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行业互联网|第四范式柴亦飞：低门槛的 AI 平台正在成为一种趋势( 二 )


最后 ， 是成本的门槛 。 顶尖的互联网公司 ， 每年都需要有很多服务器来支撑AI业务 ， 甚至会花费上百亿 ， 但很少有公司能够承受这么大的成本 。 AI是硬件和软件深度融合的体系 ， 我们发现采用软件定义算力的方式 ， 不止性能会提高 ， 成本也会大幅降低 。
十倍增效的「AI方法论」
现在 ， 人们从怀疑AI是否真的有价值 ， 转而思考AI提供的价值是否能给企业业务带来质的飞跃 。
比如在金融机构 ， 前些年 ， 大家应用AI比较多的是传统的营销场景 ， 即通过短信、电话进行精准的理财产品推荐与营销 。 一些营销类的场景在应用AI之后 ， 成功率/转化率能能提高10%到500% 。
近几年 ， 一些银行开始做智能风控场景 ， 以交易反欺诈、申请反欺诈的业务为例 ， 效果也很喜人 。 在反欺诈这一领域 ， 做得优秀的银行比不太重视的银行水平要高出很多 。 而过去在反欺诈领域做得好的银行 ， 他们的反欺诈系统应用了人工智能之后 ， 效率提升能达数十倍 ， 最终给业务带来了质的改变 。
随着一些传统的线下信贷转变成了线上的信贷业务 ， 风控的业务越来越复杂 ， 数据复杂度和场景复杂度都在提升 。 而智能风控对于复杂多变的场景有很强的模型精准度 ， 优势也越来越明显 。
目前 ， 很多银行在智能营销、智能风控等领域已经展开了诸多探索和落地 ， AI正在进入一个比较成熟的应用阶段 。
银行的"思"与"变"
银行也正在面临着非常复杂的竞争局势 。 不仅仅是同业的银行想要"争地盘" ， 甚至要与互联网公司、金融科技公司等互相博弈 。 现在大部分用户已经不去线下网点了 ， 如何投身于互联网大潮 ， 争夺线上"蛋糕"成为首要目标 。 用户在线上的行为、兴趣点、使用时长、消费场景等信息的授权获取 ， 数据又如何转化成实实在在的业务价值 ， 是当下所有银行都在思考的问题 。
在这个过程中 ， 利用人工智能技术 ， 可以对用户数据进行分析与挖掘 ， 建立超高维模型 ， 实现对每一个目标用户的精准刻画 ， 提升其线上体验 。 这与以往传统的BI模型通过标签将用户进行简单分类的方式截然不同 。
对金融机构来说 ， 用户留在机构内的相关数据将是极具价值以及区分度的信息 。 利用人工智能等手段对客户进行精细地刻画 ， 进而采取差异化、"千人千面"的行动 ， 实现多业务、跨场景、全链路的精准营销和运营 ， 与客户建立更深刻的联系 ， 正在成为金融机构的主要发力点 。
【行业互联网|第四范式柴亦飞：低门槛的 AI 平台正在成为一种趋势】对于为金融机构提供AI服务的企业而言 ， 有的在做定制化的服务 ， 有的专注于标准化产品的开发 。 第四范式目前除了AI平台的工作之外 ， 也对一些AI落地方法论十分关注 ， 包括如何推动银行建设更底层的AI基础设施、如何提高数据管理和治理体系的效率等 ， 这方面的工作可能比我们上线一两个AI的场景应用 ， 价值更大 。 （雷锋网、雷锋网）


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