在雷锋网刚刚公布的年度掘金榜单中，蓦然认知获得了“最佳智能中台产品奖”，这是目前为数不多的中台产品奖项。
近年来，大家都在讲中台，那么究竟什么是中台？似乎有些明白但又解释不清楚？或许还有朋友对这个概念依旧很陌生，接下来，我们先来简单了解一下。
在中台出现之前的传统企业中，无论企业内部的项目结构如何复杂多变，但大多都还是分为“前台”和“后台”这两部分。“前台”即包括各种与用户直接交互的界面，比如手机app；“后台”则是面向企业内部开发运营人员的配置管理系统，比如商品管理等。
在这种传统的前台-后台架构中，每个项目、组织都很独立，这就造成了每个项目都在发明同样的“轮子”，这不仅使得开发效率变低，也使得企业难以快速响应市场的需求变化。
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在这样的情况下，为了提高开发效率，便有企业整合出了一个中间组织，为所有项目提供一些公共资源，而这个中间组织，就是我们所说的中台。
据悉，最早做出中台尝试的是芬兰的一家游戏公司——SuperCell，说起这个名字大家可能会有些陌生，但提起他们出品的游戏想必多数人都有所耳闻：部落冲突、卡通农场、海岛奇兵、皇室战争……
该公司里，5-7个员工就可以组成一个独立的开发团队，称之为cell。Supercell的中台，指的是公司将游戏开发过程中公共和通用的游戏素材和算法整合起来，并积累了非常科学的研发工具和框架体系，构建了一个功能强大的中台。这个中台可以支持若干个小团队在短时间内开发出一款新的游戏。
紧随其后，国内互联网公司也纷纷开始了各自的中台战略，比如阿里巴巴提出的“大中台、小前台”，华为提出了“平台炮火支撑精兵作战”战略等。根据不同的维度，又可以把中台分为业务中台、技术中台、数据中台、组织中台等。但无论如何分类，中台的关键都离不开几个词：共享、增效、规模化创新。
在了解了什么是中台之后，可能很多人会问，为什么企业一定要用中台？它能给企业带来哪些好处？
在回答这个问题之前，我们不妨先来看看目前企业面临的现状。
区别于传统“以生产为中心”的经营模式，“以用户为中心”才是数字化浪潮时代企业能否在市场竞争中存活下来的关键，这给企业的经营带来了巨大的挑战，不同于传统工业化时代的竞争模式，如今企业的竞争能力已经从过去传统的“制造能力”变成了“服务能力+数字能力+制造能力”。
如今，早已不是之前开发个产品就能获取大量用户的时代了，随着各类企业的逐渐饱和，获取用户不再像从前互联网时代刚兴起时那么容易，而更难的是，如何留存住用户？如何让用户在琳琅满目的产品中不被别家吸引？这就需要企业对自己的目标用户拥有绝对的了解。
“以用户为中心”，首先要做到了解用户。
然而，随着移动互联网及IoT时代的到来，企业的各类营销渠道也开始向线上转移，用户行为大量分散于线上、线下及各类终端设备中，且数据来源多种多样，不仅各个渠道间的信息难以打通，即使渠道破壁，繁杂的异构数据不仅让企业获取数据变得难上加难，也使得企业难以有针对性的调整业务战略。如何获取并分析各个渠道的用户信息成为了企业能否快速响应用户，精准预测需求的首要问题。
最新的AI中台要解决的，正是这样的问题。
传统的数据中台实现了组织内数据标准的统一，为前台业务提供了自动化、自助化的敏捷数据能力输出，但这些都只是使业务方面感觉更加能用、易用而已，想要做到真正的好用，便离不开智能化的能力。AI中台主要承担了复杂的学习预测类智能需求，例如，如何理解现有的数据？这些数据传达了什么？如何通过这些信息更精准的理解用户意图？如何辅助企业进行决策？这些都是AI中台要解决的。
举例来讲，一家企业可能布局多个推广渠道，在这些渠道中用户的反馈信息将会被实时记录下来，AI中台可以通过NLP等技术将诸多异构数据转换为同构数据，并生成用户画像及决策建议，进而将决策建议覆盖到每个渠道去，反哺前端业务。
那么，荣获“最佳智能中台产品奖”的蓦然认知，在AI中台方面又做了哪些呢？
简单来说，就是在数字化经济时代下，企业的经营模式已经从原先的“以生产为中心”转变到“以用户为中心”，企业主们迫切需要跳过中间渠道商去真正了解自己的用户是谁？他们想要什么？企业应该提供什么？
而在当下的物联网时代，终端多样，数据异构，想要向从前一样仅从单一渠道便能洞悉用户意图，显然是不可能的了。那么如何有效获取各类渠道信息？如何根据繁杂的信息构建精准用户画像？如何做出更精准的营销决策？是这个时代下企业们所面临的首要问题。
而蓦然认知要做的，正是帮助企业们去解决上述问题。
