【已投企业】第四范式：做企业全面AI转型的引路人- 大数跨境

新鼎资本

2020-05-24

“在金融行业，我们帮助某商业银行千元以下的分期交易提升6倍，实现了营销精准性的提升。”

“在能源行业，我们帮助某石油化工企业预测未来1-7天能源材料的价格，平均准确率达到99%以上，精准预测采购材料的最佳时间。”

“在零售行业，我们帮助某大型零售企业提升50%的销售预测准确率，让企业供货效率更高、成本更低。”6月20日，在第四范式AI新品发布会上，第四范式创始人&CEO戴文渊地讲述着公司的AI技术在各个行业产生的价值，台下坐着来自英特尔、工商银行、百胜中国、瑞金医院等各行业的大咖嘉宾，倾听第四范式对于企业AI转型的理解与定义。

一场人工智能创业公司的发布会，为什么能够引发诸多业界领袖的关注。这是因为发布会围绕着人工智能公司与实体产业结合的重要命题，而这只打造了百度凤巢、今日头条等中国最成功AI系统的团队，正致力于用人工智能的共通性原理推动其在不同行业取得成果，即利用机器在海量数据中寻找数亿条规则，从而提升企业决策经营的准确性。

成立四年多的第四范式如今已经发展成为AI领域的明星独角兽公司。戴文渊表示四年来公司在做的，只有AI在各个行业里创造价值这一件事。戴文渊坚信人工智能对于行业和企业来说绝不是为了追求“炫酷”的加分项，而是一个关乎“核心竞争力”的必选项。“过去企业不依赖AI给它带来业务上的竞争力和收益，但是现在越来越多的企业开始依赖，所以今天我们要讨论企业AI转型这件事情。”

AI落地简单价值最大化难

“过去两年我们谈AI落地，其实AI落地很简单，刷个脸就落地了，但在公安领域刷脸和在办公室门禁刷脸，所能创造出的价值是完全不一样的。今天对于企业来说，不是说拿着AI这个锤子去竞争，而是企业互相之间的竞争，谁先利用AI提升了核心价值，谁就率先提升了生产力、率先为客户提供更精准化的服务、率先找到提升运营效果的新思路。所以今天我们要讲的是AI价值，不仅仅是落地。机器是产生价值的核心。”

第四范式已经帮助7617个客户、12648个场景完成AI转型，覆盖了金融、医疗、能源、零售、媒体等众多行业。与此同时，还是有更多的行业与企业迫切想要转型AI，却找不到解决核心问题的突破口，陷入焦虑。“一些企业并没有理解AI技术的本质，未找到与自身基因匹配的AI,因而出现了一些‘伪需求’。其实AI是一种从数据中发现规律进行预测的通用能力，企业不需要纠结AI到底能够解决什么问题，而是转而更聚焦于自身业务，更关心本身需要提升什么业务价值与目标。”

为了帮助企业正确地转型AI，同时考虑获得价值的成本，实现收益最大化。第四范式在实践中总结出了企业AI转型的“1+N”理论，“1”是指结合公司核心业务，把1个或几个对业务影响最大的场景做到极致。“N”则是用高效率把尽可能多的应用场景进行规模化落地，使场景的总体价值最大化。

以第四范式服务的某国际零售集团为例，根据其发展目标，业务分为“开源”和“节流”两大类。

“开源”的目标主要和客户相关，包括提升客户留存率、单客户价值、平均客户留存时间等。手段上来说，可能有千人千面的推荐、优惠券营销等。AI在里面可以通过优化推荐、营销等环节，提升留存率、单客户价值等核心指标。

“节流”的目标主要是降低中后台运营的成本和提升运营效率。通过提升供应链等环节的效率，降低成本，提升企业的竞争力。

这其中，个性化服务、供应链是核心应用，是“1”——1个百分点的提升就足以改变企业的竞争格局。而众多细分场景，如各种单据的OCR、各种场景的语音识别、智能客服、流程机器人等，是“N”——规模化的落地可以提升企业的整体效率。

“1+N”解决的问题是，企业不用再悉心研究AI的第一个落地场景是什么，而是拥有无限的场景创新可能。

让企业全面AI转型的时间从一百年下降到数月

“1”代表追求极致的业务效果，在自己的核心业务上建立绝对优势，包括如何充分发挥数据价值，以及如何从“事后分析”变为“实时决策”等。“N”代表追求规模化落地效率，包括如何让Web开发者也能开发AI应用，以及如何解决AI落地过程中数据瓶颈。

