专访第四范式创始人戴文渊：不忘初心 开创AI企业级服务时代

　　近日,独角兽公司第四范式召开了新品发布会业内反响热烈。如今AI如火如荼,很多公司都打上AI的标签,有行业解决方案提供商,有底层硬件提供商,有做机器人的,有做智能应用产品的……那么第四范式究竟是一家怎样的AI公司?我们走进第四范式,采访了第四范式创始人&CEO戴文渊。

　　Q:我们看到一些研报在AI的应用领域中,把范式划分到金融行业中,范式还是五大银行联合投资的唯一创企,那么范式是一家Fintech公司吗?

　　A:我们是人工智能技术和服务的提供商,企业级AI平台赛道上的领跑者。从公司发展历程看,头两年我们专注在金融行业,所以从这个特定的时间段来看像一家Fintech公司。这是我们行业进入策略的选择,更是AI产业化的客观规律。

　　公司刚创立的时候,进入互联网行业落地其实更容易,最后选择金融行业,一是因为金融行业的数据数量、结构化程度、质量是最高的,由于互联网的颠覆性影响,传统金融业转型升级的需求也是非常迫切的,所以AI落地会首选金融业;二是金融业的市场规模大,是非寡头垄断的同质化竞争的市场。金融行业要求的技术、人才、综合能力水平在互联网圈里是最高的,许多创业企业不先进入到金融行业是因为想在一个小市场里把产品先打磨出来,再进入到竞争性最强的市场,而我们首先选择了一个极具竞争性的市场来培养和验证我们的能力。

　　此外,还有一个原因,金融是实体经济的血液,服务于各行各业,通过金融行业我们可以触达更多的行业。

　　如果我们只局限于行业垂直领域,就做不到AI规模化落地,也违背了AI For Everyone的初衷。我们是以产品驱动的平台服务公司,我们在金融行业培养出的平台能力,可以输送到其他行业中去,6月6日我们刚刚签约了华油能源,开展智慧油田合作,此前还签约了中石油。除了能源领域,我们在智慧城市、零售、健康医疗、媒体等等也有很多案例,AI已经成为这些行业转型升级的内生动力与自发需求。伴随着我国经济信息化、数字化、网络化、智能化的演进,越来越多的行业在拥抱AI这一必然趋势,我们广泛覆盖多种行业也是行业主动选择的结果。

　　在过去4年,第四范式助力7000多个客户的上万个场景,帮助他们AI转型。展望未来,2020年全球企业级AI市场规模约为700亿美元,这个数字会继续增长,而在这个赛道上的企业屈指可数,范式的市场空间十分广阔。

　　Q:打造服务于各行各业的平台,会不会受到专业人才的限制?

　　A: AI是一种通用的工具,“机器从数据中发现规律”是没有行业属性的,差异只是输入数据的不同。第四范式正在用相对通用的方法解决金融、医疗、零售、能源、政府、安防、媒体等各个行业不同的业务问题,这就是借鉴教育学的“库伯学习圈理论”,把AI应用构建的过程平台化,总结成为四步标准动作“行动、反馈、反思、理论”,并封装了高性能架构与算力,实现开发人员只需要理解自身行业的业务目标,按照平台步骤去对接数据,就能低门槛地自己产生AI应用。这也是过去4年内,第四范式能够跨越行业与场景的屏障、赋能一万多个不同业务场景的主要原因。业务专家可以帮AI加速落地,但并不是必要条件,所以我们在金融行业打造的能力可以输出到各行各业中去。AI在数字化经济演进过程中,会产生新一波的行业传导效率。我们刚才谈到的在其他行业落地的案例也证明了这一点。

　　在人才建设上,范式汇聚了各类顶尖人才,有人工智能技术领域的国际领军人物,也有来自百度、今日头条等有丰富工程经验的顶级专家。最近我们邀请到SAP的前中华区副总裁先生裴沵思先生,加入范式大家庭,为我们引领企业级服务时代增加了重要力量。

　　Q:有人认为通用平台会远离场景和业务端,您怎么看?

　　A:AI平台和云、大数据这样的底层平台相比,在能力端相似,都可以跨不同领域,但离业务端更近,价值端第一。假设给客户装一套大数据系统,并不能解决业务的问题。在大数据上面其实还需要有很多业务改造,可能是99%的业务改造、1%的大数据,对AI来说从数据中找规律本身是一件底层的事情,但一旦找到规律了以后,就变成了一个业务。

　　我们提供的产品和服务是直接面向企业生产、帮企业解决业务问题、创造价值的。当然,“授人以鱼不如授人以渔”,我是一家以产品驱动的平台服务公司,不是所有的场景都自己做。我们的目的是帮助企业AI转型,完成转型的关键点后,需要规模化落地的场景N可以赋能给客户或者开放给合作伙伴做,让客户自己的生态发展起来。

　　Q:你们平台的技术虽然比较先进,但每个企业只要解决自己的问题就行了,不一定需要通用平台封装的功能。现在很多算法都开源了,企业利用开源算法框架自己组建个IT小团队不比买平台划算?

