“AI決策”助力企業突破業務臨界點，發揮數據最大價值

“AI的發展經歷了‘高期望-能否落地-落地是否有用’等多次潮起潮落。今天，AI的價值再次引發一些討論和懷疑。”2021第四范式發布會暨企業智能化轉型峰會近日在北京召開，峰會上，第四范式創始人兼首席執行官戴文淵博士認為，只有AI決策幫助企業經營從量變到質變，才能真正釋放AI的價值，帶來AI發展的新浪潮。

他表示，在消費互聯網領域，內容分發作為關鍵業務場景之一，傳統的分發方式受限于人工編輯，而上線AI決策后，分發規模不斷增加，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，用戶規模的指數級增長，引發了企業實現“質變”。

讓“AI決策”

據了解，企業轉型過程中所需的能力眾多，為了讓AI在企業智能化進程中發揮價值，必須具備集應用、數據、算力為一體的能力模型。應用、數據、計算，三者需要相互聯接，其中任何一個出現問題，另外兩個都無法發揮作用，整個智能化體系將會失效。

第四范式AIOS產品負責人黃纓寧表示，諸如反欺詐、內容推薦等業務場景，沒有應用，海量數據會淪為死數據，算力也無法產生價值。

據統計到2025年中國數據量達到48.6ZB，占全球數據量的25%以上，成為全球最大的數據圈。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，目前來看這些數據的增長和算力的投入很難發揮其應有的價值，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作，也需要數據科學家非常好的協作。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正在飛速增長的數據以及算力的投入。

此外，“數據”也是一個瓶頸。據黃纓寧介紹，在整個構建AI應用的過程中，95%的時間花在數據治理，平均來說企業的數據利用率不足1%。企業在數據利用上的共性問題導致了現在的結果：數據業務割裂;數據的使用沒有沉淀，導致冗余高;數據開發沒有統一標準，難以沉淀和復用。

“為此，我們落地了數據形式方法，每個數據形式對應的是業務場景，定義了這個業務場景要跑起來所需的數據標準。”她表示，把原始的數據一鍵對接成AI數據，企業省下大量的數據治理時間，通過數據形式一鍵開啟建模，一鍵關聯AI相關應用，更高效的實現業務價值向數據價值轉化。

第四范式從2014年起就開始利用AI技術、產品及服務，幫助企業在智能化轉型中實現質變。

在發布會上，第四范式全新發布了企業級AI操作系統4Paradigm Sage AIOS 2.0及企業級智能應用市場4Paradigm Sage App Store，聯接打通了應用、數據、算力三者間的屏障，同時以Sage AIOS App Store平臺為基礎，擴展為應用聯邦、數據聯邦、算力聯邦三大網絡。

量變到質變

對于率先轉型成功的企業，AI決策在關鍵業務場景發揮了巨大作用，幫助企業突破業務臨界點，實現質變。

健新科技的首席技術官劉勇表示，“之前大家比較關注數據量，也就是大數據。但是今天我們更關注的點是從大數據到質量數據的轉變。真正經過訓練的、有標簽體系的、有很好數據基礎的數據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測系統，其中工況識別、實際故障診斷、狀態評估、運行指導、實時關鍵數據的監測和異常分析等等，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、相關的工業特征值、工況負荷、運行的時長以及環境溫度加起來，在AI的機器學習中進行訓練，得出溫度的預測模型。根據預測模型推導出機組運行的安全閾值期間，這個數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技術賦能關鍵業務線上化場景的經驗。百勝中國IT資深總監孫磊表示，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，現在都是AI系統在做訂單分發，且配送效率較高。

再如每家餐廳的外送商圈從專人維護，到智能商圈系統的AI自動規劃，保障了全局效率最優。他AI幫助百勝在線上、線下、供應鏈、食品安全、客服、培訓等業務領域提升，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據，比如人口、客群、業態、交通這些數據通過數據模型，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據變成了很方便的讓我們進行機器學習的數據。”億景智聯的創始人兼首席執行官孫偉表示。

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

標簽： AI決策 業務臨界點 量變質變 反欺詐