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文章详情介绍：
- 1,盗火者戴文渊
盗火者戴文渊
文 | 徐娇、许彬，FintechEco研究院研究员
编辑 | 由曦、付学军，FintechEco研究院联席院长
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一、认知范式的跃升
一万年前，两个猿人无意间发现钻木可以取火，他们就记录了这个现象，下次要生火，就重复一下这个现象。当天气寒冷时，他们发现揉搓一下双手可以生热，下次冷的时候，就摩擦一下双手。通过经验获取知识，人类最早开始有了科学，这是人类认知的“第一范式”，在这个认知范式之中，人只有经历过才能总结出规律。
三百多年，艾萨克·牛顿从人类记录的现象之中，提出假设、总结规律，得出“力学三大定律”理论，将人类带入了机械时代，这是人类认知的“第二范式”，这个阶段，人类不再需要亲身经历才能推出规律，也可以依据别人记录，通过理论去验证和重复。
几十年前，得益于计算机的诞生，复杂的计算可以得以实现，人类开始用计算机推演科学假设，对科学实验进行模拟仿真，比如核试验和天气预报，随着计算机仿真越来越多地取代实验，逐渐成为科研的常规方法，即第三范式。
而现在科学的发展趋势是，由计算机自己通过大量的数据的进行分析总结得到新的理论。人类由此进入了认知的“第四范式”，而人工智能的出现则正是这种范式的标志。
实际上，人类科技进步的历史实际上就是认知范式提升的过程。
正是看到了这一点，80后创业者戴文渊将自己创办的人工智能公司也取名为“第四范式”，这家2015年成立的企业，将“AI For Everyone”作为使命，定位于企业级人工智能技术和服务。
“牛顿、爱因斯坦这样的科学家，他们只发现了几条规律，未来，更多的规律应由计算机从数据里面去发现”，2017年，戴文渊入选“35岁以下科技创新35人中国榜单”，看到了未来的他，创业的初心就是在人工智能领域做像IBM这样的公司，让更多的企业能够用上AI技术。
幸运的是，最多的人口数和最大的单一市场，让今天的中国是AI技术最好的练兵场。用戴文渊的话说，今天以色列的外科医学博士最想申请实习的地方是上海瑞金医院、全球能力最强大的数据库不在Oracle而在阿里巴巴，世界上最强大的银行交易系统是中国工商银行。原因无他，中国能够“喂养”人工智能的数据最多。
中国的人工智能应用正在领先全球。在求学和工作的这十几年间，戴文渊经常去硅谷考察学习，近几年，他发现反倒美国人从他身上学到的东西更多。
2018年，戴文渊受邀赴澳门参加一个全球创新企业创始人的闭门活动。活动现场的展板上面赫然写着“北京什么时候会超过硅谷？”，下方是投票区，分别有三个选项，一是：“already”，二是：“你认为还需要多少年”，三是：“Never”。
来自全球各地的两三百位创业精英，有超过40% 投给了“already”，而投“Never”则不到10%，他们认为，在人工智能这个领域，北京已经超过了硅谷，成为了世界创新的驱动引擎。
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二、初心：让更多的企业能够用上AI
十几年前，在戴文渊求学的时候，人工智能远没有今天这样火，甚至选择这个领域作为专业也多少有些偶然。
“大三时交大ACM班要选择研究方向的时候，我在外比赛错过了，等到回来热门的都被别人选完了，只剩下当时还很冷门的人工智能”，在回忆起和人工智能的结缘时，戴文渊觉得颇有些误打误撞的味道。
上海交通大学计算机科学班（ACM班）的取名源于国际科学教育计算机组织——美国计算机学会（Association of Computing Machinery），它是世界上第一个、也是最有影响的计算机组织，计算机领域最高奖——图灵奖是由该组织设立和颁发的。这寓意ACM班旨在培养计算机科学家。
10年前的AI行业远没有现在这么风光。从业者在被问是做什么的时候，往往要给自己再编一个其他的“工作内容”。“最优化原理”之类的听不懂的词汇是最好的选择，因为人工智能在那个时候是被认为是“没用”的东西。当时的人工智能没有找到有价值的行业去“落地”，自然没有资本去关注，从业者自然也就认为这是个“很没面子”的工作。
