文丨Amy Ma

近期，第四范式宣布完成C+轮融资，C轮总计融资金额达2.3亿美元，投后估值约20亿美元。早在2018年11月完成C轮融资后，第四范式就成为“五大行”投资的唯一一家创业公司。

Morketing在与第四范式副总裁杨波对话时了解到，“有些企业主尤其是企业的CMO，对于AI依旧带有畏难情绪，认为没有足够资金招聘AI人才，对于AI算法模型不了解，所以第四范式希望在营销端让这件事情变简单。”

目前，第四范式从全流程的人工智能平台产品，向上延伸扩展到应用层的智能化业务运营平台，如天枢数智运营系统。天枢为企业提供智能推荐、智能搜索、智能推送、智能客服等AI技术引擎，助力企业降本增效。

企业可以先在内部小范围场景进行尝试，2-3周就可以看到效果。项目正式上线运营后，1-2个月在某些场景中可以看到明显变化，最终利用AI推动企业整体的数字化转型。

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C轮2.3亿美元融资

估值约20亿美元

Morketing：贵公司近期刚刚完成C+轮融资，在您看来，投资方看重第四范式什么？

杨波：与其他深耕语音、计算机视觉等感知层面的AI独角兽不同，第四范式则专注于机器学习平台层面，解决企业经营决策的问题。第四范式致力于通过通用的人工智能平台产品，帮助企业解决效率、风险、营销等核心问题，为企业做智能决策与智能化运营管理提供全面技术支撑。

第四范式业务范围已覆盖金融、零售、医疗、制造、互联网、媒体、政府、能源和运营商等众多行业领域，服务包括工商银行、招商银行、中石油、百胜中国、永辉超市、人民日报等行业领军企业。

第四范式目前拥有8000家客户并完成上万个AI场景成功落地。在2019《IDC MarketScape：中国机器学习开发平台市场评估》报告中，以市场占有率、现有产品技术能力和商业化能力等多个细分维度进行综合评估，第四范式占据了中国机器学习平台市场的最大份额，与阿里、百度、AWS、腾讯、微软等6家企业位列领导者象限。

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企业主改变意识

加速数字化转型

Morketing：此次疫情也放大了很多企业内部存在已久的问题，不少企业纷纷意识到必须要进行数字化转型。也有业内人士称，疫情会加速企业数字化转型，您怎么看待这一说法？

杨波：传统企业在疫情没有爆发前，线下渠道比较重，如果让这些企业完全转型为数字化线上化企业，则有很多顾虑。因为线下代理商、经销商门店等渠道，对于这些企业而言是长期布局，也能够保证一定销售收入。

然而，突然爆发的疫情却切断了传统企业的线下渠道，线下营收大幅下滑，同时面临人力、房租等支出压力。另一方面，企业主也看到，疫情期间一天的直播带货流量可能比线下一个月单店的流量都要多，线上小程序和App商城的日活在不断上升，企业开始意识到“原来生意是可以这样做的”，而且线上比传统线下能够更直接的触达消费者，这是一个很好的建立direct to consumer（D2C）模式的机会。因此有些企业放弃了线下渠道的传统顾虑和历史包袱。

AI技术在帮助企业经营好线上流量、实现降本增效等方面，正在发挥巨大作用，比如无人零售和零接触银行。

同时，我们发现传统企业在发展线上化智能化运营系统时，往往苦于缺少AI专业人才与实践经验。对于企业而言，传统AI如果仅仅是开发模型，则需要3个月时间，模型调优需要1个月时间，上线需要1个月时间，然而5个月后可能会发现上线效果并不太明显，和想象中存在较大差距。但是这过程中却消耗了企业的大量资源，同时也对AI能力产生质疑。

第四范式天枢系统在营销层面，为企业提供了开箱即用的AI应用产品。通过一站式流量运营平台快速上线活动、热卖、推荐、搜索等各类AI场景，帮助企业以正确、高效的方法做AI，并享受到AI带来的价值。

虽然国内经济在慢慢复苏，线下零售人气在慢慢恢复，企业主希望疫情过去后，线下业务恢复到相对稳定的水平。不过，企业更需要思考，线上能够带来创新的业务模式和宝贵流量，这个渠道一定不能放弃，需要大幅增加线上模式的业务占比。万一下次再遇到突发的线下闭店问题，也能够应对自如。

Morketing：行业内关于"企业数字化转型升级"方面已经提及好多年，在您看来，转型的关键点在于什么？升级的关键点又在于什么？

杨波：数字化转型并非是企业内部购买了一套ERP软件，或者定制开发了一个数据中台项目，请了几个大数据的专家，然后就能实现转型。

最主要的是，转型过程中，比如零售企业如何将传统的分销、代理、门店模式，改变成与消费者沟通的路径，能够更方便触达消费者，实现全渠道的数字化。事实上，目前的数字化转型很多层面仅仅是在做基于消费者喜好、兴趣等方面的用户画像，而企业需要全方位了解消费者，通过数字化渠道去与消费者互动，通过智能化的手段去理解消费者的意图，这样才能够给消费者提供更好的体验。

