發展AI應追求技術與應用平衡 資料科學家從心理著手
- 2019-02-12
李浩德提醒，技術團隊想在市場獲利，就必須要有良好的事業模型。
專業技術人才除了深刻理解各領域的知識以外，也要思考商業本質。
想要解決什麼樣的問題，進而創造商業價值；以及如何創造全新的價值。
李浩德認為在機器學習中，必須握有關鍵技術與領域知識才能互相結合。
比方說，醫療人工智慧，除了人工智慧運算技術以外，還需要有醫療專業，
才能正確訓練人工智慧的判斷方向。
產品銷售戰：心理大於行為
透過心理學分析消費者購買生態的過程當中，
李浩德說，比「行為」更基本的元素，莫過於「心理特質」這樣的人性元素。
有了更深層與核心的分析，才有辦法再進一步精準分析出消費者行為。
與多元且不斷進步的各類技術相比，應用技術才是商業落地更應該看重的方向。
透過心理學的方式分析購買行為、動機、背後成因。
在分析消費者的個人經驗時，很多時候都是許多點狀的資訊累積而已。
應該將這些資訊，化為整體大面向來分析，
才能在短時間之內吸取領域知識的精華。