交大毕业后，戴文渊来到了百度，带领团队搭建了百度最早的AI系统-凤巢机器学习系统，使其广告变现能力提升了8倍。作为百度营收最核心的来源之一，凤巢在百度内部具有重要的地位。由于在项目中贡献突出，戴文渊也成为百度最年轻的科学家，三年升到T10，升职纪录至今无人打破，在百度内部被称为“戴神”。
然而在那个时候，戴文渊在思考，如果用企业服务的方式，将AI技术推广出去，AI的技术就能为更多企业所用。
2013年，戴文渊开始寻找这样的机会，他觉得自己应该去看看企业级服务有没有这样的机会。随后，他加入华为，开始探索用企业服务的方式推广AI，当时华为在企业级服务主要做的就是销售服务器，竞争对手也就是同样销售服务器的IBM等。几家公司比拼的是服务器配置价格之类的硬件参数指标。
“你买那么多箱子（箱子指服务器）解决你什么问题？你买IBM的箱子能解决你什么问题？如果华为能帮你解决问题，你会不会觉得华为比IBM好？”在华为工作期间，戴文渊用AI帮助企业解决了精准营销，风控，电信基站建设等业务优化问题。自此，华为跟国际大厂的竞赛再也不是硬件配置参数的比拼，而是创造价值的比拼。1年后，戴文渊认为自己不能再这么继续下去，虽然箱子卖得不错，但是AI并没有真正的落地。
当时，业界中还没有可以一家真正做人工智能的公司。戴文渊意识到，如果想要实现自己的愿望，就必须成立一家公司。2015年，戴文渊与5位志同道合的行业深耕者们，一起创立了一家人工智能技术与服务提供商，命名“第四范式”。
“第四范式”源于图灵奖得主、关系数据库的鼻祖Jim Gray。Jim Gray认为今天以及未来科学的发展趋势是，随着数据量的高速增长，计算机将不仅能做模拟仿真，还能进行分析总结、得到理论。也就是说，人类世界的这些规律，未来将更多被计算机来发现，这是一种新的科学研究的方式。在戴文渊看来，AI研究其实就是“第四范式”。
创业初期，公司办公室是一套60平米的民宅，客厅作为办公区，两个卧室则被作为会议室使用。创始人都自掏腰包维持公司日常运营。“当时我们6个联合创始人商量好，每个人拿出点家底把天使轮抗过去。未来在公司成长的过程当中，能够有更多筹码吸引来更多人才。”
很快，他们迎来了第一个客户。
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三、第一桶金：从金融这个超级市场入手
招商银行，这家以零售和创新著称的银行，是 “第四范式”的第一个客户，尽管这家银行以敢为天下先的进取精神著称，但是在签合同时，也还在纳闷为什么这家公司在民宅办公。
对于“第四范式”来说，首先选择服务招商银行却并不是偶然，金融领域是他们首先看中的市场，选择金融，首先是因为它的所有价值都可以被数字化，不像互联网行业无法准确衡量人工智能的作用；此外，如果选择服务互联网公司，很可能绕不开BAT这三座大山，金融服务是少数BAT无法撼动的领域之一。
戴文渊和同事认为，在这个市场中可能可以孕育出体量非常巨大的科技公司，金融市场是一个巨大的超级市场，等“第四范式”成长到超出这个领域，开始跟BAT正面交锋的时候，体量也就足够大了。
幸运的是，“第四范式”进入金融市场碰上了一个好时机。2015年，金融机构开始体会到了来自互联网企业的冲击，互联网金融颠覆论一度甚嚣尘上，也为第四范式打开了一个窗口。戴文渊他们抱着服务的心态，一件一件的介绍以往的案例，介绍互联网的先进经验，最终说服了招商银行。
抱着探索的心态，招商银行和第四范式开展了合作，但令招行没想到的是，戴文渊团队花费一个月时间定制的智能营销系统上线后，精准获客量翻了数倍，业务收入增长了68%，该业务团队仅用一个月时间就完成了全年的KPI增长目标。
一炮而红后，慕名而来的客户越来越多。目前，“第四范式”已在金融领域服务了众多银行、保险、证券客户，包括工商银行在内的国有银行、全国性股份制商业银行、城商行、大型保险公司等。他们金融客户管理的资产总数已经约占中国金融总资产的60%。
对于金融机构来说，使用AI与否正表现出一种代际技术差。在一次京东金融组织的反欺诈模拟赛事中，某银行团队使用“第四范式”的AI平台做开发，在经过很短的培训之后，出人意料的获得了赛事第二名，而第一名则是来自“第四范式”的“陪跑”团队。
