進入到 2019 年，中國人工智能的發(fā)展，已經(jīng)不再局限于算力、算法、數(shù)據(jù)等方面的技術性突破，而是從社會需求和行業(yè)應用的角度，逐漸深入到具體的產(chǎn)業(yè)落地中去；與此同時，在見證了 AI 作為一項前沿技術的巨大市場潛力之后，整個市場也愈加關心 AI 如何向行業(yè)賦能并由此走向商業(yè)化的問題。 

同樣帶著對這個問題的關心，雷鋒網(wǎng)來到了 2019 世界人工智能大會的第四范式《標新·立異》企業(yè)智能變革論壇。 

第四范式的 AI 商業(yè)化落地成果

在論壇上，剛剛入職兩個月的第四范式總裁裴沵思（James Pei）首先登臺發(fā)言，他對第四范式在如何推動企業(yè)進行智能化轉(zhuǎn)型進行了介紹；雷鋒網(wǎng)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導企業(yè) SAP 有過 7 年的任職生涯，并曾經(jīng)擔任 SAP 全球副總裁。 

在論壇中，裴沵思提出了三個觀點： 

• 在企業(yè)未來的轉(zhuǎn)型中，流行化的效率提升，其實并不等于企業(yè)的智能化變革。如果說之前的企業(yè)是一株植物，未來希望的企業(yè)是一只動物，這樣范式化的進化，實際上是靠堆積這些個管理應用，是不能夠得到提升的。 

• 在視覺、語音等感知層 AI 技術的應用過程中，企業(yè)可以做到感知方面的進化，許多流程也可以自動化，甚至更加人性化，但是這些并不能等同于實際的經(jīng)營能力和價值。 

• 智能決策能力才是企業(yè)未來轉(zhuǎn)型的關鍵所在。更加精準的預測，才是決策的核心；其實在數(shù)據(jù)獲取、預測和決策上，有一個非常古老的國際鏈條；但是由于全新的機器學習技術的存在，使得整個鏈條不斷加速——也就是人工智能大大推進了機器參與決策的整個過程。而企業(yè)只有在這個層面進行轉(zhuǎn)型，才會推動經(jīng)營模式、盈利模式和競爭壁壘的變革。 

裴沵思表示，對這三個觀點的認知，促進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)智能化進程，幫助企業(yè)提升智能決策的能力。

在論壇現(xiàn)場，裴沵思也提到了一個關鍵的數(shù)據(jù)：根據(jù)市場調(diào)研機構 IDC 發(fā)布的《中國機器學習開發(fā)平臺市場評估》報告，以市場占有率、現(xiàn)有產(chǎn)品技術能力和商業(yè)化能力等多個細分維度進行綜合評估，第四范式、阿里、百度、AWS、騰訊、微軟等六家企業(yè)成功進入領導者象限，其中作為 AI 獨角獸的第四范式占據(jù)了中國市場的最大份額。

針對這一成績，IDC 中國區(qū)副總裁兼首席分析師武連峰表示：

對于第四范式自主創(chuàng)新的核心技術和產(chǎn)品的分析與比較、以及企業(yè)發(fā)展關鍵戰(zhàn)略規(guī)劃的考察與評估，最終確定其在 IDC MarketScap 中機器學習平臺領導者的地位。值得一提的是，即使與同處于領導象限的互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比，第四范式領先的技術實力和成熟的產(chǎn)品能力幫助其獲得了更廣泛的市場認同，并取得了國內(nèi)市場份額第一的成績。

武連峰告訴雷鋒網(wǎng)，第四范式之所以能夠取得這樣的成績，有幾個方面的原因：一方面是它在機器學習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)的算法領域還是很有影響力的；同時，它做到了將技術面向行業(yè)企業(yè)的商用落地，在金融等行業(yè)有很多實踐案例；另外，第四范式也吸引了不少外部人才，包括來自 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)型進行很好的結合。

雷鋒網(wǎng)了解到，第四范式在 AI 賦能企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的過程中涉足最深、同時市場回報最大的一個領域，就是金融領域。實際上，第四范式告訴雷鋒網(wǎng)，之所以首先選擇金融行業(yè)進行 AI 應用落地，主要有以下幾個原因：

• 一、金融行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量、結構化程度、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)型升級的需求也非常迫切；

• 三，金融業(yè)市場規(guī)模大，是非寡頭壟斷的同質(zhì)化競爭的市場，

• 四，金融行業(yè)對技術、人才、產(chǎn)品和綜合能力水平要求最嚴苛。許多創(chuàng)業(yè)企業(yè)不先進入到金融行業(yè)是因為想在一個小市場里把產(chǎn)品先打磨出來，再進入到競爭性最強的市場，而第四范式首先選擇了一個極具挑戰(zhàn)性的市場，來培養(yǎng)和驗證能力。

