有時候我覺得吧，這人要是想乾點新東西，就跟摸著石頭過河似的，你以為踩穩了，腳下一滑，就是個跟頭。
數據智能化的事兒，說起來高大上，做起來是真要命。方案劉總批了，預算也下來了，接下來就是找人、找技術、找方向。方遠在大廠乾過，對這塊兒熟，我就讓他牽頭，小周配合，先把技術路線定下來。
方遠領了任務，帶著小周調研了兩周，拿出了一個方案。
“陸總，我調研了幾家做人工智能的公司，有兩家比較靠譜。一家是搞算法的，技術很強，但價格貴。一家是搞平台的，技術一般，但價格便宜。您看選哪個？”
我說：“您覺得呢？”
方遠說：“我覺得選搞算法的那個。數字化轉型第二階段，重點是數據智能化，技術是核心。如果技術不行，後麵推起來會很吃力。”
我說：“那就選搞算法的。價格貴點就貴點，隻要能出活兒就行。”
方遠點點頭，去聯係那家公司了。
那家公司叫智雲科技，是做人工智能算法的，在圈內挺有名氣。他們的技術總監姓馬，三十出頭，戴個眼鏡，說話很快，一看就是個技術狂人。方遠跟他聊了幾次，把我們的需求說了，馬總說沒問題，可以做個試點項目，先幫我們做一個智能推薦模型。
試點項目定在銷售部，因為銷售部的數據最豐富，需求也最迫切。老劉聽說要搞智能推薦，挺高興的，說：“這個好，要是能自動給銷售人員推薦潛在客戶，那業績還能再漲一漲。”
我說：“劉總，這是試點，不一定能成。您得有心理準備。”
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老劉說：“沒事兒，你們搞，我支持。”
試點項目啟動之後，方遠帶著小周，跟智雲科技的人一起乾。馬總派了兩個工程師過來，一個做算法，一個做數據，都是年輕人，技術挺紮實的。方遠跟他們配合得不錯，進展也挺快。
但問題很快就來了。
第一個問題，是數據質量。銷售部的數據雖然豐富，但質量參差不齊。有的客戶信息不完整，有的銷售記錄不準確，有的跟進行為不規範。這些數據喂給模型，模型學出來的東西也是歪的。小周花了大量時間清洗數據，但數據量太大，根本洗不完。
方遠跟我說：“陸總，數據質量是硬傷。如果數據不乾淨，模型再厲害也沒用。”
我說：“那怎麼辦？”
方遠說：“得讓銷售部的人規範錄入。不能想怎麼填就怎麼填，得有標準、有流程。”
我找老劉商量。老劉一聽要規範錄入，有點不樂意。
“陸總，我們銷售部天天在外麵跑客戶，哪有時間搞這些？能填完整就不錯了，還規範？”
我說：“劉總，我知道您那邊忙。但數據質量不好，智能推薦就做不出來。您也不想花了錢、花了時間，最後搞個半成品吧？”
老劉想了想，說：“行吧，我讓下麵的人注意點。但您別指望一下子就能規範起來，這事兒得慢慢來。”
慢慢來？我等不了慢慢來。但我也知道，逼老劉沒用。他那人，吃軟不吃硬。你跟他硬來，他能跟你杠到底。
我說：“劉總，這樣吧。我讓小周做個數據錄入的模板，您讓下麵的人照著填。不複雜的，就是幾個必填項。您看行嗎？”
老劉說：“行，試試吧。”
小周做了個模板，隻有五個必填項，客戶名稱、聯係人、電話、需求、跟進狀態。銷售部的人照著填，雖然偶爾還會漏，但比之前強多了。
第二個問題，是模型效果。數據清洗了兩個多月，模型終於跑起來了。但效果不理想，推薦的準確率隻有百分之六十。也就是說，推薦十個客戶，隻有六個是真正有用的。剩下的四個，要麼是已經成交的，要麼是不相關的，要麼是聯係不上的。
方遠跟智雲科技的人反複調試，調整參數、優化算法、增加特征，忙活了一個多月，準確率提到了百分之六十五。但離預期的百分之八十，還差得遠。
馬總說：“方總，不是我們的算法不行，是你們的數據量不夠。智能推薦需要大量數據來訓練模型，你們的數據才幾萬條，遠遠不夠。如果能有幾十萬條，準確率至少能提到百分之七十五。”
幾十萬條？銷售部的客戶數據總共才幾萬條，哪兒來的幾十萬條？
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