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数据是智能化的基础，未来或者从现在开始，企业里面它会逐渐把企业内部数据，我们有的时候称为第一方数据，包括企业内部的，存在于各种软件核心信息系统的客户数据、交易信息、员工信息、工艺上的数据，也包括库存等相关的，跟管理相关的各种数据。另外还有一部分外部数据，包括用户可能在社交网络的浏览行为以及基于这些浏览行为你对用户进行的画像，跟企业相关联的这些，包括实体、事件关系链组成知识图谱，包括整个市场相关的信息、竞争相关信息。这些外部数据，内外部数据会逐渐打通，企业内部数据是结构化数据，外部数据是半结构化甚至非结构化数据。发挥数据效用，在有效治理基础上，通过做机器学习和数据挖掘，让软件变得更智能化，可以智能化参与到决策的阶段。整个智能化的基础其实是依靠于对数据的治理、应用、挖掘，通过机器学习或者人工智能作为工具和手段加以实现的。

在这个基础上围绕数据进行价值提升，而人工智能作为一个手段，可以赋能企业软件，逐渐从认知驱动到决策驱动。这个认知跟前面刚刚讲的认知，可能有点区别，我们理解这个认知，传统企业软件其实是提供了一些分析或者能力，包括业务人员了解自己客户的情况，了解公司内部运营的情况。但是它逐渐会随着这些，把内外部数据打通，数据治理有效完成之后，去挖掘数据后面的价值，这些价值可能有一些新的技术会逐步应用上去，机器学习得到更广泛的应用，知识图谱也得到更广泛的应用。另一一方面让软件进入辅助阶段，甚至直接参与决策、直接进行执行，智能营销、智能投顾这些由软件来最终决策和执行。

青藤云安全、小i机器人、品友互动、同盾科技是我们投资的几个典型的项目，也反映了我们的投资思考。其共同点是场景化、数据和机器学习。他们把这些应用到新能源、安全，数字营销中，主要做精准投放，小I机器人做智能科技，同盾科技深入到金融领域，基于机器学习应用到场景之中，这几个公司迅速发展，成为垂直领域的领先企业。

未来我们还会坚持我们的策略，场景+数据，机器学习和人工智能为手段，寻找不同垂直场景里面具有很大商业前景的运用，从金融、电商、供应链、出行、客服，等等这些场景下人工智能真正改造的企业服务，能够获得更大的价值的领先企业。这会是我们未来会继续关注的方向和领域。

今天简单跟大家分享一下我们对于人工智能对于企业服务领域的理解，我们其实也逐渐在学习、和进一步分析这里面的投资策略，希望有机会跟大家进一步交流。