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人工智能的万亿美元机遇：上下文图谱

现在的 AI 系统已经慢慢开始可以为企业进行各种自动化，执行各种任务。

但是随之而来的问题是它们只知道干活和交付最终结果，却不知道为什么干，以及无法记录决策的理由。

下一代企业软件的竞争，不在于“谁拥有数据”，而在于“谁能记录决策”。

🧠举个例子说明：

现在的公司软件，比如：

Salesforce：记客户数据；
Workday：记员工数据；
SAP：记财务和生产数据。

这些系统都在“记事实”，比如：

“客户A买了90万的产品。”

但是，它们不知道为什么是90万。
比如：

是不是客户投诉过，所以给了折扣？
是不是领导特批了？
是不是参考了上次类似客户？

这些“为什么”其实是公司真正的经验、智慧。
但现在的系统都没把这些记录下来。

AI不会像人一样“记得当时是怎么想的”。

比如你告诉AI：“这次报价给客户9折。”
AI会照做，但它不知道为什么要打9折。

下次遇到类似情况，它也不会自动“举一反三”。

🕸于是一个新概念诞生：上下文图谱（Context Graph）

简单说：

它是一个能记录AI“为什么这样做”的系统。

不光记“结果”，还记“思考过程”。

比如：

“客户之前投诉过（输入）→ 政策允许特批（规则）→ 经理批准（审批）→ 所以给了9折（结果）。”

这样系统就能“学会人类的判断逻辑”，
下次再遇到类似情况，AI就能自动判断。

🏗 为什么这很重要？

因为：

今天的AI都“知道事情”，但不“懂原因”；
如果能让AI“懂原因”，它才能真正替代人类决策；
这会催生下一个万亿美元级的公司。

💰 对创业者的启示：

如果你想做AI创业，不要去做“AI + 老系统”，
而要去做“能记录决策过程的新系统”。

找那些：

人为决策多（靠经验判断）的流程；
规则模糊、经常例外的地方；
跨部门、跨系统要沟通协调的地方。
这些地方最容易用AI做出“懂人类思考”的系统。

详细内容：http://t.cn/AX4OgJ7I