AI 如何賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？第四范式給出了自己的答案

進(jìn)入到 2019 年，中國(guó)人工智能的發(fā)展，已經(jīng)不再局限于算力、算法、數(shù)據(jù)等方面的技術(shù)性突破，而是從社會(huì)需求和行業(yè)應(yīng)用的角度，逐漸深入到具體的產(chǎn)業(yè)落地中去；與此同時(shí)，在見證了 AI 作為一項(xiàng)前沿技術(shù)的巨大市場(chǎng)潛力之后，整個(gè)市場(chǎng)也愈加關(guān)心 AI 如何向行業(yè)賦能并由此走向商業(yè)化的問(wèn)題。

同樣帶著對(duì)這個(gè)問(wèn)題的關(guān)心，記者來(lái)到了 2019 世界人工智能大會(huì)的第四范式《標(biāo)新·立異》企業(yè)智能變革論壇。

在論壇上，剛剛?cè)肼殐蓚€(gè)月的第四范式總裁裴沵思（James Pei）首先登臺(tái)發(fā)言，他對(duì)第四范式在如何推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了介紹；記者了解到，裴沵思曾經(jīng)在全球企業(yè)管理軟件與解決方案的領(lǐng)導(dǎo)企業(yè) SAP 有過(guò) 7 年的任職生涯，并曾經(jīng)擔(dān)任 SAP 全球副總裁。

在論壇中，裴沵思提出了三個(gè)觀點(diǎn)：

在企業(yè)未來(lái)的轉(zhuǎn)型中，流行化的效率提升，其實(shí)并不等于企業(yè)的智能化變革。如果說(shuō)之前的企業(yè)是一株植物，未來(lái)希望的企業(yè)是一只動(dòng)物，這樣范式化的進(jìn)化，實(shí)際上是靠堆積這些個(gè)管理應(yīng)用，是不能夠得到提升的。

在視覺、語(yǔ)音等感知層 AI 技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中，企業(yè)可以做到感知方面的進(jìn)化，許多流程也可以自動(dòng)化，甚至更加人性化，但是這些并不能等同于實(shí)際的經(jīng)營(yíng)能力和價(jià)值。

智能決策能力才是企業(yè)未來(lái)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，才是決策的核心；其實(shí)在數(shù)據(jù)獲取、預(yù)測(cè)和決策上，有一個(gè)非常古老的國(guó)際鏈條；但是由于全新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的存在，使得整個(gè)鏈條不斷加速——也就是人工智能大大推進(jìn)了機(jī)器參與決策的整個(gè)過(guò)程。而企業(yè)只有在這個(gè)層面進(jìn)行轉(zhuǎn)型，才會(huì)推動(dòng)經(jīng)營(yíng)模式、盈利模式和競(jìng)爭(zhēng)壁壘的變革。

裴沵思表示，對(duì)這三個(gè)觀點(diǎn)的認(rèn)知，促進(jìn)他最終加入到加第四范式；而第四范式本質(zhì)上在做的，就是加速企業(yè)智能化進(jìn)程，幫助企業(yè)提升智能決策的能力。

在論壇現(xiàn)場(chǎng)，裴沵思也提到了一個(gè)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)：根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) IDC 發(fā)布的《中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)評(píng)估》報(bào)告，以市場(chǎng)占有率、現(xiàn)有產(chǎn)品技術(shù)能力和商業(yè)化能力等多個(gè)細(xì)分維度進(jìn)行綜合評(píng)估，第四范式、阿里、百度、AWS、騰訊、微軟等六家企業(yè)成功進(jìn)入領(lǐng)導(dǎo)者象限，其中作為 AI 獨(dú)角獸的第四范式占據(jù)了中國(guó)市場(chǎng)的最大份額。

針對(duì)這一成績(jī)，IDC 中國(guó)區(qū)副總裁兼首席分析師武連峰表示：

對(duì)于第四范式自主創(chuàng)新的核心技術(shù)和產(chǎn)品的分析與比較、以及企業(yè)發(fā)展關(guān)鍵戰(zhàn)略規(guī)劃的考察與評(píng)估，最終確定其在 IDC MarketScap 中機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者的地位。值得一提的是，即使與同處于領(lǐng)導(dǎo)象限的互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比，第四范式領(lǐng)先的技術(shù)實(shí)力和成熟的產(chǎn)品能力幫助其獲得了更廣泛的市場(chǎng)認(rèn)同，并取得了國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額第一的成績(jī)。

