2019年3月末，AI大数据分析公司Stratifyd在多伦多HockyHallofFame举行了商业沙龙，与风险投资机构GeorgianPartners，微软公司Microsoftforstartups以及万事达MasterCardStartPath项目的高层联合探究AI的行业应用于。辩论议题还包括AI项目落地的基础，非结构化数据分析、AI工作流（AIworkflow）等。一、AI项目落地的基础Stratifyd的创始人兼任CEO，汪晓宇博士（DerekWang）指出，AI的商业落地必不可少企业对自身数据的累积，特别是在是与消费者做事的企业。
AI模型的建构必须非常丰富的数据，从这个角度来讲，符合以下这两点的企业用于AI技术将不会更为游刃有余：一是对“仅有渠道（Omni－Channel）”数据都有累积，数据量有确保；二是结构化数据和“非结构化数据（UnstructuredData）”都能覆盖面积，数据形式非常丰富。Stratifyd创始人兼任CEO汪晓宇博士（右一）万事达数字缴纳和实验室（DigitalPaymentsandLabsofMasterCard）的负责人JoseGutierrez回应，数据本身就是极大的难题。
金融行业收集并累积了大量数据，这为AI的应用于获取了较好的环境；但如何回避违宪数据，以及挖出结构化和非结构化数据都是相当大的挑战。二、低价值的非结构化数据分析TysonBaber，GeorgianPartners的合伙人指出，“产品”这个概念必将被“体验”所替代。对企业来说，利用AI高效而精确地萃取消费洞察至关重要，这将指导企业更加精准地提高消费者体验。
汪博士指出，分析非结构化的消费者对系统数据对企业有相当大价值，他共享了一个世界500强劲汽车品牌探寻消费者满意度下降原因的案例。该企业在stratifyd．cn用于非结构化数据AI分析模块处置大量车主的对系统内容，提炼出很多造成反感的问题，而这些问题是之前没被意识到的：比如跟踪某个被责怪的产品缺失时，找到该问题是由生产环节中一个较小的疏失造成的。
最后该企业根据这些高质量的洞察结果提高了产品体验，挽救了车主的信任。“解决问题有时很更容易，但找到问题而且能寻找背后的原因并不非常简单，只有非结构化数据分析才能做。
”汪博士总结道。三、引导变革的AI工作流MicrosoftforStartups的加拿大负责人AdamNanjee回应“我们看见一些像Stratifyd这样的创意企业正在建构‘AI工作流（AIworkflow）’解决方案，让更加多企业都可以精彩应用于最前沿的AI技术并集合体到现有工作流中。
”汪博士讲解道，“很多数据分析师并非数据科学背景名门，指出AI模型的训练工作十分棘手，因为牵涉到简单的算法和流程。而Stratifyd的Auto－LearnAI系统可以大幅度减少模型训练的门槛，构建应用于级商业模型的自动训练，让更加多分析团队可以享用AI技术的红利。
这就是‘AI工作流’的反映。”他随后共享了Stratifyd协助一家财富50强劲金融集团应用于AI技术的案例：该企业搜集了大量调查问卷、仅有渠道的滋扰和咨询等对系统内容，绝大多数都所谓结构化的文本数据。原本数据分析团队要花费大量的时间手动总结消费者的意图和情感，而利用StratifydAI分析模块，这项工作在很短的时间就可以已完成。Adam和Jose联合回应Microsoft和MasterCard都不愿扮演着桥梁的角色，利用自身享有的全球资源网络，协助像Stratifyd这样杰出的AI创意公司接入有必须的企业。
汪博士回应Stratifyd非常感谢合作伙伴们获取的机会，不愿为更好的企业获取AI驱动的全渠道消费对系统洞察服务。
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