小冰公司CEO李笛
“小冰曾经是成年人庇护下成长的未成年,而现在小冰不仅作为成年人去打拼,还和微软实现了成年人间的合作。”
在微软中国与小冰公司的联合发布会上,小冰公司CEO李笛如此形容两家公司的关系。
在独立三个月后,微软中国宣布了与小冰公司达成战略合作,面向To B重点行业客户联合推出一系列人工智能+云计算商业化解决方案。首批解决方案将覆盖人工智能金融、人工智能汽车及人工智能内容生产等三个垂直领域。
小冰公司董事长、原微软全球执行副总裁沈向洋博士在现场透露,小冰公司已经完成数亿元人民币Pre-A轮融资,投资方为北极光创投与网易集团。这也是小冰从微软分拆后完成的首轮融资。
那么,这场“成年人的合作”是如何实现的呢?
具体而言,微软与小冰共同推出的人工智能商业化解决方案,将采用微软智能云Azure作为服务中国及全球市场的云计算运营平台,将人工智能交互体验融入关键行业的典型应用场景中,通过打造可复制、可推广、可成长的解决方案,满足客户推进业务模式转型创新的多样化需求。
“人工智能作为想象力非常大的技术类别,容易陷入到有好的概念,却难以在垂直领域产生实际效果的问题,”李笛表示,“所以我们想分享从0到开始落地过程中积累的Know-how。”
李笛认为,在垂直领域的解决方案里,小冰和其它行业也有很多共同点,但小冰具有三个比较大的差异化特色,分别为聚焦关键岗位、关注穿透2B到2C的体验,以及强调人与AI的协同。
“在to B领域很多同行会更多关注用技术改善流程,比如用AI缩短收集信息的时间。而小冰和同行的区别在于它关注关键岗位,而不是用AI来做减员增效。”李笛介绍道。
比方说,小冰在人工智能金融解决方案就具备这种特性。
小冰现在客户包括万得资讯、每日经济新闻等等,据小冰团队介绍,万得资讯提供26类企业上市公告,每天要覆盖90%的中国机构投资人和个人投资人,但是每天早晨10点钟,最多会有100家企业同时发布公告,每个公告有100多页。
如果想覆盖高峰时期所有上市公告,就得组建一个庞大的一类团队。但当上市公告没这么密集时,人员就会冗余。这种高并发以及流量变化,使得金融摘要最后要由人工智能来自动化生成。
“很多AI技术最容易想到减员增效,这确实能提升效率,但提升比较有限。我们关注关键岗位,考虑的是如何做到只有它(解决方案)能实现这样的效果。此后还要向上下游去延展其他关键岗位,”李笛总结道。
在李笛看来,只考虑流程,很容易把人工智能技术变成相对廉价的方案,因为这“只考虑到成本,而非提供一种过去没有的方式”。
当前,小冰的金融摘要已取得国内最大市场份额。此后,小冰还将沿着金融摘要的信息,向上下游的关键岗位拓展——上游是金融风控,而下游则是金融类节目制作。
一位关注硬科技的投资人曾对钛媒体App表示,AI做to B的逻辑是降本增效,他认为“切不到这两个点大概率会变成自嗨”。他认为以金融为例,当前金融的重头戏在获客、风控和IT基础设施上,如果不是打这三个点在金融行业是“拿不到大钱的”,而金融摘要在业内并不算严格意义上的痛点。从这一角度看,这可能也是小冰要从金融摘要业务,延展到金融风控业务的原因。
据李笛介绍,小冰已经具备向金融风控拓展的基础,“小冰将去突破上游的关键岗位——金融风控,我们建立了非常大的知识图谱,利用它的信息技术,进一步提供企业的金融风控服务。”
而在内容上,小冰也将再向下去延展。李笛表示,利用知识图谱和信息技术沉淀的这些信息内容,再加上人工智能创造的技术,小冰将实现很多金融节目的生成和落地,这些金融节目会变得更加高度定制化。
小冰已经开始和合作伙伴进行内容上的探索,据万得资讯(南京)总经理朱海峰介绍,自2017年起小冰就开始做金融摘要业务,当前小冰还成为了万得金融电台中的AI主播。
“我们认为所有to B解决方案归根到底是to C的问题。哪怕是生产线上的仓储、物流,包括工人去操纵机械臂,实际最后都是to C的场景。”
在此前接受钛媒体App专访时,李笛就曾指出,先to B再to C有两大好处,一是要先通过B端客户验证产品能否落地,二是有助于在客户的协同下将产品迅速提高标准。(详见:直面市场丛林,小冰会被资方看好吗?)
李笛以小冰进入的智能汽车领域举例,他认为,客户需求是需要做智能驾驶舱,比如通过语音方式去控制汽车,这的确会比按钮更容易,但这样的提升依然有限。
换句话说,与现有的汽车智能语音助手相比,小冰要做的不仅是语音中控,还要能提供更具人性化的体验。
“小冰是在司机旁创造一个副驾驶和同行者,让用户在开车时能获得多人驾驶的体验,并且这个人还可以跨平台到别的地方去,能去调用汽车的感官,以汽车的视角去创造各种各样的内容,”李笛介绍道。
据华人运通高合汽车创始人、董事长兼CEO丁磊介绍,他们已和微软、小冰联合推出的出行助手HiPhiGo,不仅能完成整车的语音操控,还会把每天的旅程自动剪辑为小视频,配上应景的诗歌和音乐。
当前,小冰还在试图将不同解决方案进行打通。比如,在用户驾驶搭载小冰HiPhiGo的汽车时,还能获得小冰生成的金融摘要服务。
“我们正在连接不同领域间的经验,最终让各个垂直领域的经验能团结在一个AI框架中,这是小冰穿透2B到2C的鲜明特点。”李笛表示。
“无论是做金融摘要,还是做AI内容生产,我们并非要完全剥离人类团队,而是用新方式让人类与AI配合。”李笛表示。
据李笛介绍,在小冰和特步、阿里犀牛智造合作用AI去做新制造时,生产环节遇到的瓶颈往往是设计层面。“人类设计师平均每天设计4个图案,还不能重复,通常在行业做够两年半就很难设计出东西了。”
而小冰提供的平台,可以让设计师集中在审美部分,而非抽干式的设计。此举有望延长其设计生命、工作周期和创作周期。当前,纺织设计当前也是小冰商业化的一个来源。小冰已经和国家纺织产品中心,以及国内100多个家企业达成合作。
不过,虽说这次小冰是以独立的新身份与微软合作,但从首批覆盖领域来看,金融摘要、汽车助手和内容生产均是小冰在微软内部时就涉足的场景。本次合作,小冰是在原有的大场景中,延展出了一些小功能。期待未来小冰能彻底突破“微软”的保护圈,在行业内实现更多创新。(本文首发钛媒体App,作者 | 芦依,编辑 | 赵宇航)
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