9月28日，第13屆中國綠公司年會(huì )在?？趩⒛?。綠公司年會(huì )被認為是國內最具影響力的商業(yè)論壇，馬云、王玉鎖、方洪波、雷軍等商界著(zhù)名企業(yè)家、政界各級領(lǐng)導、學(xué)界權威等匯聚一堂。

今年年會(huì )包括數字化戰略、新基建、組織革新等諸多議題，與疫情相關(guān)的內容也進(jìn)入了年會(huì )議題。在“疫情對產(chǎn)業(yè)的影響”焦點(diǎn)論壇上，第四范式總裁裴沵思與新希望集團董事長(cháng)、中國民生銀行副董事長(cháng)劉永好，TPG集團中國管理合伙人孫強，廣東恒興集團董事長(cháng)陳丹等嘉賓，圍繞人工智能與疫后產(chǎn)業(yè)格局變化做了深度探討。

在分享中，裴沵思談到：在年初，公司發(fā)展面臨極大的挑戰，最終驅動(dòng)增長(cháng)的是史無(wú)前例的在線(xiàn)化速度提升，疫情讓在線(xiàn)化與數字化提前了3-4年。這次智能化技術(shù)更替是非常根本式的變化，傳統企業(yè)還是要盡快武裝起來(lái)，如果拉開(kāi)差距不是一年兩年可以補上去的。

以下為演講實(shí)錄：

第四范式致力于讓傳統企業(yè)具備較強的AI決策能力。團隊脫胎于互聯(lián)網(wǎng)公司，如果把互聯(lián)網(wǎng)公司當成一個(gè)火箭發(fā)動(dòng)機，第四范式則致力于把互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)變成商業(yè)發(fā)動(dòng)機，更加平等、低門(mén)檻地賦能給傳統企業(yè)，幫助他們在智能化時(shí)代共享發(fā)展機遇。

過(guò)去幾年，金融行業(yè)占到公司營(yíng)收很高的比例，我們做到了中國80%的持卡人背后都有第四范式的AI，默默對每一筆交易進(jìn)行全方位智能化保護。疫情給各個(gè)行業(yè)都帶來(lái)了巨大變化，對于一家創(chuàng )業(yè)公司來(lái)說(shuō)，2020是過(guò)山車(chē)般的一年，是一個(gè)從巨大不確定性到確定性的過(guò)程。我們發(fā)現最終驅動(dòng)公司增長(cháng)的是史無(wú)前例的在線(xiàn)化速度的提升。

線(xiàn)上化水平較高的企業(yè)率先脫離疫情陰霾。疫情期間90%的餐飲門(mén)店都關(guān)了，但是我們看到肯德基前三個(gè)季度的收入和上一個(gè)財年持平，這是基于非常強的數字化能力，目前肯德基已經(jīng)有84%的訂單來(lái)自于線(xiàn)上，如果大家使用肯德基APP點(diǎn)餐，支付之前系統為每個(gè)人推薦的菜品會(huì )讓人眼前一亮，因為它已經(jīng)成功地實(shí)現了一人千面，在不同的時(shí)間節點(diǎn)都會(huì )妥貼地照顧你的需求，這背后是我們在線(xiàn)化的技術(shù)能力支撐。

同時(shí)我們也看到，對于洶涌而來(lái)的在線(xiàn)化，只做前端是不夠的，需要在線(xiàn)化和供應鏈、線(xiàn)上和線(xiàn)下的平衡，需要企業(yè)完成整體智能化改造。最開(kāi)始認識這個(gè)問(wèn)題，是來(lái)自于“搶菜大戰”時(shí)期，當時(shí)我們給永輝的董事長(cháng)打電話(huà)，咨詢(xún)范式如何更好地幫助他們在疫情期間渡過(guò)難關(guān)。以往我們雙方的合作更注重提升線(xiàn)上客戶(hù)的個(gè)性化體驗，但疫情后永輝的重點(diǎn)迅速變成了如何履約，由于線(xiàn)上的千人千面，在消費者需求爆發(fā)后直接導致了后面的供應鏈堵塞。

