解读|百分点凭啥能推出「中国首个行业AI决策系统」
好大的口气，即使按照狭义来定义人工智能公司，国内少说也有几百家，做智能决策产品和解决方案相关的也不在少数。Deep Matrix凭什么敢称为「中国首个」「行业」「AI决策系统」？我们分别来解读下。
先听一下百分点集团董事长兼CEO苏萌对于智能决策的背景阐述和理解。
背景苏萌从决策的进化、智能革命所带来的鸿沟开始讲起。他认为中国之后的下一个世界工厂将是无人工厂：成本和技术优势决定选址，拼的是智能技术、大数据和人工智能的结合，以及是否能提供智能机器人所需的低廉能源。
这轮智能革命所带来的冲击将远远不只是智能工厂的区域分配，它也带来国家之间、企业之间更严重的智能鸿沟，这种鸿沟形成的速度比人们想象的要快的多。差距一旦形成很有可能将不可逆转，只要掉队就永远无法再跟上。
苏萌很推崇的一家智能企业标杆是美国的Amazon。在过去10年里，Amazon推出了一系列智能化的应用和技术，从最早的智能推荐，到全球第一个物流机器人、无人超市、Amazon Echo（智能音箱），以及新推出的Amazon Key（一款智能送货服务），允许人不在家的时候通过人脸识别远程开锁，让亚马逊的送货员进到他的家里。
短短两年时间，Amazon Echo已经占据了美国智能音箱市场主要份额。未来两年，它带来的市场价值将超过100亿美元/年。亚马逊过去10年时间里市值从175亿美元达到了5600亿，排在苹果和谷歌之后、全球第三。
这种变化，不仅对企业有重要的影响，对国家的政府治理也是如此。在中国也有大量的企业通过部署智能决策系统提升业务效率的例子。
以汽车召回为例，中国是汽车拥有量最多的国家之一，国家质检总局缺陷产品管理中心会负责和决定哪款汽车应该召回。
然而，做汽车召回的决定并不容易。汽车召回对汽车厂家来说是致命性打击，需要慎之又慎。按照传统召回方法，每个季度，缺陷产品管理中心都需要通过会商制度召集专家，花费大量时间来判断和评比相关信息数据。
比如，汽车的问题具体是什么，严重程度如何，故障率相比市场如何，是否有人恶意投诉等等，但由于国内汽车保有量实在巨大，涉及的信息实在太多，完全依靠传统的办法，不仅工作繁重无比，效率也十分低下。
百分点在两年前开始服务于国家质检总局，帮助做了一款智能辅助决策系统。具体做法是通过大量的数据采集，基于机器和智能的知识图谱体系，学习过去几十年里专家们如何判断一款汽车产品缺陷的严重程度，国家是否应该启动对它的召回调查。
现在国家质检总局凭借这套智能决策系统可以随时来做召回判断，时间从过去的200个小时缩短到2个小时，从之前的15个人到现在1个人+机器就能完成。上线1年以来，百分点这款产品已经处理了1000多起汽车召回案例，也协助完成了5000多万辆汽车的召回。
在苏萌看来，智能的进化分成三个大方向：感知、认知、决策。终极智能，是解决问题的智能，其核心是“智能决策”，感知和认知是基础。未来，人类所有的决策都将不可避免的依赖于机器智能。
机器帮助做智能决策的步骤，百分点总结出了5个步骤：问题识别、方案生成、信息收集、结果预测、行动反馈。
现在来逐步回应下文章开头所提出的问题。
Deep Matrix智能决策，百度百科里没有这个词现成的解释。百分点科学家团队在总结了大量案例后，首次为智能决策下了一个定义：在动态和多维信息收集的基础上，对复杂问题进行自主识别、判断、推理，并作出前瞻性、实时性的决策过程，同时系统具有自优化、自学习、自适应的能力。
不仅如此，他们把上述定义落地为了一款产品——Deep Matrix。希望通过该系统，更好地支持复杂业务问题的自动识别、判断并做出前瞻或实时决策。