數據驅動人工智慧時代下的使用者研究 User Research in Data Driven Artificial Intelligence era 回答兩個問題： 1. 人工智慧時代需要使用者研究嗎？ 2. 大數據分析就是使用者研究嗎？

1. 數據驅動人工智慧時代下的使用者研究
曾憲鈺
2018/7/21

2. 關於 曾憲鈺 | 史蒂芬先生
2

3. 人工智慧時代需要使用者研究嗎？
3
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4. 大數據分析就是使用者研究嗎？
4
統計分析就是一種猜 (推論)。
猜得準確的要素之一是樣本數量。Record Everything 之後，
理論上數量已經算是非常接近母體，
那麼，這就算是用戶研究嗎？

5. Moment of Truth
關鍵時刻
5
Impact & Contribution
Connection & Growth
Socialization & Performance

6. 重驗

7. 7
數據 驅動 人工智慧
燃料 分類

8. 人工智慧的組成基礎
8
Algorithm Big Data Cloud Computing
演算法 大數據 雲端計算
computing power
准 快

9. 人工智慧的技術本質與商業本質
9
Technology Business
技術 商業
分類|分群|回歸 效率
決策

10. 企業發展人工智慧所需要的團隊
10
AI Scientist Domain Expert Facilitator
科學家 領域專家 引導者
提供相關的技術 提供領域知識 並
解讀數據
整合團隊 並
推進計畫

11. 資料 驅動 人工智慧
11
數據
知識
用戶體驗
新數據

12. 人工智慧時代下的數據特性
12
大 多
維
度
重
複
流非
結
構
化

13. 協作

14. 人工智慧 認知專案 的三個類型
14Artificial Intelligence for the Real World, HBR, 2018/01
robotic
process
automation
(RPA)
cognitive
insight
cognitive
engagement
機器人流程自動化 認知洞察 認知互動
16%38%47%
使用演算法來分析資料中
的模式，並解讀其意義
使用自然語言處理聊天機
器人與員工和客戶交流
執行數位與實體任務的自
動化，通常是後端的行政
或財務活動

15. 人工智慧 四個發展方向
15
視 聽 動 想

16. 用戶研究的本質就是瞭解人，
就是 經驗的擴大。
16
“

17. 人工智慧下的協作觀點
17
Technology Business
技術 商業
分類|分群|回歸 效率
People
人
經驗
決策擴大

18. AI for the team time and productivity.
人工智慧 讓 團隊時間更有效率
18
“

19. Things become meaningful when we
start talking about aspect.
當我們開始談論觀點，這些事情才有意義
19
“