“1”要做到极致，对 AI 系统的要求较高，不仅需要高维度（维度指的是规则数量），还要求实时和 AI 有自我学习能力。

在产业界应用AI，其实就是在业务目标清晰的前提下，把模型的维度做高。通常，越高维度的AI，其效果上能做到越精细，但过去的专家模型，往往维度在几个到几千个不等；而传统意义上的高维模型，往往局限在万级别的维度以下。过去两年产生人类历史上90%的数据，海量数据需要高VC维的模型，模型维度开始达到千亿级别，也带来了更好的业务效果——第四范式在金融、互联网和医疗等行业的AI应用中，高维为行业的核心业务效果提升了50%-574%。

随着服务线上化以及对体验要求的提高，AI系统同时要求有毫秒级响应的高实时性。让原本只能出现于“事后”的统计分析，转变成为“事中”实时业务决策AI应用，直接产生业务价值。例如在金融场景中，第四范式实时的“事中反欺诈”可将客户损失降低30%-50%。

高维和实时性之外，“1”还要求AI系统有纠偏的能力。任何系统都不可能完美，都可能会犯错，AI犯错不可怕，可怕的是 AI 持续犯同一个错误。因此，持续利用业务应用过程中的反馈数据，进行系统自我更新与优化，也是未来AI系统极其重要的核心能力。

“N”追求的是规模化的落地效率。正如戴文渊所举例道，在AI规模化落地之前，像BAT刚开始做AI的时候，一个AI应用都是超过12个月建设周期。当企业面临成百上千个可以被AI所提升的场景，这样的创新速度完成全面AI转型需要一百年，这是任何企业都不能接受的。

因此，AI规模化成为推动企业走向全面变革和升级的关键钥匙。而认知水平、人才门槛和数据成熟度则是AI规模化中不可或缺的条件。

为了弥补大众对AI原理的认知不足，第四范式提出用统一的认知和方法论规模化生产AI，将AI开发过程简化为行为数据采集、反馈数据采集、模型训练、模型应用四个步骤。简单来说，当我们想要给顾客推荐美食，我们会先让机器采集顾客过往饮食喜好的行为数据，然后推荐给顾客相关食物，并采集反馈数据（顾客是否喜欢），基于这些数据进行模型训练，最终指导机器做出决策。第四范式以此为基础构建了AI生产流水线“先知”平台，将AI应用上线平均周期从30人月降低至数十人天。

为了解决AI专业人才紧缺的问题，低门槛、自动化的AI技术AutoML成为关键, AutoML让机器学习模型无需人工干预即可被应用，让Web工程师就能够构建AI。第四范式从2015年开始战略投入AutoML，通过机器自动建模，降低模型的开发门槛。另一方面，在AI应用开发周期中，以往数据准备占据60%以上人天成本，传统数据治理架构已成为AI规模化落地的瓶颈。第四范式结合企业AI规模化落地需要，建立了一套完整的面向AI的数据治理系统，从数据完整性、实时性、线上线下一致性等三个角度构建数据引擎，解决传统大数据架构构建AI的效率瓶颈和性能问题。

第四范式过去专注于提供更好的软件平台和方法论，然而在服务企业的过程中，发现无论是核心业务的极致效果，还是AI规模化落地，在底层都需要算力的支撑。大型公司的机器数量动辄上万，早期团队通常的思路是算法要匹配已有的硬件系统，但这种配合很难支持极致的AI效果对算力极高的要求。同时，随着AI落地规模的不断增大，机器数量实际呈指数性增长，也导致了企业无法负担的高昂算力成本。

基于对企业需求的理解，第四范式开创性的提出了“软件定义计算”理念，并推出了硬件产品SageOne。摒弃了传统的让算法在现有硬件上运行的方式，而采用由软件定义的专用AI系统架构，即针对AI场景选择合适的算法，继而选择最能发挥算法优势的架构系统，最后在硬件层打造与之匹配的算力，从而取得强大性能与低TCO表现。在核心场景SageOne可以做到实时的业务决策，20毫秒内可实现20亿维度模型的高并发访问。相比普通服务器，SageOne软硬一体解决方案可实现高维模型构建过程的6-12倍加速，TCO降低到1/2到1/3。

新技术的发展往往不是受制于技术本身，而是对新技术的认知。第四范式从自身帮助产业界落地AI的经验出发，回答了一个关于企业AI转型的重要问题。企业首先需要认知转变的过程，要聚焦自身核心场景，确定明确清晰的应用目标，其次在组织上也要进行一定的重新整合，才能更好地适配规模化引入AI的需求。

来源：网络

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