张溪梦：AI 不会替代数据科学家，而会更好地为其赋能

9 月 15 日晚 7 点，IBM 联合领英，在北京大学重磅发布《A.I.时代职场趋势洞察》。AI 来了，对职场人士是要恐惧，还是种解放？马薇薇、邱晨、黄执中、胡渐彪、周玄毅，带来一场题为“职场人士，是否需要恐惧 AI ”的世纪之辩，非常精彩。

GrowingIO 创始人 & CEO 张溪梦受邀出席，和 IBM 副总裁、大中华区首席营销官周忆、医界名匠江泽飞、创作鬼才陈伟伦、中国合伙人王强四位大咖一起，探讨 AI 和职场的关系。

在活动现场，被誉为“硅谷数据帝”的张溪梦（Simon） 用一个“魔法留存数字”的案例，诠释了 AI 如何为互联网运营效率提升带来指数级的增长。

1.数据和 AI 的关系是什么？

首先，数据科学这个部门最早是在硅谷，领英和 Facebook 大概在十几年以前最早在企业里设立了这个部门。数据科学家首先需要具备一些基本技能，比如编程的能力，数据可视化的能力，云平台并行处理的能力，对商业最基本的理解，还有强大的沟通能力。其中数据科学家很重要的工作就是利用统计学、机器学习以及神经网络的算法对系统做判断和预测，这是数据科学家很本质的工作。

刚才江老师（中国乳腺肿瘤科顶级专家、中国临床肿瘤学会常务理事、副秘书长 江泽飞）分享了机器学习在医疗领域的应用，能识别语音、识别文本，这些最终会落实到医生迅速判断肿瘤的原因。数据就像原油、原料，机器学习就像我们从原料里抽象提炼价值，提炼金子、钻石的方法。

以前我们在领英做过一个工作，通过职场人的社交关系能够潜在预测一个人未来有多大可能性能成为 CEO，有多大可能性能成为周总（ IBM 副总裁、大中华区首席营销官 周忆）这样的 CMO，有多大可能性能成为非常成功的肿瘤科医生，以及有多大可能性能成为教书育人，培养那么多去海外学习回来报效祖国的老师。

数据赋予了我们巨大的能力，帮助我们分析、提高认知，让我们把以前不能做的、想象不到的变成可能，我觉得这就是数据和 AI 之间最基础的一种关系。

2.AI 是否会替换数据科学家？

我简单分享一个以前我在领英感同身受的数据分析故事，我加入领英是 2010 年，当时领英整个数据科学团队共有 14 个人，每年领英都至少要用 6 到 7 个数据科学家，这些数据科学家基本都是 MIT、CMU 等顶级名校毕业的，去研究一个东西：领英产品里有那么多功能，用户因为哪一个功能而爱上这个产品不能自拔、反复使用呢？

当时的做法是这六七个或接近一半的数据科学团队需要花三个月到四个月的时间每年来研究产品里面哪个东西会生成真正的产品黏度，后来被领英总结出了方法论“魔法数字”，特别是互联网社交产品。

但我们 GrowingIO 今天做的工作就是帮助产品能够通过机器学习算法， 把此前需要 6 - 7 个数据科学家花 3 - 4 个月的工作，一天或一键就能完成。而做这个工作的核心不是为了替代掉数据科学家本身，而是要大幅度地赋能。因为这些数据科学家也好、职场人也好，他们有更高级的创意工作需要去做，这里面价值和想象是无限的。

我们指尖的技术正以指数级的速度不断进化，这也催生了新时代的游戏规则—— 发展不再是线性的进步， 而是指数级的飞跃。

当你把指数级扩充的知识与指数级增长的技术能力相匹配， 你就能实现指数级的产出。所以尝试 GrowingIO 的魔法留存数字，指数级增长，点击【阅读原文】立即试用。

关于 GrowingIO

GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品，吸取国内外数据分析的最佳实践，颠覆传统数据采集流程漫长、耗时耗力的弊病，创新一套秒级数据采集和分析解决方案，为用户获取全量、实时用户行为数据，并提供业内领先增长咨询服务，为产品和用户增长提供决策支持，用数据驱动企业增长。