如今，AI（人工智能）是如此的火熱，已經到了全民皆知的地步。就在2月4日中央電視臺《對話》節(jié)目中，首個獲得公民身份的人工智能機器人索菲亞現場現身，與嘉賓和觀眾們熱烈互動。
在面向消費者（2C）領域，對于AI的認識已經比較充分，也有了AI手機、AI音箱等眾多產品的落地。但是，AI如何才能在面向企業(yè)（2B）領域落地，恐怕很多AI行業(yè)的從業(yè)者還沒有想明白。
不過，有一家AI公司卻已經想明白了，它就是第四范式。近日，第四范式宣布，同時獲得了來自工商銀行、中國銀行、建設銀行及其所屬基金共同參與的戰(zhàn)略投資。要知道，過去這么多年能夠同時拿到三大國有銀行投資的，只有做第三方支付平臺的中國銀聯。
第四范式公司創(chuàng)始人兼CEO戴文淵表示，“2018年是公司發(fā)力擴展市場的一年，我們其實是要向市場宣布第四范式來了?！比缃?，第四范式打算在包括銀行業(yè)在內的各個領域大顯身手了。
第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵
老冀認為，三大國有銀行一齊投資一家AI技術公司，一方面說明銀行業(yè)對于AI確實是求賢若渴，另一方面也給AI在其他行業(yè)的落地指明了方向。
銀行的互聯網挑戰(zhàn)
我們先談談，為什么銀行需要AI。
說起現代銀行業(yè)的起源，其實是在1407年3月2日，為了拯救對外征戰(zhàn)多年、財政已經破產的熱那亞共和國，8位當地的商人成立了第一家現代銀行——圣喬治銀行，幫助熱那亞償還債務，獲得獲得7%的利息以及收取熱那亞的稅收和關稅。
如今的銀行已經將業(yè)務拓展到了存貸款、支付結算、資產管理等諸多領域，不過其核心一直都是信用管理，而要做好信用管理，關鍵在于掌握與信用相關的數據和信息。正因為如此，當年開銀行的羅斯柴爾德家族才能夠利用信息不對稱大獲其利，1871年上海開通的第一家電報局的很大一部分業(yè)務都是來自于銀行。
如今，銀行業(yè)已經成為信息化水平最高的行業(yè)之一，而在該行業(yè)中占據翹楚地位的幾大國有銀行，也都高度重視信息化建設。
以全球最大的銀行——中國工商銀行為例，該行始終堅持“科技引領”、“科技興行”戰(zhàn)略，早在2000年就實現了IT 大集中，完成了全行數據大集中。此后，工商銀行還實現了大數據積累，建立了全行統(tǒng)一的數據倉庫和集團信息庫兩個大數據基礎平臺，實現了客戶信息、賬戶信息、產品信息、交易信息、管理信息等內容的集中管理。此外，工商銀行還實現了服務信息化，擁有網上銀行客戶1.8 億戶，電話銀行客戶1.1億戶，手機銀行客戶1.3億戶，以網上銀行為主的電子銀行已成為交易型業(yè)務的主渠道。
可是，在面對移動互聯網時代大數據洪流沖擊的時候，銀行仍然感覺力不從心。之所以如此，是因為銀行同時面臨著付脫媒、融資脫媒、信息脫媒的挑戰(zhàn)，其中的信息脫媒，讓數據和信息脫離了銀行的掌握。
隨著互聯網企業(yè)的興起與發(fā)展，企業(yè)和客戶的商業(yè)行為和消費習慣發(fā)生深刻改變，使得原本被銀行掌握的信息，由于客戶通過電商平臺而變得難以被監(jiān)測和控制。如果銀行只能掌握一些相對靜態(tài)和零散分割的信息，缺少對客戶全面經營行為、資金動態(tài)、上下游關聯企業(yè)、市場份額等信息的動態(tài)把握，就會形成信息“斷層”。
例如，客戶從商業(yè)銀行辦理貿易融資貸款用以支付采購貨款，過去商業(yè)銀行可以追蹤交易全過程信息，但現在客戶轉為通過電商平臺進行交易，商業(yè)銀行就只能直接監(jiān)測到第三方支付機構反饋的電子支付記錄，而難以核實客戶交易對手信息的真實性和資金的實際用途。
隨著今后更多傳統(tǒng)企業(yè)向電商或半電商企業(yè)轉型，如果銀行不能在信息技術發(fā)展的重點領域和關鍵環(huán)節(jié)搶占制高點，就有被“管道化”、“邊緣化”和“后臺化”的危險。
為此，銀行急需打造一個開放型、綜合化的金融平臺，將各個節(jié)點、企業(yè)和個人的交易信息、金融信息、物流信息等在內的所有信息儲存在這個平臺上，形成縱橫交錯的信息網，再經過大數據處理和數學建模分析，從中發(fā)現市場機會。有了這個金融平臺，銀行才能轉型成為“金融+信息”的服務提供商。
AI為銀行賦能
