第58章 峰会亮剑！用AI决策系统碾压对 (第2/3页)
他知道，梁子彻底结下了。
但无所谓。
从陈伟在台上含沙射影开始，这场战争就已经打响。退缩没有用，唯有迎战。
回到座位时，李铭正焦急地看表。
“你去哪儿了？马上到你上场了！”
“洗了把脸。”林辰坐下，从包里拿出笔记本电脑，连接调试线。
“刚才陈伟那边的人过来，说你……”李铭欲言又止。
“说我什么？”
“说你……口出狂言，不知死活。”李铭压低声音，“林辰，我知道你憋着火，但一会儿上台，千万冷静。今天是行业峰会，台下坐着的都是业内人士、投资人、媒体。话说重了，收不回来。”
林辰检查完连接，合上电脑，看向李铭。
“李总，你觉得我刚才在洗手间，应该怎么做？赔笑脸？说‘陈总您批评得对，我们小公司就是胡闹’？”
李铭语塞。
“这个行业，本质是丛林。”林辰的声音很轻，但每个字都清晰，“你退一步，别人不会觉得你大度，只会觉得你软弱，然后扑上来把你啃得骨头都不剩。云图今天敢在三千人的会场指名道姓地踩我们，明天就敢去挖我们的客户，抢我们的团队，断我们的生路。”
他顿了顿。
“所以，这一仗必须打。而且要赢得漂亮，赢得全场都看见。这不是赌气，是生存。”
李铭看着他，看了很久，最后长长吐出一口气。
“你说得对。”他拍拍林辰的肩膀，“去吧，打出星河科技的气势。天塌下来，我顶着。”
林辰点头，抱起电脑，走向后台。
主持人的声音从音响里传来：“……接下来，让我们欢迎星河科技COO，林辰先生，为我们分享‘AI在企业决策中的轻量化实践’！”
掌声响起，比刚才陈伟出场时稀疏不少，还夹杂着一些议论声。
林辰走上舞台，追光打在他身上。他走到讲台后，放下电脑，插好U盘，抬头看向台下。
三千双眼睛。好奇的、审视的、不屑的、期待的。
他看到了前排的陈伟，正靠在椅背上，双臂环胸，嘴角挂着若有若无的冷笑。
也看到了李铭，坐直了身体，眼神里有担忧，但更多的是信任。
还看到了更远处，苏雨晴不知什么时候也来了，坐在角落里，对他轻轻点头。
林辰深吸一口气，握住话筒。
“大家好，我是林辰。刚才在台下，听了陈伟博士的分享，受益匪浅。”他开口，声音透过音响传开，平稳清晰，“特别是他提到，AI不是快消品，不是靠几个程序员加班几个月就能做出来的玩具——我深表赞同。”
台下响起几声轻笑，很多人看向陈伟的方向。
陈伟脸色不变，但放在膝盖上的手指，轻轻敲了一下。
“所以今天，我不讲概念，不讲愿景，就讲我们星河科技这一个月，用AI实实在在解决的一个问题。”林辰点击遥控器，大屏幕亮起，出现一个简洁的界面，“这是我们内部使用的‘AI决策辅助系统’1.0版。它不做****，就做一件事：帮管理者，在信息过载的环境里，找到关键信号，做出更优决策。”
他切换页面，是一个数据驾驶舱。
“比如，这是我们某个业务线过去一周的数据。销售额、用户增长、成本结构、竞品动态、团队状态……总共四十七个指标，每天更新。”林辰用激光笔在屏幕上画圈，“传统情况下，一个管理者要看懂这些数据，至少需要两小时。但我们的系统，可以自动识别异常波动，关联影响因素，给出解读。”
他点击一个标红的指标。
“比如这个，用户次日留存率突然下降3个百分点。系统会立刻分析：是哪个渠道的用户在流失？是产品功能出了问题？还是竞争对手有了新动作？然后，它会给出三个可能性排序，并附上支撑数据。”
屏幕上弹出分析结果，逻辑清晰，数据详实。
台下开始有窃窃私语。很多做企业服务的人坐直了身体——这个功能，很实用。
“但光有分析不够。”林辰继续，“决策最重要的是落地。所以系统还会生成执行建议：如果是渠道问题，该调整哪个投放策略？如果是产品问题，该优先修复哪个BUG？如果是竞争问题，该怎么应对？”
他又演示了几个场景：供应链异常预警、人才流失风险预判、市场机会识别……
每个场景，系统都能在十秒内给出分析建议，而且建议的可行性很高，明显不是生搬硬套的模板。
台下的议论声更大了。已经有人开始拍照，录视频。
“我知道，有人会问：这东西靠谱吗？”林辰停顿了一下，目光扫过全场，“所以我们做了验证。过去一个月，我们公司内部所有重大决策，都先用这个系统跑了一遍。然后和实际结果对比。”
大屏幕切换成一张数据对比表。
“总共三十七个决策场景。系统建议 vs 管理层实际决策 vs 最终结果。”林辰用激光笔指着数据，“结果显示，如果完全按照系统建议，决策准确率是89%。管理层实际决策的准确率是76%。而如果两者结合——也就是系统给出建议，管理层基于经验做微调——准确率可以做到94%。”
这个数字一出来，台下响起一片吸气声。
94%的决策准确率，对企业来说，意味着什么？意味着更少的试错成本，更快的反应速度，更高的生存概率。
“当然，这个系统还不完美。”林辰话锋一转，“它还有很多局限。比如，它处理不了非结构化信息，比如员工情绪、行业潜规则、政策灰色地带。比如，它的算法模型还需要更多数据训练。比如，它现在只能辅助决策，不能替代人做决定。”
