李惠琳
對普通大眾來說,第四范式是個陌生的名字,但在機器學習圈子里,這個年僅6歲的創(chuàng)業(yè)公司,因“豪華”創(chuàng)始團隊和投資人組合已小有名氣。
第四范式的創(chuàng)始團隊,是一群來自百度、華為、今日頭條等科技公司的技術人才。創(chuàng)始人兼CEO戴文淵曾是百度最年輕的高級科學家,曾任華為諾亞方舟實驗室主任科學家;首席科學家陳雨強首席科學家陳雨強在百度鳳巢工作時,主持架構了全球第一個商用深度學習系統(tǒng),在今日頭條主持設計了人工智能推薦系統(tǒng)。2014年,他們聯合幾位志同道合者,一起創(chuàng)立了第四范式,此后兩年內,陸續(xù)拿下了紅杉資本和創(chuàng)新工場的投資。
第四范式定位于人工智能平臺與技術服務提供商,是基于自動機器學習技術,覆蓋從算力、操作系統(tǒng)、自動化生產平臺到業(yè)務系統(tǒng)的AI產品矩陣,在金融、零售、制造等行業(yè)服務近8000家客戶。調研機構IDC發(fā)布的報告顯示,第四范式在中國機器學習平臺市場份額位居第一。2020年4月,第四范式完成2.3億美元C+輪融資,投后估值約20億美元。
裴沵思曾任SAP全球副總裁,加入第四范式擔任總裁剛一年多,在接受《21CBR》記者采訪時,他表示,年初的疫情促使更多垂直領域的智能化變革,讓國內數字化水平提速了三到四年,AI作為助推器起到了關鍵性作用,帶動公司整體業(yè)務快速拉升。
金融是第四范式起步最早的業(yè)務,也是涉足最深的業(yè)務。
選擇該方向,創(chuàng)始團隊主要出于兩個考慮:一是金融行業(yè)的數據質量和數據管理水平較強,對互聯網接受度較高,有需要也有能力進行AI轉型;二是金融行業(yè)政策規(guī)范嚴格,尤其銀行是最難服務的客戶群體之一,一旦占領市場,便能樹立壁壘。
2015年初,第四范式交付了創(chuàng)立以來的第一款產品,即為某銀行信用卡業(yè)務提供交易分期智能營銷系統(tǒng)。傳統(tǒng)模式下銀行判斷哪些客戶有更大幾率分期付款,需要依靠人工決策,第四范式基于數千萬的信用卡交易分期營銷數據搭建的AI系統(tǒng),可自動生成決策,并向客戶發(fā)送分期提醒短信,幫助該銀行提升近60%的手續(xù)費收入。
隨著在銀行圈子逐漸嶄露頭角,第四范式受到了國有銀行的關注。2017年,中國工商銀行等幾家銀行陸續(xù)找到第四范式,希望建立自主AI開發(fā)能力,后來在不斷深入合作中,不少企業(yè)還加入了投資人行列。根據公開信息,在第四范式的B+輪和C輪融資中,包括中國建設銀行、中國銀行、中國工商銀行、中國農業(yè)銀行等在內的6家銀行均參與了投資。
對于公司被銀行集體青睞,裴沵思解釋道:“銀行是一個控制風險的行業(yè),面對的是競爭最強的市場和挑戰(zhàn),很多企業(yè)意識到智能化可能是未來競爭核心和戰(zhàn)略發(fā)展方向,所以對我們進行了戰(zhàn)略投資。”
基于金融領域的深耕,第四范式已與全國超八成的國有及股份制商業(yè)銀行建立了合作關系,主要落地的場景是兩個:一是營銷類,以機器算力替代人工操作,實現降本增效;二是風控類,比如第四范式曾幫招商銀行將反欺詐的規(guī)則數量從幾千條提升到了25億條,將反欺詐識別準確率提升了數倍。?
疫情發(fā)生后,金融機構風控需求變得更加復雜。裴沵思提到,政策引導銀行市場下沉,扶持小微企業(yè)貸款,甚至覆蓋到連信用卡都沒接觸過的客戶,這對銀行風控體系造成很大壓力,第四范式通過AI技術掌握每個客戶信息,幫助銀行建立會自主判斷的風控模型,實現對每筆交易的風險數值預判。
在金融領域站穩(wěn)腳跟后,第四范式將目光瞄準了零售、制造、醫(yī)療等其他領域。由于行業(yè)屬性不同,應用需求和落地數量存在巨大差異,比如零售行業(yè)對智能化轉型需求集中于獲客、留存和客單價等核心指標的提升。
裴沵思告訴記者,與企業(yè)合作時,第四范式更多是與企業(yè)共同規(guī)劃,找到能幫企業(yè)產生價值的場景。他舉例,第四范式與百勝餐飲合作時,基于線上化智能運營系統(tǒng),用戶在 App 點餐時可以快速收到餐品推薦,比如當顧客點了漢堡和薯條,系統(tǒng)會推薦“再加一對雞翅更實惠”,客單價一下子便提升了。
2020年的疫情,加速各行業(yè)智能化轉型的需求,尤其新零售和制造業(yè)增長迅速,帶動第四范式非金融業(yè)務收入占比從10%增長到50%。
智能化轉型的浪潮并非專屬于頭部企業(yè),第四范式服務的客戶中,大多屬于中小企業(yè)。裴沵思看來,一些有活力的中小企業(yè)或許才是未來的增長主體,“我們有一個教育領域的大客戶比中石化采購量還大,受疫情影響,他們的流量增長速度非??臁?。
裴沵思表示,第四范式未來業(yè)務的核心領域將聚焦在金融、零售、制造三個行業(yè),醫(yī)療、教育、媒體、互聯網等也會涉獵。
如今AI應用遍地開花,然而距離多領域、多場景的廣泛爆發(fā)和商業(yè)化落地還有一段路程,其中數據治理難、科學家稀缺、業(yè)務價值不佳以及算力成本負擔重,是企業(yè)智能化轉型中最常見的阻力,原因在于缺乏標準化的基礎設施,應用門檻高。第四范式的目標是,將AI技術進行“封裝”,降低企業(yè)客戶應用AI的門檻。比如自研的“先知”系統(tǒng),將機器學習建模的過程自動化,降低了人工參與程度,減少對科學家的依賴。
最新消息稱,第四范式正在進行Pre-IPO輪融資,計劃將于2021年第一季度在美國或香港市場,提交上市申請。