debater获得“卓越人工智能引领者”大奖

陈经理: 签到

刘苑: 迁到

林伟: 还是看不到画面啊

IBM专家: 请您尝试刷新页面，直播已经开始啦～后续内容更加精彩，感谢关注

杨恒: 签到

李庆丰: 签到

张宇: 签到

何波: 签到

向先生: 签到

杨富华: 签到

张晖: 签到

马军: 签到

刘先生: 办公室没有耳机音箱没有字幕不知道说的什么

IBM专家: 10:00-11:00的会议内容是有字幕的。另外，您可以浏览全球视角里面的内容，是全球最新的技术及应用视频，里面的视频是有字幕的。

张书勇: 张书勇：签到

主持人: 如果看不到画面可以尝试换下浏览器，推荐使用火狐、谷歌、360、遨游浏览器，或者查看是否安装flash插件

潘泽华: 签到

吴昱: 签到

杨平: 签到

袁志刚: 签到

何勇华: 签到

于凯: 签到

陈磊: 签到

王艳峰: 签到

赖祺颖: 签到

裘咏杰: 签到

胡蓝: 签到

秦国秀: 签到

陈建龄: 签到

白彬: 签到

张腾: 签到

袁志刚: 签到

李天行: 签到

陈俊亦: 签到

剧森: 签到

张文亮: 签到

李向武: 签到

罗代南: 签到

候月从: 现在企业对于人工智能的接受度怎么样？

IBM专家: 很快扩大，下一步是如何实现

何华彬: 签到

纪冉: 两位主持人讲的很好啊

纪冉: 很期待10点的主会场内容

shisongling: 早上好

阳世洁: 签到

魏远中: 现在语音客服很普遍了

纪冉: 就想看这个10分钟构建企业级对话机器人

蔡民东: 签到

邓玲: 人工智能最关键的是数据、建模和机器学习，如果可以实现80%的人工智能生命周期自动化，那构建人工智能速度就能大大提升

彭季冬: 666

邓玲: 我对这个不用写代码的对话机器人也特别好奇

luo: 很想了解这种对话机器人的能力

张诚: 使用人工智能能为企业带来哪些竞争力？

luo: 还有各个行业的应用落地很关键

owen: 666

邓玲: 应用层面特别重要

邓玲: 主会场是谁主讲啊？

郑光旭: 期待进一步的分享！案例很有借鉴意义

IBM专家: Thanks

邓甜: 来迟了

IBM专家: 没关系

shisongling: 官网上的案例链接给一个呗

IBM专家: www.ibm.com

晓峰吉: 来啦

吴昊: 打卡

陈荣生: 来啦

主持人: 资料中心有很多丰富的资料，欢迎点击查看

尹哲龙: 在百度搜索人工智能企业第一个广告是不是你家网站啊

邓玲: 期待8月的打开AI黑盒

陈理航: 数据治理上是最费时费力的，IBM有什么能方案能提升数据治理？

IBM专家: 这是一个很专业的问题，做过数据治理的都知道，数据治理不好做，产品能完全满足客户需求的也少。 IBM做数据治理很多年了，产品和工具，项目实施的最佳实践都积累了很多，从元数据，到主数据，到数据血缘，企业级数据资产目录，到流程等都有一套工具和方法论，其中的， WKC watson knowledge catalog 就是一个龙头产品，当然数据治理前期的数据梳理工作也特别重要。我们会根据大家的关注度，安排产品演示，数据治理可能会有演示。

郑俊: 签到

韩金龙: 签到

胡国敏: 签到

li fang: 666

高健: 签到

杨磊: 签到

李永龙: 签到

余晓天: good

罗晓东: 签到

钟伟: 签到

王伟: 签到

张羽: 张羽签到

高玉高: 人工智能现在在应用上有那些阻碍？

IBM专家: 这个问题比较大，我简单说一些，比如对AI的决策表示怀疑，模型是否可信？还有对成本比较担心，觉得业务价值与投入产出是不是可比。我们已经考虑到AI投入生产之后的问题了，基于客户的要求，我们Watson OpenScale, 监控模型运行，进行模型解释，解决业务部门的担心，防模型失真，漂移等。

