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進入到 2019 年，中國人工智能的發展，已經不再局限于算力、算法、數據等方面的技術性突破，而是從社會需求和行業應用的角度，逐漸深入到具體的產業落地中去；與此同時，在見證了 AI 作為一項前沿技術的巨大市場潛力之后，整個市場也愈加關心 AI 如何向行業賦能并由此走向商業化的問題。
同樣帶著對這個問題的關心，雷鋒網來到了 2019 世界人工智能大會的第四范式《標新·立異》企業智能變革論壇。
在論壇上，剛剛入職兩個月的第四范式總裁裴沵思（James Pei）首先登臺發言，他對第四范式在如何推動企業進行智能化轉型進行了介紹；雷鋒網了解到，裴沵思曾經在全球企業管理軟件與解決方案的領導企業 SAP 有過 7 年的任職生涯，并曾經擔任 SAP 全球副總裁。
在論壇中，裴沵思提出了三個觀點：
在企業未來的轉型中，流行化的效率提升，其實并不等于企業的智能化變革。如果說之前的企業是一株植物，未來希望的企業是一只動物，這樣范式化的進化，實際上是靠堆積這些個管理應用，是不能夠得到提升的。
在視覺、語音等感知層 AI 技術的應用過程中，企業可以做到感知方面的進化，許多流程也可以自動化，甚至更加人性化，但是這些并不能等同于實際的經營能力和價值。
智能決策能力才是企業未來轉型的關鍵所在。更加精準的預測，才是決策的核心；其實在數據獲取、預測和決策上，有一個非常古老的國際鏈條；但是由于全新的機器學習技術的存在，使得整個鏈條不斷加速——也就是人工智能大大推進了機器參與決策的整個過程。而企業只有在這個層面進行轉型，才會推動經營模式、盈利模式和競爭壁壘的變革。
裴沵思表示，對這三個觀點的認知，促進他最終加入到加第四范式；而第四范式本質上在做的，就是加速企業智能化進程，幫助企業提升智能決策的能力。
在論壇現場，裴沵思也提到了一個關鍵的數據：根據市場調研機構 IDC 發布的《中國機器學習開發平臺市場評估》報告，以市場占有率、現有產品技術能力和商業化能力等多個細分維度進行綜合評估，第四范式、阿里、百度、AWS、騰訊、微軟等六家企業成功進入領導者象限，其中作為 AI 獨角獸的第四范式占據了中國市場的最大份額。
針對這一成績，IDC 中國區副總裁兼首席分析師武連峰表示：
對于第四范式自主創新的核心技術和產品的分析與比較、以及企業發展關鍵戰略規劃的考察與評估，最終確定其在 IDC MarketScap 中機器學習平臺領導者的地位。值得一提的是，即使與同處于領導象限的互聯網巨頭相比，第四范式領先的技術實力和成熟的產品能力幫助其獲得了更廣泛的市場認同，并取得了國內市場份額第一的成績。
武連峰告訴雷鋒網，第四范式之所以能夠取得這樣的成績，有幾個方面的原因：一方面是它在機器學習算法方面的確有比較好的積累，包括它的創始人戴文淵在全球范圍內的算法領域還是很有影響力的；同時，它做到了將技術面向行業企業的商用落地，在金融等行業有很多實踐案例；另外，第四范式也吸引了不少外部人才，包括來自 IBM、SAP 等企業，具備互聯網行業的一些基因，包括戴文淵也曾經任職百度，這樣就能夠將互聯網思維層面與企業智能化轉型進行很好的結合。
雷鋒網了解到，第四范式在 AI 賦能企業智能化轉型的過程中涉足最深、同時市場回報最大的一個領域，就是金融領域。實際上，第四范式告訴雷鋒網，之所以首先選擇金融行業進行 AI 應用落地，主要有以下幾個原因：
一、金融行業擁有的數據量、結構化程度、質量是最高的；
二，受互聯網金融的顛覆性影響，傳統金融業轉型升級的需求也非常迫切；
三，金融業市場規模大，是非寡頭壟斷的同質化競爭的市場，
四，金融行業對技術、人才、產品和綜合能力水平要求最嚴苛。許多創業企業不先進入到金融行業是因為想在一個小市場里把產品先打磨出來，再進入到競爭性最強的市場，而第四范式首先選擇了一個極具挑戰性的市場，來培養和驗證能力。
第四范式方面表示，實際上，金融是實體經濟的血液，它服務于各行各業，所以通過金融行業的賦能其實可以觸達更多的行業；而目前，在金融之外，第四范式的 AI 商業化觸角已經延伸到醫療、零售、能源、餐飲、媒體等行業，其客戶有瑞金醫院、百勝、華油能源、永輝、人民日報等行業頭部企業。
