戴文淵在演講中表示，AI決策正在幫助企業(yè)轉型進(jìn)入新的范式，也是帶領(lǐng)企業(yè)走向質(zhì)變的重要方法。以下是戴文淵演講內容：

上一波包括第四范式這樣的科技公司的興起，實(shí)際上是因為人工智能開(kāi)始有用了，我們把人工智能應用在產(chǎn)業(yè)，很多企業(yè)用AI賺到了錢(qián)、節省了成本，享受到科技的價(jià)值，但為什么AI仍然被詬病呢？我的判斷是AI在過(guò)去做了很多有用的東西，但可能還沒(méi)什么大用，在企業(yè)內還不夠關(guān)鍵。這是今天AI面臨的最大問(wèn)題，也是下一波AI浪潮的機會(huì )。

從金融行業(yè)來(lái)看，第四范式從成立第一年就開(kāi)始就服務(wù)金融機構，積累了比較多的落地場(chǎng)景，諸如營(yíng)銷(xiāo)端提升信用卡營(yíng)銷(xiāo)效率，風(fēng)險端識別欺詐風(fēng)險、信用風(fēng)險、合規風(fēng)險……單從某個(gè)場(chǎng)景看，AI已經(jīng)獲得成功。這些曾經(jīng)是令我們和客戶(hù)非常興奮的事情，但到了今天，我們已經(jīng)不滿(mǎn)足于在某一場(chǎng)景獲得提升，哪怕是幾十倍的提升，我們會(huì )思考，這些場(chǎng)景在一家千億市值的企業(yè)，是否足夠重要、足夠關(guān)鍵。實(shí)際上我不認為把AI從這些企業(yè)拿掉，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)會(huì )遭受很大影響，甚至說(shuō)都無(wú)法存活了。

我認為人工智能的落地有兩個(gè)階段。第一個(gè)階段是我們找到一個(gè)關(guān)鍵場(chǎng)景去優(yōu)化，例如媒體行業(yè)的核心話(huà)題是內容分發(fā)的成本，成本下降后，相同的成本能獲得更多客戶(hù)。這是消費互聯(lián)網(wǎng)核心的邏輯之一。

過(guò)去我們用技術(shù)實(shí)現分發(fā)成本的下降，每一次下降都能帶來(lái)用戶(hù)的增長(cháng)。這個(gè)叫做人工智能量變的階段，有很大的價(jià)值，但沒(méi)有本質(zhì)的區別。直到量變的積累達到一個(gè)臨界點(diǎn)，進(jìn)入到第二個(gè)質(zhì)變的階段，比方說(shuō)消費互聯(lián)網(wǎng)近年來(lái)出現的增長(cháng)奇跡，本質(zhì)上是當邊際成本降到幾乎為零時(shí)，通過(guò)固定成本可獲得的用戶(hù)數是無(wú)窮大的。今天我們看到的千人千面的內容分發(fā)，用戶(hù)數和規模獲得巨量成功，其實(shí)并不依賴(lài)于任何人工，此時(shí)就獲得了質(zhì)的提升。

在金融領(lǐng)域，這些年我們和客戶(hù)共同努力尋找有沒(méi)有機會(huì )，實(shí)現從量變到質(zhì)變的改變。舉例來(lái)說(shuō)，手機銀行里有很多場(chǎng)景可以?xún)?yōu)化，如猜你喜歡、關(guān)聯(lián)推薦、理財推薦等，如果我們站在更高的高度思考，把手機銀行當做一個(gè)網(wǎng)點(diǎn)、一個(gè)客戶(hù)經(jīng)理來(lái)看，今天是“手機銀行”的業(yè)績(jì)更好，還是線(xiàn)下的客戶(hù)經(jīng)理業(yè)績(jì)更好。如果“手機銀行”業(yè)績(jì)比線(xiàn)下的客戶(hù)經(jīng)理高了，可能就達到了一個(gè)臨界點(diǎn)。因為我們獲得了一個(gè)邊際成本為0的高業(yè)績(jì)客戶(hù)經(jīng)理，并且這個(gè)客戶(hù)經(jīng)理可以無(wú)限的復制。

