先知国际 第四范式：AI 世界的“先知”( 四 )
在商业化阶段，门槛降低的人工智能技术将渗透到每一个场景、每一项服务中。目前第四范式主要集中在金融和互联网领域，帮助这些行业充分挖掘数据背后的潜在价值。“通俗地说，我们其实是在做一件事，让机器看业务数据，然后写业务规则，从而取代了业务专家主导的总结规则、写业务规则的过程。比如让机器看财务造假的数据。总结反欺诈规则；看医学资料，总结诊断规律；看广告转化率的数据，总结广告的规律。最终，人工智能将帮助该行业的企业提高运营效率。”
以金融行业为例，在与一家股份制银行合作的反欺诈解决方案中，第四范式利用超高维AI技术，帮助银行仅基于一年的交易数据就写出了25亿条反欺诈规则，不仅包含了传统专家规则无法覆盖的“非典型区域”的“非典型特征”，还抹去了不断更新的欺诈手段。最后，第四范式反欺诈系统的实际在线效果比传统的专家规则高几倍，同时大大降低了银行的人工成本和运营成本。
据了解，第四范式的高维机器学习技术已经完全覆盖了贷前、贷中、贷后对客户需求和风险的准确识别，提供了包括客户精准获取、个性化推荐、记分卡应用、反欺诈应用、交易反欺诈、逾期/损失预警、流动性管理、不良资产智能归集和处置等在内的集成解决方案。
目前，第四范式已经与数十家大中型银行展开深度合作，帮助合作伙伴快速构建人工智能的数据智能核心系统，完成从数据到价值的升级和转化。在其他领域，第四范式技术也涵盖了更多的工业应用场景，比如医疗、制造、零售等等。
戴文渊认为这是“无边界的”，即在适应行业规则的环境下，创造无边界的使用价值。
展望未来，成为一家伟大的公司
毫无疑问，人工智能技术的影响程度将是一场跨时代的科技革命，甚至整个社会形态在未来都将发生根本性的变化。但是在人工智能的重头戏上，戴文渊和杨强保持了足够的冷静，知道人工智能目前并不是万能的，最大的弱点之一就是缺乏迁移学习能力。
迁移学习是人类智力的一个特征。我们可以用在一个环境中学到的知识，类比学习新环境中的任务，这对于人类来说很自然，但是人工智能还做不到。
AlphaGo击败Deepmind的幕后策划者、创始人李世石三个月后，在接受采访时表示，他们已经开始探索一种更新更强的技术，这种技术将使强化学习系统能够将基础建立在获得的知识上，而不是每次都从零开始。他们说的是“迁移学习”。
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第四范式公司图片来源:人
这一次，第四范式再次成为AI前沿领域的先锋。早在十年前，戴文渊和杨强就将注意力转向了迁移学习。杨强早就指出:“深度学习是过去，强化学习是现在，迁移学习是未来！”
戴文渊介绍说，迁移学习可以解决目前机器学习必须依赖海量数据的困境。虽然互联网和移动互联网催生了爆炸式的数据增长，但很多传统企业和非互联网领域仍然存在数据量小的问题。如何在小数据上实现人工智能，需要迁移学习。医学领域就是一个典型的例子。有一些发病率低的疾病，但是样本少，但是有相关的疾病和治疗方法。我们可以通过现有的模型进行迁移，然后对疑难期刊的数据进行分析，得到有效的诊疗方案。
“中国人一定要发展、创新、引领一些前沿理论，不能光跟着别人走。别人做深度学习，我们也做。别人做精读的时候，我也做精读。我们必须做别人跟随我们的事情，比如迁移学习。”杨强说。
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