应会民: AI阶梯是否可以多阶梯同步进行？

IBM专家: 是可以的，国内的客户关注点不一样，往往选一个热点开做，或进行改造，也有的客户不同的部门做不同的工作，比如，有些银行，业务创新部门从AI切入，数据部门从数据治理入手。

luo: Daniel 的五方面，一语中的

IBM专家: Thanks

张宁: 期待分享人工智能在金融行业的应用

IBM专家: 如果时间来不及，欢迎线下进一步探讨

王阳: 签到

luo: 体验很好

IBM专家: Thanks

鲁琳琳: 签到

王秋捷: 签到

邓玲: AI阶梯好形象，让企业进阶提供了清楚的roadmap

IBM专家: Right

陶义: 签到

安慧刚: 人工智能如何才能规模化？

IBM专家: 从业务入手，看看哪些是方便替换人力，技术成熟的，比如，利用视觉，听觉，自然语言相关的工作，现在技术比较成熟了，一些工作可以规模化了，象先进制造业，已经开始采用机器视觉做质量检测，用机器客服代替部分人工客服等

李明: 不错

IBM专家: Thanks

李明: 企业从最先从哪些应用开始使用人工智能能快速看到效果？

IBM专家: 根据不同的企业，基于您的数据，先建立先进的平台

白硕: 签到

张梓轩: 签到

孙强: 怎样才能AI规模化

IBM专家: CP4D提供基于混合云平台，私有云或者公有云都可以，集群部署

luo: 演示好cool

IBM专家: Thanks

wangxian: 对输入数据集是不是也需要进行清洗?现实中真实数据通常质量不高，这方面需要很多时间精力。

IBM专家: 这个工作耗费大量的人力，过去通常人工为主，或自己开发一些小工具来做。现在数据治理工具把AI技术加入了，能替代一部分人工了，比如识别出敏感数据，对数据质量差的数据进行特别识别处理等，提高了效率，但依然需要相当的人工去做数据清洗。

主持人: 如果您画面不清晰，您可以将鼠标放置视频右下方，画质选择1080P会更清晰，如果您的浏览器没有该选项，建议您使用火狐、谷歌、360、遨游浏览器进行观看

张智伟: 统一的平台对部署AI有什么好处？

IBM专家: 统一的人工智能平台，从数据采集，治理，分析，训练，部署，监控可以实现一整套的DataOps 和 AIOps，这样就可以把数据，算法、经验都固化到这个平台上，最大化的实现数据的价值。

高先生: Cloud Pak for Data都有什么部署模式？

IBM专家: 数据是企业的重要资产，Cloud Pak for Data 可以部署在距离数据最近的地方，例如在企业内部的 OpenShift (基于K8S) 部署 Cloud Pak for Data。另外也支持混合和多云部署。

陈俊翔: 干货满满

IBM专家: Thanks

陈俊翔: Cloud Pak for Data都有什么部署模式？

luo: 线上感受也很好，在办公室就能参加很方便

IBM专家: 欢迎

王长壮: 统一的AI平台，各个过程的透明化对公司来说也很重要，IBM如何能保证各个过程对用户来说的透明度的呢？

IBM专家: AI资产和数据资产一样需要统一的管控。透明公开，和授权访问两方面都需要兼顾。IBM的Cloud Pak for Data作为一个统一的数据和AI平台。在保证授权访问的同时，使用开放，自助服务式的数据目录来实现透明度。

宋伟伟: 企业没有AI经验，部署Cloud Pak for Data是否容易？

IBM专家: Cloud Pak for Data 可以部署在任何运行 Openshift 的集群上，部署形式非常的标准化。

徐永: IBM客服机器人还可以做数据分析

IBM专家: 是的，它内部集成了机器学习

许小姐: 字幕颜色跟北京图片融合一起，有点看不清字眼

IBM专家: 谢谢您的反馈!可以试着将播放窗口的播放模式更改成1080P，这样就清楚了

纪冉: 我也有的地方没看清楚，可以试着将播放窗口的播放模式更改成1080P，这样就清楚了

IBM专家: OK

wangxian: 很有效

IBM专家: 谢谢！

杨庆良: 签到

王永欢: 来的晚点了，签到学习

IBM专家: Welcome

邓经理: 真棒

IBM专家: Thanks

主持人: 您可以将鼠标放置视频右下方，画质选择1080P会更清晰，如果您的浏览器没有该选项，建议您使用火狐、谷歌、360、遨游浏览器进行观看

邓经理: 新奥集团用得很成功啊

IBM专家: right

张俊达: watson早有耳闻，终于见到真面目了

IBM专家: Thanks

黄琪: Cloud Pak for Data的部署周期有多长？多久能看到效果？

IBM专家: 根据客户的环境情况，快的2-3天就可以，有时会遇到网络、机器环境等问题，可能花的时间长一些。一周之内应该可以部署完。我们内置了不少用例，部署完后，可以即刻看一下效果。

