第四範式戴文淵：從落地痛點構建AI商業化能力

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2018年被稱為人工智能落地年，依靠算法所帶來的紅利期即將結束，獨角獸們開始與更多行業場景深度結合進行落地。

在2018年CES Asia 第一財經“奇點舞臺”上，剛獲得三大國有銀行共同投資的人工智能公司第四範式創始人、首席執行官戴文淵，從現實應用層面出發，分享了人工智能在金融領域的探索，以及如何拓展產業布局，打開人工智能更多的商業想象空間。

金融是人工智能最有望實現規模化應用的行業之一，與以往銀行大多按需購買這樣的垂直技術不同，現如今銀行越來越多地開始從整體采購AI技術，伴隨行業的深度融合，人工智能給銀行傳統業務所帶來的改變也在深化。

在戴文淵看來，人工智能不僅能夠解決策略執行的問題，甚至已經可以扮演中間層的策略制定者。

例如在反欺詐方面，以往銀行制定反欺詐方案，需要業務專家總結經驗，而通常頂尖的專家團隊最多能制定出一千條專家規則，僅僅能夠覆蓋重點區域的典型欺詐場景。

但是在某全國性股份制商業銀行與第四範式的合作中，僅基於一年的交易數據，銀行就通過機器學習制定出了25億條反欺詐規則，不僅涵蓋“非典型區域”的“非典型特征”，對於犯罪團夥不斷更新中的欺詐方式也都一網打盡。最終，第四範式反欺詐解決方案的實際上線效果較傳統專家規則提升7.6倍。

金融行業受限於其自身特性，對場景安全等級要求很高，同時與之匹配的AI技術標準也更高，作為人工智能創業公司如何應對安全和技術標準問題？

對此戴文淵表示，在對企業服務的過程中，除了一定要遵守國家關於金融數據的法律法規，符合各種流程之外，更重要的是將技術以一種內核的方式附能給能夠接觸到涉密數據的人，由他們進行操作。而對於平臺型公司而言，要想構建完善的生態圈，一方面要看究竟能否幫助他們進行業務轉型，第二就是能否創造更多利潤。

人工智能的商業模式究竟從哪里開啟，to B還是to C？第四範式選擇了從B端開始。在戴文淵看來，科技發展會經歷不成熟到成熟階段，在科技非常不成熟的時候，一些超大型企業為了提前享受科技紅利，付出更多成本。

伴隨AI使用成本的不斷下降，人工智能產業化成本從幾億、幾十個億，降到了幾萬元的量級，對於C端而言仍然比較貴，更多局限於B端，未來成本降到幾十塊錢，人工智能C端市場機會也將打開。

人工智能產品的落地正改變著公司的競爭格局，也在倒逼公司延伸到產業鏈上下遊拓展自身業務。自我定位人工智能操作系統層之外，第四範式也開始計劃走向服務器層面。

“現在我們所能夠使用的服務器很多都很不適配於人工智能的計算要求，因此需要我們再往下探一層，如何搭建新的體系架構，產出新的更適合人工智能服務器。當服務器層比較完善的時候，可能會進一步解決芯片層的痛點。”戴文淵告訴第一財經。