08 每个企业都需要一位首席人工智能官（第4/9页）

图8-3 百度商业选址过程

图8-4 百度利用时空数据分析进行商业选址的示意图

百度大数据实验室科学家吴海山对时空数据的挖掘，不仅将人工智能应用于商业选址，其在企业销售环节的应用也立竿见影。比如某个餐饮企业要向1000个用户发出1000张优惠券，但怎样保证这1000人没有光顾过店家并有意前来消费？我们可以根据“老顾客”的特征使用机器学习训练出一个模型。根据这个模型从数据库中找出消费习惯匹配的用户，休息日是宅在家里还是泡吧？经常去的餐饮场所的人均消费如何？喜欢去国外旅游还是在国内旅游？上下班是坐地铁还是开车还是其他的方式？通过对新老用户的相似程度进行排列，选取最接近的1000人推送优惠券——这样的成功率显然比大街上随机发传单高得多。

如果想要寻找合适的智能流服务接入自身业务，每一个企业都需要有人工智能的领导者。传统企业为了利用人工智能的优势，需要理解人工智能能够做什么以及它如何影响公司的战略。为了准备迎接这一颠覆性时刻，公司应该如何组织领导团队呢？

从CTO到CAO：引领企业升级之人

企业永远需要引领技术的角色。如今一般企业都会有CTO或者CIO（首席信息官），为了应对智能革命，吴恩达在2016年11月撰文提出，每一个企业都需要一位CAO（Chief AI Officer，首席人工智能官）。

那么CAO从何而来？CTO、CIO与CAO的关系又是什么？

随着互联网全面渗透，CTO这个角色诞生了。他不同于以往的总工程师等，是特别应对互联网信息化浪潮的角色。在很多企业、单位，初级技术官的职能往往在于搭建一个内网平台，管理软硬件等。然而新的时代，每个CTO是否具有智能化业务的视野则不一定。举个例子，在一些高校商学院，CTO的职责仅限于根据需求来打造网络、办公系统等，不会洞察和利用商学院本身的业务带来的数据增益。比如很多商学院有课程案例销售工作，本可以智能化，对客户订阅进行跟踪分析。金融原本与数据紧密相关，但很多金融学院自身恰恰未能数据化。

很多企业的Web1.0信息化和数据化工作都还没有做好，所以有人提出企业需要CDO（首席数据官）或者CIO。CIO是CTO的升级，来帮助公司组织信息。他们思考如何提升公司信息的传递效率，如何能共享信息而不是各部门重复生成同类信息等。有调查显示，CIO里非技术专业出身的比例也不小，因为CIO不仅要懂技术还要懂业务。

CDO需要有洞察数据含义的能力，比如通过数据可视化技术直观地把握数据反馈；通过“数据挖掘”发现隐蔽的价值所在；通过优化企业数据架构，把无意识状态的数据变成主动的数据燃料。

过去一般IT部门的工作重点是选择、实施和集成ERP系统，管理公司的服务器和网络，使用计算机设备培训所有新员工内部软件和流程以及内部业务运营。具体项目大致包括：员工信息管理，尤其是对人员招聘和流动状况的分析；工资和成本管理；保险和福利；会计电算化；开发项目管理；服务器管理；存储；企业通信；营销自动化；客户关系管理；客户需求分析；企业知识积累等。

然而如今，大型ERP系统正在被云托管的专门的SaaS产品所取代。这些应用程序具有对消费者友好的用户界面，购买、使用和部署都很简单。企业不再需要几周的搜索来确定最佳的工资软件并花上几个月来实施。比如开发项目管理除了jira（项目与事物跟踪工具）外，甚至第三方办公协同软件也可以完成此类工作。服务器管理有亚马逊网络服务、百度云、阿里云等；企业存储有百度云盘；企业通信有企业版QQ，钉钉等。