在論壇現場，IDC 中國區副總裁兼首席分析師武連峰也針對企業的數字化轉型進行了演講，他表示，有一句很值得贊同的話是——數字驅動一切，網絡重構一切；未來利用數據技術，所有生意都值得重新做一次，不管是解決方案商，還是最終企業用戶。他還表示，企業做數字化轉型不一定成功，但是不做數字化轉型未來注定會失敗，所以如何利用數字技術支持企業轉型，這是所有企業、所有傳統行業一定要進行的選擇。
武連峰提出了當前市場上出現了的一些 “偽人工智能”，比如說把程序預設、人工替代工作、大數據分析簡單化等情況；但實際上真正的人工智能應該具備三項能力：自我學習能力、自我推理能力和解決問題的決策能力。而目前 AI 在企業服務領域的應用還剛剛開始，比較成熟的包括自動化客戶服務助理、程序顧問和推薦系統、自動化威脅情報和預防系統、智能流程自動化系統、欺詐行為分析和調查等。
針對 AI 未來發展趨勢，武連峰認為，AI 參與業務自動化的演進框架中，如果從洞察、決策、執行三個層面來看，一開始是人類主導，但后來機器會不斷參與其中，并且由輔助角色走向主導角色，最終形成一個由機器主導的情況，當然即使機器主導，依然是有人類監督的。因此，對于 企業應用來說，決策類 AI 一定會至關重要。
另外，在 AI 賦能行業的花費方面，中國在 2018 年花費 25.7 億美元，美國為 248.2 億美元；到 2020 年中國為 99 億美元，美國為 791.8 億美元。另外，從全球 2018 年的 Top 行業花費來看，制造占比 17.5%，零售占比 16%，銀行占比 15.9%，醫療占比 7.5%，電信占比 6.5%。
在演講結束之后，武連峰接受了雷鋒網的采訪。談到 AI 對不同的傳統行業轉型的影響，武連峰進行了一番細致的梳理，他表示：
我們當時做數字化轉型研究的時候發現，像金融、電信、零售 等行業本身更加面向 C 端、面向品牌，所以它們的數據能力以及對于技術促進業務的認知是蠻到位的，所以走得更靠前一點，這是一類。第二類行業，比如說交通、教育、醫療等等，從數字化程度、信息化程度來說處于中間位置，有數據，也有大量的應用，但是人工智能與之相結合的復雜性更強一些；第三類，包括一些政府、制造等行業，可能更復雜一點。按階段來看，政府在局部方面，比如說居民服務，做得很超前是有可能的，但是整體所有城市都達到同樣一個水平，則需要很多時間，因為畢竟中西部差距等方面的差異還是蠻大的。
武連峰表示，不同行業的數字化程度與該行業未來跟人工智能相結合結合的程度，二者是正相關的一個關系，包括本身的數據能力、數字化水平、甚至 IT 投入等，都是二者之間產生正相關關系的一些要素。
另外，武連峰還認為，其實在數字化轉型中，還會出現數字鴻溝的問題：
今天制造業的數字化轉型從整體上來說是稍稍偏落后的，但是這個行業中的一些先進企業是很領先的，所以說今天數字化轉型有一個特定指標：數字鴻溝會越來越大。也就是說，在整個數字化過程中，對于人工智能等新技術的應用，好的企業和差的企業之間的差別非常大。從過去五年的數據來看，已經進行數字化轉型的制造業企業平均銷售額和利潤都是正增長，比率是 2% 到 3%，但是非數字化的都是負增長，比率大概也是 2%、3%，這樣下來五年后這個差距就會更大。所以說很多行業如果不轉型的話，最后可能就會被淘汰的。
當然，針對企業數字化轉型，武連峰非常看到政府推動的作用。他認為，在中國有一個非常好的情況是，如今我國政府的領導對于信息技術、數字技術都非常認可，包括上海、重慶、廣東、吉林等省市的領導。他表示：
這些領導對于數字技術的高度認可，對于這個省、這個地區發展數字經濟，把技術跟傳統行業相結合，其實會起到一個非常好的結果。因為政府往往可以推動很多事情，不管是市場還是媒體等方面，就有可能把通過數字技術把中國的落后地區與領先地區之間的差距進行一定的彌補。
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