　　A:事实证明,用小团队小工具模型解决业务问题未必能取得提升。企业的智能化转型走的是一条“1+N”的路线。每个企业可能都会有1个或多个核心业务,这些业务提升会带动整个企业的提升,例如对智能手机生产商来说供应链是核心应用,1个百分点的提升就足以改变企业的竞争格局,“1”是要把对业务影响最大的场景做到极致,产品就必须具备“高维、实时、自学习”的能力,这不是小团队和小工具可以实现的;“N”是指众多的非核心场景,要实现AI转型,就需要用最高的效率规模化落地尽可能多的应用场景,使场景的总体价值最大化,这对数据治理、算力等等有很高的要求,也不是小团队和小工具可以实现的。

　　企业AI转型的第一步如果从做小场景切入价值感低,而从核心场景入手虽然可能风险和成本会比较高,但一旦做通可以产生很大业务价值,产生更多吸附效应,创造更大价值,平台也可以发挥优势覆盖住成本。这时候再做非核心场景N,就是一个降低成本的过程。

　　Q:我们看到范式服务了很多大企业客户,这和范式AI for Everyone的初衷是否有矛盾?

　　A:从我们服务的客户类型看,行业头部客户的场景往往更为丰富,可以进行场景的验证,把平台打磨得更好,以服务于更广泛的企业。如果仅从赚钱的角度来说,服务于大企业就可以了,但我们的使命是AI For Everyone,我们通过云服务于更多中小企业。

　　我们开发了机器学习自动化的工具,降低机器学习的门槛,现在已经有中小企业、机构甚至个人爱好者通过我们的平台创造价值,例如有研究者利用我们的自动机器学习工具建模预测候鸟迁徙,他们没有那么高的IT能力,也不用构架太复杂的应用流程,可能就是输入一些数据,就能得到一些对他们来说有用的结果。我们帮助长春妇产医院用自动机器学习工具建模预测新生儿体重和胎膜早破,医院并没有专业的建模团队,我们自动化、全流程、低门槛的产品特性正好能满足医院的需求,自动建模效果显著,院方成功取得学术成果,这样的例子还有很多,我们希望赋能给更多的中小企业、机构,实现AI的规模化落地,实现“普惠AI”。

　　Q:AI for Everyone从建生态的角度,似乎是只有巨头才能做成的事情,范式建生态有何优势?

　　A:我们和合作伙伴的地位是平等的,我们唯一的目标是让客户、合作伙伴成功,带动整个行业进步、AI快速规模化落地。

　　我们追求的不仅仅是合作伙伴和开发者的数量,而是让合作伙伴通过我们的平台赋能而成功,“赚钱、更快地赚钱、赚更多的钱”,让AI在各行各业实现快速规模化落地,公司和客户、合作伙伴都能实现业务增长。

　　当我们进入一个行业的时候,我们不是为了垄断整个行业而是希望我们进去以后能带动整个行业进步,甚至合作伙伴做的比我们好都没关系,我们愿意帮助合作伙伴变得更好。例如我们做反欺诈的效果碾压竞争对手,但是我们不是要变成一家反欺诈的公司,把竞争对手都消灭掉,而是当我们拿下反欺诈标杆客户以后,孵化反欺诈团队帮助合作伙伴去交付。有诸多案例证明了我们赋能后做的反欺诈效果比业内标杆企业还要好。

　　我们在金融行业里深耕也是为了完善我们的平台,如果我们只是一家定位为Fintech的公司,把竞争对手都逼得无路可走,我们可能会成为最赚钱的公司,但和我们的愿景、初心AI For Everyone是不相符合的。我们把平台上云,即使现在不赚钱也要做,也是为了AI For Everyone。

　　我们最近公布了“启航”合作伙伴计划,基于先知平台,建立起产品赋能、咨询赋能、交付赋能、营销赋能、技术赋能五大赋能中心,希望与广大解决方案商、咨询服务商、实施服务商、渠道分销商及开发者开展生态合作,形成一个强强联合、互补共赢的AI合作伙伴生态,共同开创企业级服务的时代。