未来的公司里70%的员工能用这家AI平台建立一个“今日头条”

作者:小编

未来的公司里70%的员工能用这家AI平台建立一个“今日头条”

原创出品:深口袋

“创业最前线”经授权发布

人的一生中,会有多少个万众瞩目的高光时刻?戴文渊已经记不太清了。

在李彦宏上台颁出“百度最高奖”之前,音乐声和掌声交错迭起,所有百度人都在期待着这个年度重磅大奖的主人上台接过那座亮晶晶的奖杯。诺大的会议厅内,花式吊顶大灯璀璨夺目,仿佛霞光满天。在人声鼎沸中,戴文渊正了正衣襟,挺直了身板,面带微笑地踱到台前去领奖。

按同事的说法,“拿奖对戴文渊来说算不上新鲜事,他可是在ACM国际大学生程序设计竞赛拿过世界冠军的。”从2005年拿到ACM竞赛冠军,到转向人工智能研究,再到主导百度凤巢,领导华为诺亚方舟实验室……戴文渊在这十多年与“AI”结缘的日子里,经历过太多别人眼中的“高光时刻”。

在他的众多殊荣中,人印象最为深刻的是“基于AI技术成功帮助百度收入提升8倍”,这也为日后创立第四范式奠定了基础。2015年,ACM夺冠的十年之后,戴文渊创立了第四范式并搭建了“先知”平台,在千百条AI创业路径中选择了最难的一条——构建企业级通用人工智能平台,帮助企业提升效益。同时证明了这条路径是非常切合商业化实践的:那就是要让AI与场景结合并落地,切实提升企业运行效率,而这其实才是AI助力商业最有价值的方式,并很快得到了验证。

一、让百度的收入提升8倍的那群人出来创业了

戴文渊当年学AI的时候,它还是一个冷门研究领域。此前,AI理论日趋成熟,但限制于数据和计算资源有限,还无法在工业界落地实践。几年后,在实验室整天搞研究的戴文渊判断AI突破瓶颈的时机到了,一定要找个有丰富数据的大企业来完善自己的AI向前演化,因为当时的他和百度首席科学家威廉张很投缘,就去了百度。

(第四范式创始人 戴文渊)

2009年戴文渊加入百度凤巢计划时,系统只有大概1万条策略,而且都是人工制定的。系统匹配效率不高,消费者搜索体验差,导致用户没有点击广告的欲望。此时,戴文渊带领几名员工(后续扩大到数百名工程师),通过AI来制定广告策略,截止2013年,整个凤巢系统的策略已经提升至1000亿条。

当时,李彦宏要评当年的百度最高奖,戴文渊用数据证实了AI的能力和价值。他选择用2009年和2013年的凤巢系统去跑同样的数据,结论就是效果提升了8倍,这个结果获得了李彦宏的肯定,并把百万美金的百度最高奖颁发给了戴文渊的团队。

2015年,戴文渊创立了第四范式,正式踏上了创业征程。公司联合创始人中除了他在香港科技大学的导师杨强外,还有当年百度的同事、后来开发了今日头条推荐系统的陈雨强,其他联合创始人也都有百度工作的经历。在当时不成熟的 AI商业化探索阶段,这支创业团队显得有些“另类”,因为其他团队还在“摸着石头过河”,而他们已经亲身参与和验证过“AI能让百度收入提升8倍”。

“内行看门道,外行看热闹”,创业初期有人看不懂他们的项目,但真正看懂的人,将其视为珍宝。光大控股新经济团队创始人艾渝就说:“投AI要从投人才开始,特别是第四范式这类企业的创始人,一定是国际上最顶级的AI或相关领域专家,数量极其有限,能投到他们创办的公司,未来的成长性一般都会非常高,所以我们选择在B轮就坚定地支持第四范式,相信未来在这条赛道上一定会有绝佳的发展潜力。”

第四范式在商业化上的表现最终也证实了投资人的眼光。借助第四范式人工智能平台“先知”,数十家银行构建了超过亿级别的新的信用卡欺诈侦测策略,将反欺诈识别准确率提升7倍之多,大幅降低银行及个人用户损失。