他说得很诚恳。
但越诚恳，越显得刚才陈伟那番“AI颠覆一切”的****，有点……浮夸。
“所以，回到最开始的问题。”林辰看向台下，目光在前排某个位置停留了一瞬，“AI到底是什么？我觉得，它不该是挂在PPT上融资的故事，不该是实验室里跑分的数字，不该是吹嘘未来多美好的空中楼阁。”
他提高了音量。
“AI应该是工具。是能让程序员少加班的工具，是能让管理者少看报表的工具，是能让企业少走弯路的工具。它应该实实在在解决问题，创造价值，哪怕这个价值很小，很具体，很不酷。”
“而判断一个AI产品好不好的标准，也很简单。”林辰点击最后一张PPT，上面只有一行大字：
“别问它有多智能，问它有多有用。”
会场安静了两秒。
然后，掌声响起。起初稀疏，然后迅速蔓延，最后连成一片，比陈伟下场时更热烈，更持久。
很多人站起来鼓掌。投资人飞快记录，记者猛按快门，同行们眼神复杂——有佩服，有嫉妒，也有危机感。
林辰在掌声中鞠躬，走下舞台。
追光跟着他，直到他回到座位。李铭用力拍他的肩，眼睛发亮：“讲得好！太好了！”
林辰笑笑，坐下，手心全是汗。
他知道，第一回合，他赢了。
但战争，才刚刚开始。
3
茶歇时间延长了。
原本十五分钟的茶歇，因为林辰的演讲引发的热议，延长到了半小时。很多人围到星河科技的区域，想跟林辰交流，要名片，问合作。
林辰尽量应付，但注意力一直放在远处——陈伟被几个投资人围着，脸色很难看，正快速说着什么，还不时看向这边。
“林总，您刚才演示的那个系统，什么时候能商业化？”一个做零售的老板挤过来，语气急切，“我们太需要这个了！每个月看数据看得头大，还老判断错。”
“目前还是内部版本，商业化至少还要三个月。”林辰说。
“三个月？太久了！能不能先给我们做个定制版？钱不是问题！”
“抱歉，产品还没准备好，不能拿客户当小白鼠。”林辰摇头，“这样，您留个联系方式，等产品ready了，我第一时间通知您。”
好不容易打发走几个，又来了几个记者。
“林总，您刚才的演讲，是在回应陈伟博士之前的观点吗？”
“只是分享我们的实践。”
“但您提到‘别问它有多智能，问它有多有用’，是不是在暗指某些公司只注重技术炫技，不注重实际落地？”
“这是您的解读。”林辰笑笑，“我的意思是，AI行业应该更关注价值创造。”
正应付着，手机震动。是苏雨晴发来的微信：“讲得真好。我在后面看到，好多人都站起来了。就是……陈伟那边的脸色，好难看。你小心点。”
林辰回复：“没事。你先回去，晚上我早点回家。”
“嗯，加油。”
刚收起手机，一个熟悉的声音在身后响起。
“林总，聊两句？”
林辰转身，陈伟站在面前，脸上挂着笑，但眼神冰冷。他身后还跟着两个人，一个律师模样，一个技术高管模样。
围在林辰身边的人都识趣地散开，但没走远，竖起耳朵听。
“陈总，请说。”林辰平静道。
“你刚才演示的那个系统，有点意思。”陈伟语气随意，像在点评后辈的作品，“不过，我看了下，里面的几个核心算法，好像跟我们云图去年申请的专利，有点相似啊。”
话音不大，但足够周围几个人听见。
窃窃私语声立刻响起。
这是很重的指控，直指抄袭。在技术行业，这是能毁掉一家公司声誉的罪名。
林辰看着陈伟，忽然笑了。
“陈总说的，是云图去年申请的那个‘基于多维度数据融合的决策辅助算法’专利吧？专利号CN2022XXXXXXX。”
陈伟一愣，显然没想到林辰连专利号都记得。
“对，就是这个。”
“那个专利我看过。”林辰点头，“核心思路是用贝叶斯网络做概率推断，结合专家规则库做决策推荐。算法本身没问题，但有两个致命缺陷。”
他顿了顿，看着陈伟越来越难看的脸色。
“第一，贝叶斯网络需要完整的先验概率，但企业决策场景里，先验概率根本不存在，所以你们用了大量模拟数据来填，导致模型严重过拟合，在实际场景中准确率不到50%。”
“第二，专家规则库的维护成本太高。企业业务一变，规则就得重写，你们现在的客户，是不是每个月都要付一笔不菲的‘规则优化费’？”
陈伟身后的技术高管脸色一变。
“你——”
“我们的系统，没用贝叶斯网络。”林辰打断他，语速平稳但清晰，“我们用的是自研的‘动态因果推理引擎’，不需要先验概率，而是从历史数据中自动学习因果关系。专家规则库？我们根本没有。所有的决策逻辑，都是系统从实际业务数据中反推出来的，业务变，模型自动跟着变。”
他每说一句，陈伟的脸色就阴沉一分。
周围已经聚集了二三十人，都在安静地听。有人偷偷录视频。
“专利文件是公开的，算法思路白纸黑字。”林辰看着陈伟，“陈总要是不信，我们可以现在就把两套算法的流程图打出来，现场对比。看看到底是‘有点相似’，还是完全两套东西。”
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