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06-17
2020年，中国人工智能的发展不再局限于算力、算法、数据等技术突破，而是从社会需求和行业应用的角度出发。
逐步深入特定行业；与此同时，在见证了人工智能作为前沿技术的巨大市场潜力后，整个市场也越来越关注人工智能如何赋能行业，从而走向商业化。
带着同样对这个问题的关注，雷锋网来到了世界人工智能大会第四范式《标新·立异》企业智能转型论坛。
第四范式的AI商业化成果 论坛上，刚入职两个月的裴总第一个上台发言。
他介绍了第四范式如何推动企业智能化转型。
;雷锋网获悉，裴沵思曾在全球企业管理软件和解决方案领导者SAP工作7年，并曾担任SAP全球副总裁。
在论坛上，裴沵思提出了三点观点：在未来的企业转型中，普及化的效率提升实际上并不等于企业的智能化转型。
如果说以前的企业是植物，而我们未来希望的企业是动物，那么这种范式进化其实并不能通过这些管理应用的积累来提升。
在视觉、语音等感知层AI技术的应用过程中，企业可以实现感知的进化，很多流程可以自动化，甚至更加人性化，但这些并不等同于实际的业务能力和价值。
智能决策能力是企业未来转型的关键。
更准确的预测是决策的核心；事实上，在数据采集、预测和决策方面，国际上有一条非常古老的链条；但由于新的机器学习技术的存在，整个链条正在不断加速——也就是说，人工智能极大地推进了机器参与决策的整个过程。
企业只有进行到这个层面的转型，才能推动商业模式、盈利模式和竞争壁垒的改变。
裴沵思表示，他对这三个视角的理解促使他最终加入了第四范式；第四范式本质上是加速企业智能化进程，帮助企业提升智能决策能力。
论坛上，裴沵思还提到了一个关键数据：根据市场研究机构IDC发布的《中国机器学习开发平台市场评估》报告，基于市场份额、现有产品技术能力、商业化能力等多个细分领域进行了综合评估。
四范式、阿里巴巴、百度、AWS、腾讯、微软等六家公司成功进入领导者象限。
其中，第四范式作为AI独角兽，占据中国市场最大份额。
针对这一成果，IDC中国首席分析师吴连峰表示：经过对第四范式自主创新的核心技术和产品进行分析比较，以及考察和评估企业发展的关键战略规划，最终确定它将出现在 IDC MarketScap 中。
机器学习平台的领导者。
值得一提的是，即使与处于领先象限的互联网巨头相比，第四范式领先的技术实力和成熟的产品能力也帮助其获得了更广泛的市场认可，实现了国内市场份额第一。
吴连峰告诉雷锋网，第四范式之所以能取得这样的成绩，有几个原因：一方面，它在机器学习算法方面确实有比较好的积累，包括其创始人戴文渊在全球的成功。
算法领域还是很有影响力的；同时为行业企业实现了技术的商业落地，在金融等行业有众多实际案例；此外，第四范式还吸引了很多外部人才，包括来自IBM、SAP这样的公司，有一些互联网行业的基因，包括曾就职于百度的戴文渊，让他们能够将互联网思维水平与智能化转型结合起来。
的企业。
雷锋网了解到，金融领域是第四范式在AI赋能企业智能化转型过程中涉足最深、市场回报最大的领域。
事实上，第四范式告诉雷锋网，之所以首先选择金融行业进行AI应用落地，主要有以下几个原因：一是金融行业的数据量、结构层次、质量最高；第二，受互联网金融的颠覆性影响，传统金融业转型升级的需要也十分迫切；第三，金融业市场规模大，是非寡头同质竞争市场；第四，金融业对技术、人才、产品和综合能力要求高。
最要求的。
很多创业公司并不是先进入金融行业，因为他们想先在一个小市场打磨产品，然后再进入竞争最激烈的市场。
然而，第四范式首先选择了一个非常具有挑战性的市场来培养和验证能力。
第四范式说，其实金融是实体经济的血液，服务于各行各业。
因此，通过金融行业的赋能，可以触达更多的行业；目前，在金融之外，第四范式的AI商业化触角已延伸至医疗、零售、能源、餐饮、传媒等行业，客户包括瑞金医院、百胜餐饮、华友能源、永辉超市、人民日报等领先企业行业内的企业。