第四范式与上海瑞金医院合作,先知平台基于糖尿病大数据总结出50万条预测规则,对普通人未来三年患糖尿病概率进行预测,准确率提升2-3倍,造福普通大众。

此外,第四范式还在与公安系统进行合作,共同解决反洗钱和追踪毒贩的业内难题。

跨越了行业和场景的限制,第四范式“先知”平台能够大幅降低企业AI应用的门槛,让社会各领域都能惠享AI赋能,最终达成“AI for Everyone”的企业愿景。

二、AI到底适合来干什么?

第四范式的创始人及CEO戴文渊这辈子回答得最多的问题,可能就是AI到底是用来干什么的。

戴文渊说,很多人觉得AI是靠比人脑聪明的优势来解决问题的,但目前的情况恰恰相反——AI没有人脑聪明,它主要从事那些枯燥、重复性的,利用人力解决就会痛不欲生的工作。因为机器没有精力枯竭的问题,所以可以依靠 “勤奋”来事无巨细地完成每一项任务。

在未来的企业竞争当中,AI是一个核心能力。未来企业家该比拼的是宏观战略的能力,把一线的决策思考和勤奋的事情交给机器去做。

戴文渊举了一个例子,在一家世界500强的银行里,至今还有数千人需要用手动的方式完成一项工作,就是核对各种票据上复印后模糊不清的数字,然后输入到电脑里,因为传统计算机扫描无法自动识别。虽然人比电脑聪明,会识别潦草字的各种规律,但这份工作太辛苦,于是第四范式就做了一个AI应用,帮助解决这个问题。后来发现AI识别大写数字和小写数字的准确率都超过97%,再把两个97%识别率重叠起来,结果只剩不到5%的票据还需要人工复核。该应用将工作效率提升了20倍,解放了95%的人力,这是AI赋能的具体展现。

这个案例是AI在金融业应用的众多案例中的一个。对此艾渝评价到:“这个案例既说明了AI是干什么的,又解决了用户的痛点。未来新经济的重塑在于AI+产业+场景+数据,而这个案例恰好叠加了AI和场景。”

三、70%的人可以自己做出一个今日头条

戴文渊最早的商业构想是咨询式的,通过调研用户企业的需求,再针对性的解决问题,有点类似于IBM。

但后来他发现此路不通。他说,“世界上的任务比我想象的多,传统企业的问题远远比互联网分散。我们的目标是要帮助到每家企业,所以我们的方式也要改变。如果我们要去解决所有的问题,那就需要去搭建AI平台,做出一种人人都可以用的AI。”

在与银行的合作中,这个思路得到了充分印证。深入调研后戴文渊发现,与百度只要一个凤巢系统就能提升效率不同,银行需要提升的环节可能是几千个,这时就需要让银行自己的员工掌握怎么用AI。

因此在创立之初,第四范式就决定了“先知”平台的开发工作,截止目前“先知”平台已经迭代到3.0版本。简单地说,先知1.0解决了AI建模门槛,2.0解决了AI应用门槛,3.0则是低门槛的企业AI核心系统,帮助企业构建数据、算法和应用的机器学习闭环。企业业务人员经过范式大学2-4周的培训就能够构建自己的AI应用。

在先知平台推向市场前,戴文渊先让自己的公司同事试用:行政、人力、市场甚至是前台的同事,在接受一定指导的前提下,根据先知的产品手册设置出一个类似于今日头条推荐系统的AI工具。

结果是惊人的,最终超过70%的同事建模AUC(注:AUC是衡量模型效果的专业指标,取值在0到1之间)成绩超过0.8,这个成绩可以与从业多年的资深数据科学家媲美。换句话说,一个企业里有70%的非技术人员,可以用“先知”平台为自己的工作来设计AI应用,这就是“先知”不可替代的价值。

