8月10日，AI研究小组第四次会议如期举行。郑银银分享了《How Banks Can Better Serve Their Customers Through Artificial Techniques》文献，首先从信息收集，对银行的影响，所面临的挑战三个方面介绍了大数据对银行的影响，接着指出银行应该抓住哪些机会，以及抓住这些机会所面临的挑战是什么？同时介绍了深度神经网络，并从深度神经网络角度介绍了人工智能。此外文章提出人工智能应该如何在银行部署，以及部署过程中所面临的挑战。最后，对银行如何通过AI技术更好地为客户服务做了总结。
张镇平评价道，人工智能有什么用？这是很多人都会提到的问题，对银行来说，处于新技术的前沿领域，应更进一层考虑客户服务的问题。汇报的文献内容丰富但是比较分散，可以具体针对一些问题进行分析，比如：客户细分具体是什么?客户服务的流程是什么？服务质量的关键指标是什么？如何评判是好是坏？都可以具体分析一下。在文献中，可以考虑使用因果关系图，从而找出相互关联。
胡帅波一开始通过现场演示和讲解来让同学们对HubSpot公司有一个更清晰更全面的认知；接下来分享了文献《HubSpot and Motion AI: Chatbot-Enabled CRM》。首先介绍HubSpot和Motion AI两家公司，接着介绍了现阶段AI应用情况和未来人工智能与聊天机器人在HubSpot公司的扮演角色。同时介绍了辅助销售漏斗模型，以及聊天机器人未来可以做的事情和需要考虑的问题。并简单讲述文献中提到接下来HubSpot公司需要面对的问题；最后，介绍文献《different measurements metrics to evaluate a chatbot system》中涉及的明箱测评法与暗箱测评法。
张镇平发表想法，HubSpot所针对的行业和应用场景是什么？不同情境下，新老客户，客户情感状态等等都是可能需要考虑的。国内的阿里旺旺，京东也有类似的聊天机器人，可以具体体验一下，跟国外的这个作对比（竞品对比），机器和人聊天具体有哪些区别（人机对比），目前公司更多的是使用人机结合模式，可以将人机结合用流程图的方式体现出来。
屠文怡分享了文献《What Should Robots Do A Comparative Analysis of Industry Professionals, Educators and Tourists》，旅游行业工作环境的特殊性以及需要完成的任务与制造业大不相同，文献中提出了两个研究问题：人们认为哪些任务适合由机器人完成；受访者的职业对他们在旅游环境中室友机器人的看法是否有影响。
结果是最能接受的由机器人完成的是信息提供以及家政活动（打扫），通常是一些本来就是人们自助的，或者是比较脏一些的、危险的；而最不能接受的是保姆、与机器人共舞等需要把自己的身体交给机器人的。机器人行业从业者普遍更加乐观，而旅游业与酒店业的相关学者持悲观及怀疑态度更多。最后提出了进一步研究可以选择的方向。
张镇平指出，汇报按照文章结构梳理很清楚，指出哪些可以用到现在的研究当中，可以重点总结。文章中大多从行业专家的角度评价，少从客户角度讲体验。可以从用户的角度进行分析，最好将问卷更改为中文，并做出一些调整，为以后真正做调研提供基础，
杨漫铃分享了《How Banks Can Better Serve Their Customers Through Artificial Techniques》这篇文献。首先说明了大数据时代对银行的影响，并且阐明银行所面临的3个挑战，以及过去几家银行部署AI的情况。接着详细介绍了DNN技术的分类和主要特点。同时也介绍了AI技术可以应用在银行工作的哪些方面和AI技术应用过程中面临的挑战。最后介绍了大数据时代对营销人员的新要求。
张镇平指出，文献都可以用框架梳理一下，一般的文献都分为如下流程，问题（机会），假设，分析，政策（决策），执行（案例）；可以研读齐老师的管理研究方法论，运用其中的模型理论作为汇报。
（撰稿/郑银银）