企业数字化转型可能是企业业务模式的变革，可能是销售的变革，可能是营销的变革，也可能是售后服务的变革，商品运营供应链的变革，甚至是产品创新的变革。

数字化转型一般有三个挑战：

第一，企业管理层有没有强烈的意愿去改变做生意的模式；

第二，整个数字化转型的过程是将整个企业的数据，包括客户数据、产品数据、运营数据等全部资产化，通过数字化手段去建立竞争优势，这对企业来说不是一个一蹴而就的过程，需要一定的资源投入，会涉及到投入产出比的问题；

第三，互联网巨头和新兴的互联网公司也在通过数字化手段颠覆传统企业。例如，传统方式中，消费者通常是线下买菜买药等。

疫情期间，美菜网、叮当快药等产生了非常多的流量。数据显示，叮当快药每天的线上订单量约为同期订单量的8倍，App日活相比去年同期增长超过10倍。

对于以线下传统模式为主的企业来说，这是一个巨大的流量争夺战，如果企业没有转型的决心，一年后流量很可能会被那些互联网企业所垄断，当消费者习惯于“新常态”的线上购买模式，整个传统生意模式都会受到巨大冲击。

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第四范式“AI+”方法论

Morketing：目前，很多行业企业在尝试进行数字化转型，也有一些企业做了几年。在您看来，不同行业的数字化转型发展到了什么阶段？

杨波：我们观察到，数据完备程度高的行业转型比较快。比如金融行业数据体量比较大，通过数据可以进行预测、判断、决策、分析等，目前银行的风险控制、智能营销、反欺诈等都是通过数字化与AI来实现。

在零售企业中，可以通过标签管理、用户画像、App平台触达等去获取数据并进行数字化转型的尝试。在传统的医疗行业中，之前数字化程度较低，更多是看病、处方流程的数字化，但现今医院的智能化包括智能诊疗、癌症预测、体检分析，以及通过AI读取CT图片数据，能够进行识别和判断。

此外，像是制造业、能源、公关事务等传统行业，AI已经在很多场景落地并带来一些明显效果。

Morketing：对于金融、零售、医疗等行业，第四范式是否有通用的方法论帮助不同行业企业进行数字化转型？

杨波：就像大家提的比较多的“互联网+”，第四范式所做的是“AI+”，也就是帮助企业拥有构建AI 的能力，借助自动化建模技术等，能够快速上线模型并产生线上效果，助力业务的增长。

加之，金融、能源、医疗、制造业、零售、航空等，每个行业都不一样，对于AI能够帮助到各个行业的角度与范围有不同的理解，所以需要去了解行业中具体的业务场景，将“AI+”逻辑在行业中做到适配与落地。

有些企业对于AI带有畏难情绪，认为没有足够资金招聘AI人才，对于AI算法模型参数不了解，所以第四范式希望首先在业务场景落地上将这件事情变简单。比如企业CMO可以通过小范围尝试，看到AI的应用效果，当认识到AI价值后，企业可以自主衡量到底愿意为这一价值支付多少成本，这个ROI一定是正向的。

特别是对于企业的CMO来说，希望用成熟且可快速上线的方法来尝试AI的价值，这样在节省时间、人力、资金等成本的同时，收获正向ROI，降低决策风险。

Morketing：第四范式如何通过创新的AI技术手段结合传统的营销手段，精准刻画与把握用户需求，提升营销效率？请结合具体案例说明。

杨波：以国内某餐饮零售企业为例来说明，该企业APP缺少个性化推荐功能，商品促销活动无法匹配用户个性化需求和偏好，影响购物车转化率。第四范式天枢的智能推荐系统，通过数据构建超高维机器学习模型，精准捕捉消费者购买意图，优先展现消费者想购买的产品，在提升客单价的同时缩短购买路径，提升消费体验。最终，该企业的客单价平均提升2%，预计单渠道全年可带来数亿元销售额提升。

Morketing：天枢主要包含哪些核心功能？

杨波：天枢主要包含4个方面的核心功能：

第一，在个性化运营方面，天枢可一键上线活动、推荐、搜索等各类场景，私域流量池内80%营销内容可智能化运营，80%增长运营的产品需求无需额外开发；

第二，在场景覆盖方面，天枢支持由1个核心场景扩大到N个场景，支持分钟级别的新场景接入，支持多场景协同管理；

第三，在实时算法策略管理方面，天枢支持算法库组件的个性化配置，允许算法策略进行二次开发和部署上线，运营策略实时迭代；

第四，在流量分层实验方面，天枢支持对流量进行分层实验，重复利用有限的流量资源，实现多个实验并行迭代。