武連峰告訴記者，第四范式之所以能夠取得這樣的成績(jī)，有幾個(gè)方面的原因：一方面是它在機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的確有比較好的積累，包括它的創(chuàng)始人戴文淵在全球范圍內(nèi)的算法領(lǐng)域還是很有影響力的；同時(shí)，它做到了將技術(shù)面向行業(yè)企業(yè)的商用落地，在金融等行業(yè)有很多實(shí)踐案例；另外，第四范式也吸引了不少外部人才，包括來(lái)自 IBM、SAP 等企業(yè)，具備互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一些基因，包括戴文淵也曾經(jīng)任職百度，這樣就能夠?qū)⒒ヂ?lián)網(wǎng)思維層面與企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)行很好的結(jié)合。

記者(公眾號(hào)：記者)了解到，第四范式在 AI 賦能企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中涉足最深、同時(shí)市場(chǎng)回報(bào)最大的一個(gè)領(lǐng)域，就是金融領(lǐng)域。實(shí)際上，第四范式告訴記者，之所以首先選擇金融行業(yè)進(jìn)行 AI 應(yīng)用落地，主要有以下幾個(gè)原因：

一、金融行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量、結(jié)構(gòu)化程度、質(zhì)量是最高的；

二，受互聯(lián)網(wǎng)金融的顛覆性影響，傳統(tǒng)金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的需求也非常迫切；

三，金融業(yè)市場(chǎng)規(guī)模大，是非寡頭壟斷的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)，

四，金融行業(yè)對(duì)技術(shù)、人才、產(chǎn)品和綜合能力水平要求最嚴(yán)苛。許多創(chuàng)業(yè)企業(yè)不先進(jìn)入到金融行業(yè)是因?yàn)橄朐谝粋€(gè)小市場(chǎng)里把產(chǎn)品先打磨出來(lái)，再進(jìn)入到競(jìng)爭(zhēng)性最強(qiáng)的市場(chǎng)，而第四范式首先選擇了一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的市場(chǎng)，來(lái)培養(yǎng)和驗(yàn)證能力。

第四范式方面表示，實(shí)際上，金融是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血液，它服務(wù)于各行各業(yè)，所以通過(guò)金融行業(yè)的賦能其實(shí)可以觸達(dá)更多的行業(yè)；而目前，在金融之外，第四范式的 AI 商業(yè)化觸角已經(jīng)延伸到醫(yī)療、零售、能源、餐飲、媒體等行業(yè)，其客戶有瑞金醫(yī)院、百勝、華油能源、永輝、人民日?qǐng)?bào)等行業(yè)頭部企業(yè)。

在論壇現(xiàn)場(chǎng)，IDC 中國(guó)區(qū)副總裁兼首席分析師武連峰也針對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了演講，他表示，有一句很值得贊同的話是——數(shù)字驅(qū)動(dòng)一切，網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)一切；未來(lái)利用數(shù)據(jù)技術(shù)，所有生意都值得重新做一次，不管是解決方案商，還是最終企業(yè)用戶。他還表示，企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型不一定成功，但是不做數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來(lái)注定會(huì)失敗，所以如何利用數(shù)字技術(shù)支持企業(yè)轉(zhuǎn)型，這是所有企業(yè)、所有傳統(tǒng)行業(yè)一定要進(jìn)行的選擇。

武連峰提出了當(dāng)前市場(chǎng)上出現(xiàn)了的一些 “偽人工智能”，比如說(shuō)把程序預(yù)設(shè)、人工替代工作、大數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)單化等情況；但實(shí)際上真正的人工智能應(yīng)該具備三項(xiàng)能力：自我學(xué)習(xí)能力、自我推理能力和解決問(wèn)題的決策能力。而目前 AI 在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用還剛剛開始，比較成熟的包括自動(dòng)化客戶服務(wù)助理、程序顧問(wèn)和推薦系統(tǒng)、自動(dòng)化威脅情報(bào)和預(yù)防系統(tǒng)、智能流程自動(dòng)化系統(tǒng)、欺詐行為分析和調(diào)查等。

針對(duì) AI 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，武連峰認(rèn)為，AI 參與業(yè)務(wù)自動(dòng)化的演進(jìn)框架中，如果從洞察、決策、執(zhí)行三個(gè)層面來(lái)看，一開始是人類主導(dǎo)，但后來(lái)機(jī)器會(huì)不斷參與其中，并且由輔助角色走向主導(dǎo)角色，最終形成一個(gè)由機(jī)器主導(dǎo)的情況，當(dāng)然即使機(jī)器主導(dǎo)，依然是有人類監(jiān)督的。因此，對(duì)于 企業(yè)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，決策類 AI 一定會(huì)至關(guān)重要。