AI如何赋能企业数字化转型？论坛上，IDC中国首席分析师吴连峰也就企业数字化转型发表了演讲。
他说，有一句话非常值得——数字驱动一切，网络重构一切；未来，利用数据技术，所有的业务都值得再次去做，无论是解决方案提供商还是最终企业用户。
他还表示，企业数字化转型不一定会成功，但如果不做数字化转型，未来就注定会失败。
因此，如何利用数字技术支撑企业转型，是所有企业、所有传统行业必须做出的选择。
吴连峰提出了目前市场上出现的一些“伪人工智能”，比如程序预设、人工替代工作、大数据分析的简化等；但实际上，真正的人工智能应该具备三种能力：自学习能力、自我推理能力和解决问题的决策能力。
目前人工智能在企业服务中的应用才刚刚开始。
比较成熟的包括自动化客服助理、方案顾问和推荐系统、自动化威胁情报和预防系统、智能流程自动化系统、欺诈分析和调查等。
对于人工智能未来的发展趋势，吴连峰认为，在演进中人工智能参与业务自动化的框架来看，从洞察、决策、执行三个层面来看，一开始人类会占主导地位，但后期机器会继续参与其中，并且会从辅助角色走向主导角色。
最终导致机器主导的局面。
当然，即使机器占主导地位，仍然会有人的监督。
因此，决策人工智能对于企业应用至关重要。
此外，在人工智能产业支出方面，中国2018年支出25.7亿美元，美国2016年支出202亿美元；截至2018年，中国支出99亿美元，美国支出8亿美元。
此外，从全球年度顶级行业支出来看，制造业占17.5%，零售占16%，银行占15.9%，医疗占7.5%，电信占6.5%。
演讲结束后，吴连峰接受了雷锋网采访。
谈及人工智能对不同传统行业转型的影响，吴连峰进行了详细的回顾。
他说：我们在做数字化转型研究时，发现金融、电信、零售等行业更多的是C端、品牌化。
，所以他们的数据能力和对技术推动业务的理解都相当不错，所以他们领先一点。
这是第一类。
第二类行业，如交通、教育、医疗等，数字化、信息化程度处于中等水平。
它们有数据，有大量的应用，但人工智能和它们的结合比较复杂；第三类，包括一些政府、制造业等行业，可能比较复杂。
从阶段来看，政府在地方方面，比如居民服务方面，有可能非常先进，但各个城市要达到同一水平，还需要很长的时间，因为毕竟地区差异，比如居民服务等。
因为中西部地区的差距还是很大的。
大的。
吴连峰表示，不同行业的数字化程度和行业未来与人工智能融合的程度是正相关的，包括自身的数据能力、数字化水平，甚至IT投入等。
，都是两者之间产生的。
积极关系的一些要素。
此外，吴连峰还认为，其实在数字化转型中，也会出现数字鸿沟的问题：今天制造业的数字化转型整体上稍显落后，但这个行业的一些先进企业却非常领先，所以有当今数字化转型的一个具体指标是：数字鸿沟将越来越大。
也就是说，在整个数字化过程中，在人工智能等新技术的应用上，好企业和坏企业的区别是非常大的。
从近五年的数据来看，进行数字化转型的制造企业平均销售额和利润均呈正增长，比例为2%~3%，但非数字化企业则出现负增长，比例为2%~3%。
比例约为2%或3%。
，所以五年后差距会更大。
因此，很多行业如果不转型，最终可能会被淘汰。
当然，吴连峰非常看重政府推动对于企业数字化转型的作用。
他认为，中国一个非常好的情况是，我们政府的领导现在非常认可信息技术、数字技术，包括上海、重庆、广东、吉林等省市的领导。
他表示：这些领导对数字技术的高度认可，对于本省本地区数字经济的发展以及科技与传统产业的融合，实际上将会产生非常好的效果。
因为政府往往可以推动很多事情，无论是市场还是媒体，都可以利用数字技术来弥合中国落后地区和领先地区之间的差距。
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