我們在零售領(lǐng)域也做過(guò)一個(gè)成功的案例。這家企業(yè)以往在手機端的客單價(jià)是低于線(xiàn)下的，這種情況下，企業(yè)也不愿意把過(guò)多的客戶(hù)從線(xiàn)下往線(xiàn)上遷移。我記得在三年前第一次實(shí)現了反轉，線(xiàn)上的客單價(jià)大于線(xiàn)下，反轉后整個(gè)線(xiàn)上化的動(dòng)力就完全不一樣了?，F在這家企業(yè)絕大部分業(yè)務(wù)量來(lái)自于線(xiàn)上，轉型成了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司。當然，這個(gè)反轉也是量變積累的結果，背后其實(shí)是用AI做了大量場(chǎng)景建設，對著(zhù)提升線(xiàn)上客單價(jià)這樣一個(gè)目標。

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心是從業(yè)者的門(mén)檻。某找房企業(yè)就是通過(guò)經(jīng)紀人協(xié)作網(wǎng)絡(luò )，把經(jīng)紀人的門(mén)檻不斷降低，最終降低到讓廣大普通勞動(dòng)者都能加入，讓行業(yè)內有足夠的從業(yè)者，獲得了無(wú)窮大的生產(chǎn)力。

在金融領(lǐng)域，最近我們幫助一家金融機構改造私人銀行，讓水平不等的客戶(hù)經(jīng)理在與客戶(hù)溝通的時(shí)候，有AI在不同層面上的指導，提升他的服務(wù)能力，最終是為了讓一個(gè)很普通的客戶(hù)經(jīng)理都能成為最優(yōu)秀的銷(xiāo)售，降低行業(yè)內從業(yè)者的門(mén)檻，讓金融領(lǐng)域主要靠人的客戶(hù)經(jīng)理模式發(fā)生質(zhì)變。

從量變推向質(zhì)變，這中間必然有大量的場(chǎng)景建設。對于絕大多數AI公司來(lái)說(shuō)，做好一個(gè)場(chǎng)景都不是太難的事情，難的是一年做出一千個(gè)場(chǎng)景。這個(gè)時(shí)候需要的不僅是最先進(jìn)的技術(shù)，更是高效落地場(chǎng)景的方法論以及平臺建設，這也是第四范式過(guò)去七年努力的方向：如何規?；穆涞貓?chǎng)景，提升AI應用的效率。

回顧過(guò)去幾年，其實(shí)是幫助廣大客戶(hù)建設AI、落地AI場(chǎng)景、讓AI有用的時(shí)期。在未來(lái)的五至十年，希望AI不僅僅是做了有用的事情，而是做了一件事情，或者很多件事情之后，讓我們的客戶(hù)變成了完全不一樣的客戶(hù)，從經(jīng)營(yíng)量變到質(zhì)變，找到新的增長(cháng)曲線(xiàn)。

金融安全是現在行業(yè)內另一個(gè)不可忽視的話(huà)題。在A(yíng)I領(lǐng)域，中國很大程度上已經(jīng)具備了自主研發(fā)與應用的能力，原因在于中國的人工智能發(fā)展并不晚于美國，我們最早在2009年開(kāi)始做AI應用的時(shí)候，TensorFlow、Spark這類(lèi)耳熟能詳的開(kāi)源技術(shù)都還沒(méi)起步，沒(méi)有拿來(lái)主義，只能依靠自主研發(fā)。

雖然實(shí)現了算法上的自主研發(fā)，但在硬件端如何高效、穩定的運行也是亟需解決的問(wèn)題，為此我們投入了大量的精力與資源去研究，比如異構算力的優(yōu)化。過(guò)去，金融機構采買(mǎi)的服務(wù)器型號較為統一，如今在A(yíng)I應用數量快速增長(cháng)的趨勢下，需要越來(lái)越多不一樣的硬件去支撐AI軟件運行，滿(mǎn)足AI異構算力的要求。

我們發(fā)現由于新的異構硬件的引入，從軟件定義算力的角度進(jìn)行優(yōu)化有巨大的空間和價(jià)值。此前，業(yè)內大多是軟硬件獨立優(yōu)化，導致了軟硬件較為割裂，沒(méi)有做到端到端性能最優(yōu)。我們通過(guò)軟硬一體的聯(lián)合優(yōu)化后，端到端性能相比采用GPU服務(wù)器跑開(kāi)源框架的方案，提升了一個(gè)數量級，為保障金融系統可靠安全提供了一個(gè)有競爭力的自主可控方案。

希望在未來(lái)能夠和越來(lái)越多的金融機構及其他行業(yè)的客戶(hù)攜手，找到質(zhì)變的方法，進(jìn)入AI決策的轉型新范式。