第四范式方面表示，實際上，金融是實體經(jīng)濟的血液，它服務于各行各業(yè)，所以通過金融行業(yè)的賦能其實可以觸達更多的行業(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、人民日報等行業(yè)頭部企業(yè)。 

AI 如何賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

在論壇現(xiàn)場，IDC 中國區(qū)副總裁兼首席分析師武連峰也針對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行了演講，他表示，有一句很值得贊同的話是——數(shù)字驅(qū)動一切，網(wǎng)絡重構一切；未來利用數(shù)據(jù)技術，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)型未來注定會失敗，所以如何利用數(shù)字技術支持企業(yè)轉(zhuǎn)型，這是所有企業(yè)、所有傳統(tǒng)行業(yè)一定要進行的選擇。

武連峰提出了當前市場上出現(xiàn)了的一些 “偽人工智能”，比如說把程序預設、人工替代工作、大數(shù)據(jù)分析簡單化等情況；但實際上真正的人工智能應該具備三項能力：自我學習能力、自我推理能力和解決問題的決策能力。而目前 AI 在企業(yè)服務領域的應用還剛剛開始，比較成熟的包括自動化客戶服務助理、程序顧問和推薦系統(tǒng)、自動化威脅情報和預防系統(tǒng)、智能流程自動化系統(tǒng)、欺詐行為分析和調(diào)查等。

針對 AI 未來發(fā)展趨勢，武連峰認為，AI 參與業(yè)務自動化的演進框架中，如果從洞察、決策、執(zhí)行三個層面來看，一開始是人類主導，但后來機器會不斷參與其中，并且由輔助角色走向主導角色，最終形成一個由機器主導的情況，當然即使機器主導，依然是有人類監(jiān)督的。因此，對于 企業(yè)應用來說，決策類 AI 一定會至關重要。

另外，在 AI 賦能行業(yè)的花費方面，中國在 2018 年花費 25.7 億美元，美國為 248.2 億美元；到 2020 年中國為 99 億美元，美國為 791.8 億美元。另外，從全球 2018 年的 Top 行業(yè)花費來看，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%。

在演講結束之后，武連峰接受了雷鋒網(wǎng)的采訪。談到 AI 對不同的傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的影響，武連峰進行了一番細致的梳理，他表示：

我們當時做數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的時候發(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)能力以及對于技術促進業(yè)務的認知是蠻到位的，所以走得更靠前一點，這是一類。第二類行業(yè)，比如說交通、教育、醫(yī)療等等，從數(shù)字化程度、信息化程度來說處于中間位置，有數(shù)據(jù)，也有大量的應用，但是人工智能與之相結合的復雜性更強一些；第三類，包括一些政府、制造等行業(yè)，可能更復雜一點。按階段來看，政府在局部方面，比如說居民服務，做得很超前是有可能的，但是整體所有城市都達到同樣一個水平，則需要很多時間，因為畢竟中西部差距等方面的差異還是蠻大的。

武連峰表示，不同行業(yè)的數(shù)字化程度與該行業(yè)未來跟人工智能相結合結合的程度，二者是正相關的一個關系，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)生正相關關系的一些要素。

另外，武連峰還認為，其實在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，還會出現(xiàn)數(shù)字鴻溝的問題：

今天制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型從整體上來說是稍稍偏落后的，但是這個行業(yè)中的一些先進企業(yè)是很領先的，所以說今天數(shù)字化轉(zhuǎn)型有一個特定指標：數(shù)字鴻溝會越來越大。也就是說，在整個數(shù)字化過程中，對于人工智能等新技術的應用，好的企業(yè)和差的企業(yè)之間的差別非常大。從過去五年的數(shù)據(jù)來看，已經(jīng)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制造業(yè)企業(yè)平均銷售額和利潤都是正增長，比率是 2% 到 3%，但是非數(shù)字化的都是負增長，比率大概也是 2%、3%，這樣下來五年后這個差距就會更大。所以說很多行業(yè)如果不轉(zhuǎn)型的話，最后可能就會被淘汰的。

當然，針對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，武連峰非?？吹秸苿拥淖饔?。他認為，在中國有一個非常好的情況是，如今我國政府的領導對于信息技術、數(shù)字技術都非常認可，包括上海、重慶、廣東、吉林等省市的領導。他表示：

這些領導對于數(shù)字技術的高度認可，對于這個省、這個地區(qū)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，把技術跟傳統(tǒng)行業(yè)相結合，其實會起到一個非常好的結果。因為政府往往可以推動很多事情，不管是市場還是媒體等方面，就有可能把通過數(shù)字技術把中國的落后地區(qū)與領先地區(qū)之間的差距進行一定的彌補。

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