四、小试牛刀,打造金融业标杆

带着“先知”平台再度去银行,这次的成果就很丰硕了,它体现的是解决问题的快速和通吃。

比如,“先知”参与了制定信用卡反欺诈策略的工作。这套系统原有的规则大概是1000多条,全部由人来设置。举个例子,一张信用卡如果在2小时内,同时在北京和深圳都有了POS机消费,则可以认定为欺诈,因为人不可能在2小时内往返于北京和深圳去刷卡。但这种策略设定原来是依赖人力来制定,增长的很慢。而“先知”平台的介入,使得银行在很短的时间里,通过AI开发了超过25亿个新的信用卡欺诈侦测策略,提升了超过7倍的反欺诈识别准确率。

为了证明“先知”通吃问题的能力,这套系统还被广泛用于银行分期业务的营销场景。当时,为了决定向哪些客群推荐分期业务,某大型股份制银行大概当时设定了200条的专家规则。“先知”接手后,迅速把规则升级到5000万条,最后帮助该业务收入取得61%的大幅提升。“这个项目更重要的是培养了一批会用AI自己解决问题的银行工程师。”戴文渊笑称。

“银行系统是最注重标杆效应的,我们打开了工行、招行等全球领先的金融机构,也就差不多打开了整个银行界的大门。而打开了银行界的大门,金融市场也就朝你洞开了。现在,我们至少超过对手整整三年的时间”,戴文渊说:“金融业只是AI应用行业之一,现在医疗方面的应用也接了上来。我们的未来目标是让每个有需求的企业都零门槛地使用AI。”

艾渝对第四范式在金融行业的成绩,既有预判,又超出预期:“第四范式先选择数据基础最好的银行业重点切入的思路很清晰,尽管打入客户平台层本身就是更慢更重的事情,但是第四范式的目标明确,舍得付出。最终,我们还是很欣喜的看到第四范式在金融领域已经与数十家大中型银行展开深度合作,诸多案例取得了100%以上的效果提升。”

五、打造生态系统:第四范式能量放大器

第四范式毫无疑问已经占住了AI领域的主赛道,发展成AI独角兽企业之后,第四范式的目标更加清晰。戴文渊表示,“尽管在AI通用平台这个赛道由于门槛太高还没有足够的氛围,但你至少要证明,你占据了赛道,而且你所取得的成功是可以复制的。”

未来第四范式到底是要做一家IBM式的咨询公司,还是要做一家像英特尔一样出售标品CPU的公司?戴文渊认为这个问题提的很好,他深思熟虑后的结论是,第四范式要做一家像甲骨文一样的公司。

戴文渊认为,甲骨文的特点是首先有一个门槛特别高的核心壁垒,那就是数据库,这类似于第四范式的“先知”平台和开发这个平台所需要的极深的AI能力。

而甲骨文的核心技术虽然高深,但并不难用,因为它有一个完整的生态系统,有数千家的合作伙伴,这些合作伙伴又开发出了成千上万的解决方案,最终渗透到各个行业的方方面面。

戴文渊认为,第四范式的目标也类似,核心技术自主可控,解决方案和行业通路由生态链来解决。他更看重的是跨行业的资源整合,他要通过足够多的伙伴把第四范式的AI技术嵌入进去。

“光大控股新经济在这方面就对我们的帮助很大,除了投资之外,非常重要的是帮我们做资源整合。比如他们也投了一家叫特斯联的公司,智能城市做的很好。这其实就掌握了场景、数据。如果是让第四范式从头开始做一个人口管理预测系统,需要投入的资源非常多。但是,特斯联能把一个整合的台给搭起来,最后能够把我们的AI平台与技术植入进去,这就是一个很好的配合。”戴文渊说。

戴文渊表示,中国科技界的问题是大而不强,很多高端核心技术还掌握在美国手里。而第四范式先知平台的推出,标志着中国企业在AI的很多底层技术上已经做到了世界前列,比如大数据、流处理、AI服务器设计,甚至已经具备了设计AI芯片的能力。从这个角度看,中国的AI产业是有可能在未来十年赶超谷歌、苹果这样的企业。