此后，我們與來(lái)伊份的合作，除了線(xiàn)上的千人千面，還有選址、供應鏈的優(yōu)化和平衡、賦能導購員等。從線(xiàn)上化體驗驅動(dòng)到智能選址再到人貨場(chǎng)全新組網(wǎng)，我們正在幫助來(lái)伊份完成線(xiàn)上整體的智能化改造，從一個(gè)實(shí)體走向一個(gè)“全鏈條智能決策服務(wù)”的經(jīng)濟體，疫情讓整個(gè)在線(xiàn)化提前了3-4年，我們也看到了新零售的新模式。

除了零售行業(yè)，金融行業(yè)在疫情后也有變化，金融業(yè)本質(zhì)上就是控制風(fēng)險。這次疫情下，政策引導國有銀行市場(chǎng)下沉，讓資金真正能夠滴灌小微企業(yè)，覆蓋甚至是連信用卡都沒(méi)有接觸過(guò)的客戶(hù)，這對銀行的風(fēng)控體系形成巨大挑戰。然而真正留給銀行的時(shí)間很短，需要通過(guò)人工智能等數字化手段更好地掌握并了解每一個(gè)客戶(hù)。這是疫情對金融業(yè)帶來(lái)的一些變化。

在制造行業(yè)，5G的到來(lái)本質(zhì)上使得獲取數據的成本大幅降低，5G使一大批制造企業(yè)以更快的速度在設備端產(chǎn)生大量行為數據，把工業(yè)運行的情況數字化，在這種情況下，專(zhuān)家規則已經(jīng)沒(méi)有辦法更好的決策，需要借力人工智能對海量數據實(shí)現萬(wàn)億級維度的捕捉，并且實(shí)時(shí)創(chuàng )造價(jià)值。制造行業(yè)有一個(gè)專(zhuān)業(yè)詞叫“數字孿生世界”，跟零售、金融是一樣的，只不過(guò)金融和零售看的是人，制造業(yè)看的是設備。

總體來(lái)說(shuō)，疫情把時(shí)間加快了，對于各行各業(yè)的傳統企業(yè)來(lái)說(shuō)，要做時(shí)間的朋友，盡快地武裝起來(lái)。我們現在能夠清楚地看到，由于這一次的智能化技術(shù)更替是一次非常根本式的變化，如果拉開(kāi)差距不是一年兩年可以補上去的。企業(yè)要看到業(yè)務(wù)開(kāi)始全面在線(xiàn)化的發(fā)展方向，在快速飛奔的同時(shí)也要靜下心思考如何給用戶(hù)創(chuàng )造價(jià)值。

第四范式在更多的行業(yè)場(chǎng)景中利用機器發(fā)現規律，構建極致個(gè)人體驗、提升經(jīng)營(yíng)決策價(jià)值。我們看到人工智能在線(xiàn)上發(fā)揮著(zhù)巨大價(jià)值，也看到每家企業(yè)建設AI基礎建設確實(shí)非常困難。對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，線(xiàn)上的搜索、推薦能力往下做就會(huì )面臨機器學(xué)習算法訓練、數據閉環(huán)，再往下會(huì )有AI操作系統、資源調度以及AI計算能力、數據中心等，對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要完整的覆蓋幾十個(gè)甚至上百個(gè)環(huán)節，才能把整個(gè)AI系統做好。這些對于傳統企業(yè)要做線(xiàn)上化、智能化轉型來(lái)說(shuō)都是非常沉重的負擔。這就是為什么第四范式希望把AI端到端的環(huán)節都為企業(yè)搭建完，讓所有企業(yè)上AI的高速公路，少踩坑、少走彎路，更快地實(shí)現線(xiàn)上化、智能化轉型。

第四范式是領(lǐng)先的人工智能平臺與技術(shù)服務(wù)提供商，依托于企業(yè)級機器學(xué)習平臺及AutoML等前沿技術(shù)，降低人工智能的應用門(mén)檻，加速傳統產(chǎn)業(yè)的智能化轉型進(jìn)程。目前，公司已在金融、零售、制造、醫療、能源、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域成功落地了AI應用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng )新變革。