今天，在Google Cloud Next 2021大会上，Google 推出了一系列以数据为中心的产品，包括 Intelligent Product Essentials 以及对 Vertex AI、BigQuery、Contact Center AI (CCAI) 和 DocAI 的增强。谷歌表示，新的分析和行业解决方案旨在简化组织从数据中获取价值的方式——无论是开发新产品还是增强现有产品。

大流行期间 AI 的采用和分析正在上升，20% 的公司声称与全球平均水平相比，他们已经提高了对业务分析的使用。但是，尽管 97% 的高管表示数据科学对于保持盈利能力“至关重要”，但仍有几项重大挑战阻碍着我们。Dremio 的一份报告发现，只有 22% 的数据领导者在过去两年中实现了数据管理的投资回报。

IDC 集团副总裁 Kevin Prouty 在一份声明中表示：“谷歌云 [推出] 对智能产品的关注为 [客户] 提供了一种数字选择。”“IDC 将更快、更有效的决策视为推动产品和流程数字化的根本原因。这是您如何更快、更有效地做出决策以满足更高的客户期望、产生更快的现金流和更好的收入实现的方式。”

智能产品要领

Intelligent Product Essentials 旨在协助制造商开发硬件产品。据谷歌称，有了它，他们就能够提供支持人工智能的设备，这些设备可以无线更新，并使用云中的分析提供洞察力。

Intelligent Product Essentials 可用于创建个性化的客户体验——例如，聊天机器人根据产品状态和客户资料将响应情境化。该服务还可以在现场部署产品更新并收集性能洞察，并随着时间的推移利用货币化机会改进功能。

Intelligent Product Essentials 预测零件和服务问题，检测操作阈值、异常和故障，以便它可以使用 AI 主动推荐服务。客户可以利用该产品连接和摄取来自各种设备平台的原始或时间序列产品遥测数据，以支持无线更新。此外，Intelligent Product Essentials 允许开发人员使用包含产品和安全性、设备注册和应用程序行为分析的预构建 API 构建可在智能手机、平板电脑和计算机上运行的配套应用程序。

“Intelligent Product Essentials [可以] 通过 API 管理、更新和分析连接产品的队列，”谷歌在一篇博客文章中写道。“[公司可以] 使用人工智能和机器学习为 [他们的] 产品创建新特性或功能……[并] 集成数据源，例如企业资产管理、企业资源规划、客户关系管理、系统等。”

Vertex AI、BigQuery 和 Spark

谷歌于 5 月在 Google I/O 2021 上推出了 Vertex AI，这是一个托管 AI 平台。今天，它正在通过 Vertex AI Workbench 扩展该服务，这是一种用户体验，可以更快地构建和部署 AI 模型，加快数据科学家的价值实现时间和他们的组织。

根据CrowdFlower2016 年进行的一项调查，数据科学家将大部分时间花在清理和组织数据上。在最近的 Alation报告中，大多数受访者 (87%) 将数据质量问题视为其组织未能实施 AI 的原因。这或许就是 Markets 和 Markets 等公司预计，到 2021 年底，包括提供数据编目和管理工具的公司在内的数据准备行业的价值将超过 39 亿美元的原因。

Vertex AI 旨在帮助公司加快 AI 模型的部署和维护，而 Workbench 则专注于将数据工程功能集成到数据科学环境中。Workbench 整合了 Dataproc、BigQuery、Dataplex、Looker 和其他 Google Cloud 服务，便于从单一界面提取和分析数据。

谷歌写道：“通过托管笔记本提供，这些功能可帮助数据科学家快速构建工作流并执行协调、转换、安全和机器学习操作，所有这些都在 Vertex AI 中。”

在 BigQuery 方面，Google 正在全面推出BigQuery Omni，它允许企业跨 Google Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 分析数据。托管的跨云分析解决方案有助于回答问题并从单一管理平台跨数据集共享结果，补充 Google 的 Dataplex 服务(将于本季度普遍可用)，使更多分析工具可以访问数据。

谷歌今天还宣布在谷歌云上预览 Spark，该公司声称这是世界上第一个适用于谷歌云的自动缩放和无服务器 Spark 服务。它允许数据工程师、数据科学家和数据分析师从他们喜欢的界面使用 Spark，编写无需手动基础设施配置或调整即可自动扩展的应用程序和管道。

