“AI的發(fā)展經(jīng)歷了‘高期望-能否落地-落地是否有用’等多次潮起潮落。今天，AI的價值再次引發(fā)一些討論和懷疑。”2021第四范式發(fā)布會暨企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型峰會近日在北京召開，峰會上，第四范式創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官戴文淵博士認為，只有AI決策幫助企業(yè)經(jīng)營從量變到質(zhì)變，才能真正釋放AI的價值，帶來AI發(fā)展的新浪潮。

他表示，在消費互聯(lián)網(wǎng)領域，內(nèi)容分發(fā)作為關鍵業(yè)務場景之一，傳統(tǒng)的分發(fā)方式受限于人工編輯，而上線AI決策后，分發(fā)規(guī)模不斷增加，決策準確度不斷提升，當最終邊際成本下降為零的臨界點時，用戶規(guī)模的指數(shù)級增長，引發(fā)了企業(yè)實現(xiàn)“質(zhì)變”。

讓“AI決策”

據(jù)了解，企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中所需的能力眾多，為了讓AI在企業(yè)智能化進程中發(fā)揮價值，必須具備集應用、數(shù)據(jù)、算力為一體的能力模型。應用、數(shù)據(jù)、計算，三者需要相互聯(lián)接，其中任何一個出現(xiàn)問題，另外兩個都無法發(fā)揮作用，整個智能化體系將會失效。

第四范式AIOS產(chǎn)品負責人黃纓寧表示，諸如反欺詐、內(nèi)容推薦等業(yè)務場景，沒有應用，海量數(shù)據(jù)會淪為死數(shù)據(jù)，算力也無法產(chǎn)生價值。

據(jù)統(tǒng)計到2025年中國數(shù)據(jù)量達到48.6ZB，占全球數(shù)據(jù)量的25%以上，成為全球最大的數(shù)據(jù)圈。2025年AI中國服務器市場達到66億美金，這是非常大量的投入。

黃纓寧表示，目前來看這些數(shù)據(jù)的增長和算力的投入很難發(fā)揮其應有的價值，因為單個應用構建平均時間太長，不僅需要各部門人員非常復雜的協(xié)作，也需要數(shù)據(jù)科學家非常好的協(xié)作。有了這些前置的條件，導致AI應用的構建效率相對較低，應用增長的速度遠遠追不上企業(yè)正在飛速增長的數(shù)據(jù)以及算力的投入。

此外，“數(shù)據(jù)”也是一個瓶頸。據(jù)黃纓寧介紹，在整個構建AI應用的過程中，95%的時間花在數(shù)據(jù)治理，平均來說企業(yè)的數(shù)據(jù)利用率不足1%。企業(yè)在數(shù)據(jù)利用上的共性問題導致了現(xiàn)在的結果：數(shù)據(jù)業(yè)務割裂;數(shù)據(jù)的使用沒有沉淀，導致冗余高;數(shù)據(jù)開發(fā)沒有統(tǒng)一標準，難以沉淀和復用。

“為此，我們落地了數(shù)據(jù)形式方法，每個數(shù)據(jù)形式對應的是業(yè)務場景，定義了這個業(yè)務場景要跑起來所需的數(shù)據(jù)標準。”她表示，把原始的數(shù)據(jù)一鍵對接成AI數(shù)據(jù)，企業(yè)省下大量的數(shù)據(jù)治理時間，通過數(shù)據(jù)形式一鍵開啟建模，一鍵關聯(lián)AI相關應用，更高效的實現(xiàn)業(yè)務價值向數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化。

第四范式從2014年起就開始利用AI技術、產(chǎn)品及服務，幫助企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中實現(xiàn)質(zhì)變。

在發(fā)布會上，第四范式全新發(fā)布了企業(yè)級AI操作系統(tǒng)4Paradigm Sage AIOS 2.0及企業(yè)級智能應用市場4Paradigm Sage App Store，聯(lián)接打通了應用、數(shù)據(jù)、算力三者間的屏障，同時以Sage AIOS App Store平臺為基礎，擴展為應用聯(lián)邦、數(shù)據(jù)聯(lián)邦、算力聯(lián)邦三大網(wǎng)絡。

量變到質(zhì)變

對于率先轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)，AI決策在關鍵業(yè)務場景發(fā)揮了巨大作用，幫助企業(yè)突破業(yè)務臨界點，實現(xiàn)質(zhì)變。

健新科技的首席技術官劉勇表示，“之前大家比較關注數(shù)據(jù)量，也就是大數(shù)據(jù)。但是今天我們更關注的點是從大數(shù)據(jù)到質(zhì)量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變。真正經(jīng)過訓練的、有標簽體系的、有很好數(shù)據(jù)基礎的數(shù)據(jù)才能為我們接下來的選址建模提供高效的特征工程。”

他介紹了葛洲壩電場監(jiān)測系統(tǒng)，其中工況識別、實際故障診斷、狀態(tài)評估、運行指導、實時關鍵數(shù)據(jù)的監(jiān)測和異常分析等等，都可以利用AI提升。

“例如機組的溫度，定轉(zhuǎn)子的溫度，機組的軸溫等等，和人體的溫度一樣，都是機組設備運行健康的重要表征。”他表示，我們嘗試著用AI技術，將這些溫度量、相關的工業(yè)特征值、工況負荷、運行的時長以及環(huán)境溫度加起來，在AI的機器學習中進行訓練，得出溫度的預測模型。根據(jù)預測模型推導出機組運行的安全閾值期間，這個數(shù)值超出閾值就進行異常報警，在這之間就證明是安全的。

百勝中國分享其通過AI技術賦能關鍵業(yè)務線上化場景的經(jīng)驗。百勝中國IT資深總監(jiān)孫磊表示，在百勝中國，比如外賣餐點派送從原來每個餐廳專人來分配配送，現(xiàn)在都是AI系統(tǒng)在做訂單分發(fā)，且配送效率較高。

再如每家餐廳的外送商圈從專人維護，到智能商圈系統(tǒng)的AI自動規(guī)劃，保障了全局效率最優(yōu)。他AI幫助百勝在線上、線下、供應鏈、食品安全、客服、培訓等業(yè)務領域提升，未來可能會覆蓋全價值鏈，有助于提升消費者體驗，公司營運效率和服務質(zhì)量，同時降低成本。

永輝彩食鮮CTO喬新亮也表示，在AI決策的協(xié)助下，人效獲得極大提升，突破臨界點后，1個采購員可以完成100個采購員的工作，3000人變成能做100倍的生意，最終企業(yè)增長不再受制于人力與成本。而當AI在關鍵場景驗證成功后，就能逐步拓展到其他業(yè)務領域。

“在整個智慧零售的選址模型里面，可以把一些多元異構的數(shù)據(jù)，比如人口、客群、業(yè)態(tài)、交通這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)模型，整理成一個能夠供智能選址應用的特征表。我們把這些原始的數(shù)據(jù)變成了很方便的讓我們進行機器學習的數(shù)據(jù)。”億景智聯(lián)的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官孫偉表示。

他認為，做零售最看重的線下實體店的頻效問題，當鎖定高潛力區(qū)域的時候，選擇合理的備選點位，根據(jù)這個點位可以反饋整個評分。沒有選址產(chǎn)品之前，需要花費大量的時間交付產(chǎn)品。記者 付樂 冉學東 北京報道

標簽： AI決策 業(yè)務臨界點 量變質(zhì)變 反欺詐