如今，銀行要建成這樣的金融平臺，并從海量大數據中發(fā)現市場機會，就必須用到AI技術。但是，如果銀行只是單獨采購如人臉識別等AI技術，雖然能夠解決某個場景中的具體需求，卻無法自己生成通用的AI能力。一旦應用場景發(fā)生變化，或者需要與其他業(yè)務深度結合，單個的AI技術還是無法幫助銀行解決復雜而多樣的業(yè)務難題。
由此可見，銀行需要的是AI能力，而不僅僅是單個AI技術。如今，在與銀行客戶進行反復交流和實踐之后，第四范式恰恰具備了輸出AI能力的能力。
具體來說，第四范式開發(fā)了一個“第四范式先知”企業(yè)AI核心系統(tǒng)，為企業(yè)提供完整的AI架構系統(tǒng)。在這套系統(tǒng)上，企業(yè)可以結合實際業(yè)務需求、靈活便捷地自建AI應用，從而讓AI深入到企業(yè)生產、運營、銷售的各個環(huán)節(jié)，快速實現業(yè)務線的智能升級，區(qū)別于解決企業(yè)一時之需的技術方案。
目前，“企業(yè)AI核心系統(tǒng)”已經覆蓋了超過三分之二的金融領域標桿企業(yè)。以廣發(fā)銀行為例，在第四范式為其做核心系統(tǒng)的過程中，2017 年廣發(fā)銀行已經在基礎平臺上開發(fā)了包括反欺詐、智能客服等10 多個不同的AI驅動型應用。2018 年，廣發(fā)銀行還將繼續(xù)在系統(tǒng)中增加更多AI驅動型應用。
對于銀行來說，這些AI驅動型應用對于業(yè)務均有極大的提升。以“反欺詐解決方案”為例，銀行基于“企業(yè)AI核心系統(tǒng)”開發(fā)的智能風控應用，上線效果相較于傳統(tǒng)的銀行風控方式提升了數倍：過去，當銀行發(fā)現客戶的交易有被欺詐嫌疑的時候，在覆蓋60%欺詐交易的前提下，以前打1000個電話能夠發(fā)現1個欺詐，會給很多客戶很多的打擾。如今，每打100個電話就能夠發(fā)現十幾筆欺詐。
此外，智能風控應用的反欺詐模型還能夠做到在交易行為發(fā)生時毫秒級響應，將現有的對可疑交易的“事后反欺詐”（主要通過電話確認）轉化為事中就給予提醒，極大地降低了銀行的損失，同時還節(jié)省了銀行的人力成本和運營投入。
更為可貴的是，“第四范式先知”系統(tǒng)是開放的，技術實力強的銀行可以在系統(tǒng)之上開發(fā)具體的應用，此外，銀行還可以找其他開發(fā)商合作開發(fā)細分領域的各種應用，各取所需。戴文淵認為，為行業(yè)做全面 的AI 賦能，本質上需要解決的是生態(tài)問題。
除了提供可拓展的AI產品“第四范式先知”，為了進一步實現AI行業(yè)落地的生態(tài)，第四范式還專門成立了“范式大學”，批量培養(yǎng)急缺的AI人才。
通過范式大學里科學家的培訓，這些學員快速學習一些人工智能方面的基礎知識，然后利用“第四范式先知”等便利工具，一周就能做出一個AI應用的模型。而在過去，這往往需要專業(yè)的算法科學家?guī)讉€月的時間。
更重要的是，這種培養(yǎng)模式是滾動疊加式的。范式大學的教學采用導師制度，由一位數據專家?guī)酌麑W員，無論是在課程中還是畢業(yè)后，導師都會對學員進行持續(xù)指導。而當學員持續(xù)學習的分數達到 80 分以上，他們就可以出師并成為新的導師，繼續(xù)培養(yǎng)學員。
通過這樣一種模式，范式大學就能夠在較短的時間里培養(yǎng)出大批銀行所急需的AI人才，從而為AI在銀行的全面應用解決后顧之憂。
AI行業(yè)啟示錄
要知道，銀行業(yè)是目前中國信息化水平最高的行業(yè)之一。作為一家剛剛創(chuàng)立三年的公司，第四范式卻能夠獲得三大國有銀行的共同投資，恰恰說明第四范式的AI落地模式契合了銀行業(yè)的需求。老冀認為，這種模式主要包括以下幾點：
1. 為企業(yè)賦予AI能力，而不僅僅只是一個個的AI技術；
2. 為企業(yè)提供可定制化的AI平臺，而不只是開發(fā)AI應用；
3. 為企業(yè)批量培養(yǎng)AI應用人才，而不只是培訓少量的AI科學家；
4. 保持開放的心態(tài)，與合作伙伴一起為企業(yè)提供AI整體解決方案；
如果用一句話來描述第四范式在銀行業(yè)的落地模式，那就是“授人以魚不如授人以漁”。其實，這種落地模式也同樣值得急需AI加持的其他行業(yè)和企業(yè)學習。
如果希望與老冀有更多交流，請加老冀個人微信：rouqinghufa。
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