张俊达: 丁院长语速可以再快点啊

IBM专家: Thanks

吴昱: AI算法的演进对系统的升级换代有影响吗？

IBM专家: 现在经典的AI算法都已经包括在Cloud Pak for Data平台上了，我们会通过系统升级的方式支持最前沿的算法创新。

邓经理: IBM AI这方面的资料可以下载吗

IBM专家: 您好！主论坛的 PPT 可以在屏幕右下角的 PPT 下载处下载。另外，请您浏览主页面左侧的全球视角，和资料汇总。有大量的全球的最新技术、解决方案视频，介绍， demo 等。干活满满啊！

夏边德: 不错

IBM专家: Thanks

邓玲: IBM的产品这么多都是可以低代码开发就可以应用，真好

IBM专家: 谢谢您的认可！

邓玲: PA有试用版本吗？好想试一下

IBM专家: 看有没有未来规划，如果有，可以进一步聊

邓经理: 投资Waston至少需要投多少钱

IBM专家: 看具体场景

纪冉: 刚才德慧基于Cloud Pak for Data 开发了数据治理相关应用，最大的收获是什么？

IBM专家: 体验很棒

杨硕: 这个连线QA牛

IBM专家: 谢谢认可！

Xudaiyu: 这个连线QA非常好！

IBM专家: Thanks

owen: 介绍一下 Planning Analytics与原来的TM1是什么关系？

IBM专家: Planning Analytics是TM1的新一代产品

Mark Zhou: 建议直接在IBM的公有云上测试。IBM公有云上可以有免费试用，还有手把手的课程，免编程搭建一个聊天机器人。

邓玲: 刚刚冯总讲的PA

IBM专家: 关于Planning Analytics 的试用，您可以跟我们数字销售中心联系4006690260

马宗志: 如果没有AI的相关人员或者经验是否可以操作好Cloud Pak for Data

IBM专家: 可以的。只要您的组织有需求，有规划，有决心，我们可以扶您上马

纪冉: 企业级对话机器人～

姚阁下: 这次的形式非常不错

IBM专家: Thanks

杨硕: QA之后还有现场Live demo

邓经理: 邓玲，你跟我妹妹的名字完全相同呢

IBM专家: 缘分

gao: 麻烦watson assistant link再share一下

IBM专家: https://cloud.ibm.com

邓玲: 缘份啊，邓经理

邓经理: 难得在同一会议地点遇到哈哈

IBM专家: 我们很高兴给大家搭建了一个互动的平台

徐永: 人工智能未来在哪些层面会快速普及？

IBM专家: 各个行业的生产业务中，基于强大先进的平台

魏远中: AI还有什么发展趋势？

IBM专家: 先进开放的平台，数据的可管控，与业务密切融合

胡江浩: 未来人工智能在企业中还有哪些新的应用场景？

IBM专家: 各个行业，AI融入到日常的业务中

纪冉: 我也在同步操作

纪冉: 给大家分享一下link

纪冉: https://cloud.ibm.com

IBM专家: 进IBM的云第一次需要简单注册一下，登录后，在上面的搜索框中，如果想使用Watson assistant对话机器人，就可以，搜assistant, 很简单几步就可以在IBM的云上启动一个对话机器人构建环境。现在在演示的watson knowledge catalog。

Qin Runpu: 自学习的能力怎么体现？能否再详细介绍一下？

IBM专家: https://www.ibm.com/demos/search/?lc=en

姜先生: WatsonDiscovery 是做什么的？有没有演示、视频、文档这些？

IBM专家: https://www.ibm.com/demos/search/?lc=en

liu sheng li: 大家听到的 IBM project debator, 辩论机器人，其核心技术也是自然语言的，Watson技术。自学习能力是NLP的深度学习。

luo: 展现形式太棒了！！！

杨硕: 顺畅的live！

尹哲龙: 这次线上论坛太棒了

luo: 贴近客户！

广宇潘: 会议感觉很好

广宇潘: 我的名字不对

侯振宇: 形式不错，内容新颖

IBM专家: Thanks

主持人: 直播回放正在生成中，欢迎持续关注

主持人: 同时欢迎持续关注后续两场精彩活动 1、08月26日-打开AI黑盒，构建可信企业级AI专场 2、10月14日-掘金复杂数据，让数据为业务所用专场

游客: 精彩

日程安排

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9:30-10:00

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10:00-10:15	后疫情时代的 AI 人才与技术 AI 技能与技术，企业数字化转型成功的保障
10:15-10:30	赋能员工专注于更有价值的工作利用 AI 与数据一体化平台，助力团队快速获取数字化技术，降低 AI准入门槛
10:30-10:45	驱动更智能的客户及员工体验金融、制造与能源行业如何通过融合 AI 与自动化提高员工生产力与客户满意度
10:45-11:00	助力企业实施AI驱动的业务分析看地产领军企业如何部署 AI 驱动的运营大平台，加强科学决策力，实现企业高盈利。