另外，在 AI 賦能行業(yè)的花費(fèi)方面，中國(guó)在 2018 年花費(fèi) 25.7 億美元，美國(guó)為 248.2 億美元；到 2020 年中國(guó)為 99 億美元，美國(guó)為 791.8 億美元。另外，從全球 2018 年的 Top 行業(yè)花費(fèi)來(lái)看，制造占比 17.5%，零售占比 16%，銀行占比 15.9%，醫(yī)療占比 7.5%，電信占比 6.5%。

在演講結(jié)束之后，武連峰接受了記者的采訪。談到 AI 對(duì)不同的傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的影響，武連峰進(jìn)行了一番細(xì)致的梳理，他表示：

我們當(dāng)時(shí)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，像金融、電信、零售 等行業(yè)本身更加面向 C 端、面向品牌，所以它們的數(shù)據(jù)能力以及對(duì)于技術(shù)促進(jìn)業(yè)務(wù)的認(rèn)知是蠻到位的，所以走得更靠前一點(diǎn)，這是一類。第二類行業(yè)，比如說(shuō)交通、教育、醫(yī)療等等，從數(shù)字化程度、信息化程度來(lái)說(shuō)處于中間位置，有數(shù)據(jù)，也有大量的應(yīng)用，但是人工智能與之相結(jié)合的復(fù)雜性更強(qiáng)一些；第三類，包括一些政府、制造等行業(yè)，可能更復(fù)雜一點(diǎn)。按階段來(lái)看，政府在局部方面，比如說(shuō)居民服務(wù)，做得很超前是有可能的，但是整體所有城市都達(dá)到同樣一個(gè)水平，則需要很多時(shí)間，因?yàn)楫吘怪形鞑坎罹嗟确矫娴牟町愡€是蠻大的。

武連峰表示，不同行業(yè)的數(shù)字化程度與該行業(yè)未來(lái)跟人工智能相結(jié)合結(jié)合的程度，二者是正相關(guān)的一個(gè)關(guān)系，包括本身的數(shù)據(jù)能力、數(shù)字化水平、甚至 IT 投入等，都是二者之間產(chǎn)生正相關(guān)關(guān)系的一些要素。

另外，武連峰還認(rèn)為，其實(shí)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，還會(huì)出現(xiàn)數(shù)字鴻溝的問(wèn)題：

今天制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型從整體上來(lái)說(shuō)是稍稍偏落后的，但是這個(gè)行業(yè)中的一些先進(jìn)企業(yè)是很領(lǐng)先的，所以說(shuō)今天數(shù)字化轉(zhuǎn)型有一個(gè)特定指標(biāo)：數(shù)字鴻溝會(huì)越來(lái)越大。也就是說(shuō)，在整個(gè)數(shù)字化過(guò)程中，對(duì)于人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用，好的企業(yè)和差的企業(yè)之間的差別非常大。從過(guò)去五年的數(shù)據(jù)來(lái)看，已經(jīng)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制造業(yè)企業(yè)平均銷售額和利潤(rùn)都是正增長(zhǎng)，比率是 2% 到 3%，但是非數(shù)字化的都是負(fù)增長(zhǎng)，比率大概也是 2%、3%，這樣下來(lái)五年后這個(gè)差距就會(huì)更大。所以說(shuō)很多行業(yè)如果不轉(zhuǎn)型的話，最后可能就會(huì)被淘汰的。

當(dāng)然，針對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，武連峰非?？吹秸苿?dòng)的作用。他認(rèn)為，在中國(guó)有一個(gè)非常好的情況是，如今我國(guó)政府的領(lǐng)導(dǎo)對(duì)于信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)都非常認(rèn)可，包括上海、重慶、廣東、吉林等省市的領(lǐng)導(dǎo)。他表示：

這些領(lǐng)導(dǎo)對(duì)于數(shù)字技術(shù)的高度認(rèn)可，對(duì)于這個(gè)省、這個(gè)地區(qū)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，把技術(shù)跟傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合，其實(shí)會(huì)起到一個(gè)非常好的結(jié)果。因?yàn)檎梢酝苿?dòng)很多事情，不管是市場(chǎng)還是媒體等方面，就有可能把通過(guò)數(shù)字技術(shù)把中國(guó)的落后地區(qū)與領(lǐng)先地區(qū)之間的差距進(jìn)行一定的彌補(bǔ)。