与此同时，“第四范式”也在尝试更多种与金融机构合作的方式。2018年6月20日，他们与中关村银行达成战略合作，一起去服务中小微企业客户，帮助金融机构提供更好的服务的同时，为中小微企业发展提供真正的助力。比如，假设“第四范式”预测了一个供应链的下游商超应该购入某种商品，该商品接下来的一段时间会热卖的，而商超并没有资金去购买，银行这时就能够根据人工智能的决策结果提供对应的资金需求。
总之，金融+AI正在产生无数的可能性，在这个过程中，金融公司会以无法想象的速度进步，也正是看到了这样的价值，2018年年初，第四范式在B＋轮融资中，获得了来自中国工商银行、中国银行、中国建设银行三家国有银行及所属基金的联合战略投资。
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四、让“非专业”的人也能成为AI开发者
在看到AI的广阔前景同时，“第四范式”的运营策略和商业模式也逐渐清晰。
2015年，招商银行的项目获得了巨大的成功，但是随之也带来了一个问题：戴文渊他们发现，给一个客户搭一套AI系统，需要半年到一年、占用20-30个人力，这样的模式和速度实在太慢。于是他们就把系统模块化，让一个人在一个月中像搭积木那样建立起一个人工智能系统，尝试一段时间后，戴文渊发现，这种方式依旧太慢，即使只花一个月时间就能针对某个公司某条业务线做出来一个系统，但是如果想把AI落地到所有公司所有业务线，依然无法实现。
“必须转换思路”，戴文渊和同事想到，要像SAP，ORACLE那样建立一套生态系统，让更多的人在生态系统中帮助公司去服务客户。从2015年年中开始，第四范式开始研发“先知”平台，这个平台能够让普通开发者像大数据专家一样去开发AI应用的平台，把AI开发的门槛大大降低。
解决人工智能问题，就好像解一道方程题，大数据科学家们会先面对一些样本数据进行调参。过去，这是专业数据科学家引以为豪的独门秘技，参数调的越准，证明你的能力越强，然而，当“第四范式”要做一个开放式的AI应用平台时，却要反其道而行之，首先降低调参数的难度，让不会调参数的人也能跑出好的效果。这个技术现在叫做AutoML自动机器学习，也是“第四范式”最早将其落地商业化应用的。
从2015年起，戴文渊他们坚持了三年，对先知平台进行不断的迭代优化。现在“先知” 平台上手门槛越来越低。基本上培训一两周，业务方就能够上手开发自己的智能系统，比编程的门槛还低。有客户已经在上面开发了六类业务的25个应用。一些以前离人工智能很远的人，也在平台上做起了AI。在“先知”的基础上，第四范式继续更进了一步，做了一个“范式大学”的项目，让没有机器学习背景的人可以学会使用AI。“范式大学”通过培养非专业人士利用“先知”建模，“批量生产”数据科学家，进一步解决AI人才高门槛的问题。“范式大学”前几期毕业生经过了一个月的培训，已经拥有非常专业的建模能力，可以做一些非常好的建模应用。
前段时间，第四范式在内部启动一个“全球首个面向非专业人士的机器学习建模大赛”，其中公司的行政、人事、市场、销售等和建模没有直接关联的员工也加入其中了。出乎意料的是，“画先知界面的UI设计师”夺得了第二名的好成绩。
让非专业人士更容易使用AI应用，媲美专业数据科学家的能力，这就是戴文渊和“第四范式”想达到的目标，当AI的门槛越来越低时，人类认知范式的革命会加速到来，“AI For Everyone”的那一天为期不远。
就像人类本没有火，盗火者普罗米修斯是宙斯的儿子，他把神界的火带来给了人类，给人类了温暖和幸福。
在人工智能领域，戴文渊和“第四范式”就是那个盗火者。
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FintechEco研究院联席院长：由曦
畅销书作家，著作《蚂蚁金服：科技金融独角兽的崛起》（中信出版社）,中国计算机用户协会金融互联网分会暨中国网络金融联盟专家
FintechEco研究院联席院长：付学军
畅销书作家，著作《教你炒股票之缠论新解》（中信出版社）
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