简要些说，蓦然认知的AI大脑中台通过NLP技术“把异构数据转成同构数据，非结构化数据转为结构化数据”来统一企业全流程数据管理，为企业提供建议决策，帮助企业提升运营和变现能力。
具体来讲，蓦然认知的AI大脑中台可以大体分为感知层、认知层和服务层。
感知层会将语音信号处理、图像识别、手势识别、触控交互等多模态交互方式收集的信息进行统一的接入管理。
进而转入到认知层，将这些信息转化为统一语言表示，再通过自然语言处理技术对其进行分析理解，生成用户画像，进而实现精准的搜索推荐和智能决策。在这一部分，蓦然认知既可以帮助企业运营，也可以为企业搭建自己的配置管理平台，这样一来，企业可以依据自身所需，根据其业务等内容来进行自定义配置和管理。在企业较为注重的数据管理方面，蓦然认知也可以助其构建日志存储分析平台，通过它对沉淀的数据进行存储、处理、分类加工及深度分析，以便于企业后续进行模型迭代、产品分析和可视化等。
在服务层，AI大脑平台不仅可以进行各类设备的IoT控制，也可以方便快捷的接入各类第三方内容和服务，这里的服务不仅包括各类生活服务，也包含了诸如售前咨询、电商、保险等各类企业服务。
1，帮助企业对数据进行分析处理并据此提供策略化建议，辅助企业营销决策，反哺前端业务
蓦然认知可通过多模态交互方式帮助企业收集用户数据，包括语音、触控、图像等多种方式，并将异构数据同质化。以4S店为例，蓦然认知在线上，将车企微信端、网页端及其他线上营销渠道数据融合；在线下，从店内的摄像头、传感器、呼叫中心获取数据，“以用户为中心”将售前、售中、售后、金融等全渠道信息打通，并将多种异构数据形式转化为统一形式表示，打破各渠道间的壁垒，帮助车企及经销商更加精准的预测用户的需求和行为，辅助销售人员更快获客。
2，辅助企业进行技能配置、运营管理
如上文提及，蓦然认知可以根据企业需要，为其搭建自己的配置管理平台，帮助企业进行自定义技能配置、数据管理、运营管理等。举例来讲，蓦然认知可以为企业搭建自身的运营平台，根据企业的个性化需求，为其配备诸如用户满意度检测、用户高频需求洞察、用户分层精细化运营等技能，企业不仅可以通过这些来更清晰的了解自身用户，也可以根据算法推荐的内容来对用户进行实时管理、主动推送等。
3，提供完整私有化和定制化部署，解决企业个性化需求和用户数据安全性问题
不仅可以提供企业通用AI中台系统，也可根据企业的个性化需求提供私有化和定制化部署，实现企业对服务、内容、算法的高度自主可控和灵活管理，帮助企业实时对生产、销售、管理等进行监管，解决企业个性化需求和用户数据安全性问题。
在了解了这么多之后，到底哪些企业是切实需要的呢？
我们在上篇中曾经谈到，中台有几个关键词：共享、增效、规模化创新。既然涉及共享，倘若一家企业的项目或业务线十分单一，那么共享的意义便不复存在。所以需要运用到AI大脑中台的企业通常会具备以下特征之一：
（1）正在或需要进行多业务扩张、多消费渠道触达，难以通过单一渠道触及用户、管理用户；
（2）内部组织结构复杂，希望协调各组织间的资源等；
（3）内部有多条产品线或多种业务形态，各业务单元之间存在重复的功能模块；
（4）企业内部使用了多种管理系统，需要打破各个系统间的壁垒进行统一管理。
那么具备这些特征的企业通常分布在哪些行业呢？
根据爱分析的统计数据显示，数据智能在品牌营销、金融、政务、零售等领域处于相对成熟的阶段，也就意味着这些行业对数据收集、监测、洞察、决策、重塑的需求更为强烈。
换句话说，品牌营销、金融、政务、零售、医疗这些行业都将是AI中台的极佳落地场景。
前面我们强调了蓦然认知可以为企业提供完整的私有化和定制化部署，但倘若每家企业都要从头开始进行定制，那么就要耗费大量的时间精力，难以快速满足客户需求。
因此，蓦然认知建立了自身标准化的定制流程，可以做到快速适配不同企业。
AI中台本身在行业中沉淀的技术能力是相通的，底层架构中绝大部分具有共通性，差异化则更多的是体现在前端业务，这就给蓦然认知AI大脑中台快速移植到不同的行业中提供了有力保障。仅通过一个已有案例，蓦然认知便可构建出通用的底层数据模型及行业知识图谱，并可快速移植到同类其他企业中去，帮助企业建立自身的知识图谱和用户画像。
除此之外，蓦然认知还拥有服务快速接入、终端灵活适配、数据安全可控、功能个性化定制等多重优势。
目前，在AI大脑中台方面，蓦然认知已与TCL等企业达成了长期合作。而家电、金融、酒旅、快消等领域广阔的市场规模，也确保了蓦然认知有足够丰富的场景来进行构建。随着数字化的不断深入，未来，场景和技术的深度融合将会使得AI中台的作用被更加淋漓尽致的突显。
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