Foreword
推荐序一

近年来，人工智能技术在应用领域已经有了比较大的发展，它正在逐步改变我们的生活，同时也在促进和推动企业的变革。以我熟悉的金融行业为例，人工智能预计会改变过去金融企业成功的基本要素，对于金融企业运营架构重塑、产品定制化、预测和决策，以及金融行业格局都有深远的影响。金融企业的高管们已经慢慢领略到了数据的威力和价值，很多银行家已开始将企业数字化转型提升到了企业战略的高度。

运用人工智能技术，可以使人类社会变得更美好。人们总是期待产品更适合、服务更贴心、生活更便利。在实践中，技术给企业赋能，企业通过优质的产品和服务满足社会，提升人类福祉。很多金融企业已经开始尝试向潜在客户推送更加精准的产品信息，通过智能投顾及产品交叉销售挖掘来满足客户多样化的潜在需求，开发各种人工智能助手协助客户获得更便利的服务体验。高德纳（Gartner）公司提出了客户体验的金字塔模型，如图1所示，根据客户是否需要、客户是否知道、产品服务触达情况细分了六个层次。我相信，在满足客户体验方面，还存在广泛的技术应用空间。

图1 Gartner客户体验金字塔模型

最近一两年，中国人工智能技术应用市场逐渐走向成熟，企业已经认识到大数据平台、人工智能平台等IT投入不能直接解决业务问题，还需要咨询及业务管理的广泛投入才能取得优化的管理和业务成果。作为一家具有百年历史的会计师事务所，德勤自身的变革从未中断。德勤紧盯市场需求，在人工智能领域投入非常大，而且取得了很大的成效。在各个业务条线，提供“业务咨询+大数据及人工智能技术的应用”已经逐渐成为德勤咨询新业务模式的常态。业务咨询与大数据及人工智能技术的结合，既解决了客户业务发展方向及策略问题，又通过具体的数据分析及智能应用让客户看到了实际的业务成果。

鸿涛凭借在数据分析领域十多年的工作经历，以及多年的咨询项目经验，坚持技术应聚焦于解决实际问题的理念，在实践中综合考虑技术、业务模式、方法路径和策略等核心要素，追求产生最佳的应用效果。他和其他两位作者在书中围绕业务分析的三个层次，即描述性分析、预测性分析及规范性分析，对数据科学家的成长路径、大数据探索和预测、预测模型信息技术、序列分析、决策分析以及三种人工智能技术等方面进行了深入阐述，相对全面地介绍了所涉及的典型算法、工具、业务问题的解决案例等。

金融行业的数字化转型浪潮衍生出了大量的技术应用场景。技术赋能的方法和经验是在实践中不断积累下来的宝贵财富。纯粹的技术型书籍往往侧重于原理及工具的介绍，较少包含“如何应用这些技术解决实际问题”的内容，而本书则围绕“技术介绍”与“业务应用”两条主线展开，还融合了作者在过往金融业服务项目中的各类“业务咨询+大数据及人工智能技术的应用”方案的心得与总结。相信这对于有志于开发应用大数据及人工智能技术并解决实际问题的读者会有非常大的参考价值。

我和彭鸿涛都在德勤中国工作，并且都专注于为金融行业客户提供专业服务。鸿涛是德勤风险管理咨询部门一位比较年轻的总监，虽然我们在具体工作中的交集并不多，认识的时间也不长，但他对技术的专注、学以致用的研究态度给我留下了深刻的印象。当他拿着书稿来请我作序的时候，虽然我自己不是数据分析领域的专家，但我想鸿涛和其他两位作者在工作之余还有这么高的积极性从事研究和写作，是值得肯定和鼓励的。同时，我也非常期待这本书在专业和实务方面的参考价值能够得到读者的认可并在时间的长河中历久弥新。

我期待鸿涛在后续的工作中，能够将德勤全球在数字化、人工智能领域的领先成果实际运用到为中国客户的专业服务中去，为客户提供更大的专业服务价值。德勤本身没有成功的概念，只有客户成功了，德勤才会成功。

是为序。

吴卫军

德勤中国副主席

2019年于北京