观察者和扳手

为了补充其其他以数据为中心的产品，谷歌将继续通过 PostgreSQL 接口(预览版)向客户提供Cloud Spanner，其完全托管的关系数据库。该接口支持多种流行的 PostgreSQL 数据类型和 SQL 功能，允许将针对 PostgreSQL 接口构建的模式和查询移植到另一个 Postgres 环境。

除此之外，谷歌还推出了与 Looker 的新集成，据称这将允许客户“操作分析”并更有效地扩展部署。Tableau 客户和 Connected Sheets 用户将很快能够利用 Looker 的语义模型，Connect Sheets 集成将在今年年底推出预览版。Looker 的 CCAI 新解决方案将有助于将进入企业呼叫中心的支持呼叫置于情境中。即将推出的 Looker Block for Healthcare NLP API 与快速医疗保健互操作性资源 (FHIR)兼容，将为医疗保健提供者、付款人和制药公司提供从临床来源的非结构化医学文本中获取洞察力的途径。

谷歌地球引擎

谈到地理空间，谷歌在谷歌云上推出了谷歌地球引擎，这使得谷歌地球引擎的超过 50 PB 卫星图像和地理空间数据集的目录可供分析。谷歌表示，谷歌云客户将能够将 Earth Engine 与 BigQuery、谷歌地图平台和谷歌云的人工智能技术集成，为数据团队提供“一种更好地了解世界如何变化以及他们可以采取哪些行动的方法”——从保存了解业务风险和满足客户需求的能源成本。

对“绿色”实践的投资不仅对环境有益——它们具有商业意义。根据 2017 年关于企业社会责任的一项研究，87% 的消费者对支持社会或环境问题的公司有更积极的印象。此外，87% 的人表示他们会购买具有社会和环境效益的产品，88% 的人会更忠诚于支持这些努力的公司。

“十多年来，Earth Engine 一直支持来自世界各地的研究人员和非政府组织的工作，这种新的集成将 Google 和 Google Cloud 的精华结合在一起，使企业能够为我们的星球和您的企业创造一个可持续的未来，”谷歌写道。

CCAI 和 DocAI

谷歌云的 CCAI 提供基于人工智能的虚拟代理和其他功能，于 2019 年全面上市，而该公司的人工智能文档处理服务 DocAI 于 4 月推出。现在，这两项服务都在 CCAI Insights 和 Contract DocAI 中获得了新功能。CCAI Insights 提供开箱即用的自定义数据建模技术，Contract DocAI(现已提供预览版)带来专为合同生命周期和处理而构建的功能。

在过去的几年里，企业越来越多地转向基于云的联络中心来解决新出现的客户服务挑战。大流行加速了这一举措——服务便利的出现是出于必要，这为客户与公司互动提供了更多选择。例如，根据Canam Research 的数据，美国 78% 的联络中心现在打算在未来 3 年内部署人工智能。哈里斯民意调查的研究表明，46% 的客户互动已经实现自动化，预计到 2023 年这一数字将达到 59%。

CCAI Insights 使用 AI 来挖掘原始联络中心交互数据以获取可操作信息，无论该数据是源自虚拟代理还是人工代理。它提供对客户对话的开箱即用分析，包括智能荧光笔，它会自动突出重要的对话时刻，例如座席进行身份验证或客户确认他们的问题已得到解决。同时，与谷歌云自然语言处理 (NLP) 的集成可识别正面或负面情绪，并按类型标记对话中的各种实体，包括日期、人员、联系信息、组织、位置、事件、产品和媒体。

CCAI Insights - 可以转交由 Dialogflow 和 Agent Assist 处理的呼叫和聊天 - 还使用自定义荧光笔对对话进行分类，让客户定义规则、关键字和自然语言训练短语。主题建模(另一种功能)利用 NLP 技术，因此团队可以为其数据创建 AI 模型，以定义对话驱动程序的分类法。

对于Contract DocAI，它利用NLP、知识图谱技术和光学字符识别来解析合同的关键条款，例如涉及开始和结束日期、续订条件、参与方、合同类型、地点或服务水平协议的关键条款。谷歌声称，它会自动识别重要条款以及它们之间的关系，从而可能导致更快、更便宜的合同处理。

谷歌写道：“所有这些新增功能都将通过使人工智能的力量更容易获得并更专注于实现业务成果来帮助实现业务转型。”“[The] 公告建立在我们看到的 AI 解决方案为客户提供业务价值的势头之上。”