近日，新加坡金融科技節(jié)X 新加坡科技創(chuàng)新周（SFF x SWITCH）盛大開(kāi)幕。作為“全球規(guī)模最大的金融科技集會(huì)”及“全球最大科技創(chuàng)新成果平臺(tái)”，中國(guó)人民銀行行長(zhǎng)易綱、中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)主席郭樹(shù)清、蓋茨基金會(huì)創(chuàng)始人Bill Gates、谷歌總裁Sunder Pichai、微軟CEO Staya Nadella、納斯達(dá)克CEO Adena Friedman、花旗集團(tuán)CEO Jane Fraser等來(lái)自130個(gè)國(guó)家及地區(qū)的政策制定者、科技領(lǐng)袖及學(xué)界權(quán)威匯聚一堂，共探金融科技發(fā)展趨勢(shì)。

第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵受新加坡金融管理局邀請(qǐng)，于“技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施”峰會(huì)（INFRASTRUCTURE SUMMIT）分享企業(yè)AI智能化轉(zhuǎn)型的落地實(shí)踐與思考。

在分享中，戴文淵談到：AI的本質(zhì)是在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)則，規(guī)則數(shù)越多，對(duì)問(wèn)題刻畫的越細(xì)致，預(yù)測(cè)的結(jié)果也越準(zhǔn)。AI時(shí)代，機(jī)器通過(guò)對(duì)不同領(lǐng)域?qū)ふ液Ａ恳?guī)律，能夠助力各行各業(yè)全面進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)代。以第四范式在金融、零售行業(yè)的場(chǎng)景為例：當(dāng)規(guī)則從數(shù)千條提升至數(shù)億條后，某大型股份制銀行的信用卡交易欺詐識(shí)別準(zhǔn)確率提升7倍以上；千元下的分期交易響應(yīng)率提升6倍以上；個(gè)性化理財(cái)產(chǎn)品推薦成功率提升5倍以上；規(guī)則數(shù)從數(shù)千條提升至數(shù)百萬(wàn)條后，某大型餐飲連鎖集團(tuán)的銷量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升50%，線上點(diǎn)餐的平均客單價(jià)提升2%。

今天，企業(yè)已經(jīng)普遍認(rèn)識(shí)到AI技術(shù)的價(jià)值，紛紛借助AI對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行改造升級(jí)。AI在單點(diǎn)業(yè)務(wù)獲得成功后，最常困擾企業(yè)的問(wèn)題是，如何將AI規(guī)?；貫楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)賦能，實(shí)現(xiàn)全面的智能化轉(zhuǎn)型？

戴文淵提到，企業(yè)在制定AI轉(zhuǎn)型路線時(shí)可考慮“1+N”的應(yīng)用模式，“1”指核心業(yè)務(wù)，意味著在核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景中追求極致效果，可借助AI實(shí)現(xiàn)最大化業(yè)務(wù)收益；“N”意味著在業(yè)務(wù)場(chǎng)景相對(duì)分散的情況下，將AI快速、規(guī)模化落地，實(shí)現(xiàn)由“點(diǎn)”到“線”再到“面”的全面業(yè)務(wù)賦能。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的“1”可以理解為千人千面的個(gè)性化推薦，把這一點(diǎn)做到極致，其產(chǎn)品及業(yè)務(wù)可以不斷的獲得成功。而對(duì)于更多行業(yè)，如金融、零售行業(yè)，企業(yè)往往是海量業(yè)務(wù)的組合，更適合通過(guò)“N”的方式規(guī)模化落地AI應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)全面的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

“N”的實(shí)現(xiàn)需要解決兩個(gè)問(wèn)題：人才及效率。首先，門檻足夠低，讓AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)不限于極度稀缺的AI科學(xué)家。第四范式的做法是通過(guò)AutoML（自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)），讓業(yè)務(wù)人員也能開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用。以范式服務(wù)的某銀行客戶流失率預(yù)測(cè)為例，該行借助第四范式AutoML，構(gòu)建人工智能模型的時(shí)間從400小時(shí)下降至10小時(shí)，且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相較于人類科學(xué)家手動(dòng)建模更高。

其次，“N”的實(shí)現(xiàn)還需要統(tǒng)一的方法論，從而規(guī)?；a(chǎn)AI，以標(biāo)準(zhǔn)化流程提升效率。第四范式建立了一個(gè)以“庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈”理論為基礎(chǔ)的AI方法論，將AI開(kāi)發(fā)分成“行為數(shù)據(jù)采集、反饋數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、模型應(yīng)用”四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)步驟，幫助企業(yè)加速AI的落地效率。以第四范式服務(wù)的某大型央企為例，在統(tǒng)一的方法論和低門檻平臺(tái)的加持下，該企業(yè)一年內(nèi)在100多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了AI落地。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，AI不只是單點(diǎn)業(yè)務(wù)的智能化升級(jí)，更是整體業(yè)務(wù)創(chuàng)新、經(jīng)營(yíng)效率提升的利器。自2014成立以來(lái)，第四范式一直致力于幫助各行各業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，目前已在金融、零售、制造、能源、醫(yī)療、政府、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)落地上萬(wàn)個(gè)AI落地案例，連續(xù)兩年蟬聯(lián) IDC MarketScapeTM  中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)份額第一。依托于豐富的技術(shù)積累與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，第四范式將繼續(xù)完善全棧式的企業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品體系，讓企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型不再受到落地效率低下、業(yè)務(wù)價(jià)值不佳、投入成本激增等難題的制約。