近日知名创投媒体36氪发布《人工智能商业化研究报告》，指出人工智能商业化即“企业利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的行为”，氪信相关产品和解决方案作为典型案例进入报告。
“第四点对AI创业非常重要，就是持续获得价值肯定。只有更强的需求驱动，有足够宽的赛道，才能让牛逼的团队跑起来。真正能够取得成功的，一定是找到跟商业价值直接挂钩的道路的团队。所以，总结起来：真正的AI只能靠钱来表达。”2016年12月，氪信科技创始人兼CEO朱明杰在小饭桌人工智能创业班上分享创业历程时如是说。时间到了2019年，AI的产业落地成为行业、领军公司、投资人共同关注的焦点，甚至被媒体称为“人工智能规模化落地元年”。
36Kr《人工智能商业化研究报告》指出，过去5年内50%的AI专利发表（WIPOP 2019年人工智能趋势报告），这意味着从2014年-2018年五年内，AI产业进入了快速发展的阶段。
宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力。基于多层神经网络的深度学习算法和不断创新的AI芯片等基础技术渐趋成熟，达到商用条件，从而能够在更广泛的场景下发挥价值，是人工智能商业化的前提；相较于美国、欧盟、日本等国家和地区的人工智能发展，中国政策导向是更加强调人工智能与实体经济深度融合；数据层面，据IDC预测，全球数据总量预计2020年达到44个ZB，中国数据量将达到8060个EB，占全球数据总量的18%。报告认为，“商业化将是近几年维持人工智能热度的主要力量。”
报告根据人工智能大生态中不同企业提供的技术、产品与服务侧重点的不同，将人工智能产业链大致分为基础层、技术层和应用层三个环节，其中，氪信科技相关产品和智能金融解决方案，作为应用层金融领域典型代表入选报告。分析师指出，金融业天然的数据属性和智能化需求为人工智能的应用提供了坚实的基础，使其成为最被人工智能看好的应用领域。具体表现在三个方面：
一是金融业的信息化建设较早，且行业内极其重视数据的标准化和规范化采集；
二是金融业务场景多样，且主要业务都是基于大规模数据展开，急需自动化和智能化的变革来解放人力；
三是互联网金融的发展对用户习惯和传统金融行业的运营带来一定冲击，传统金融服务转型和金融普惠化、场景化创新，需要新的技术手段来提供支持。
氪信坚持在大规模的金融场景中用AI能力解决实际问题，目前已经形成了成熟的大数据风控解决方案，历经数次迭代，可在大型金融场景规模化部署；此外，基于金融用户语言的智能助手和理解大规模客户群体的可疑交易TAI系统业以完成原型并落地实施。成立三年以来，氪信已成为包括招商银行、工商银行、建设银行、民生银行、中银消费金融、招联消费金融等多家行业领先的金融机构的全程AI伙伴，为客户业务的智能化转型提供全生命周期的专业技术支持。
氪信智能产品和解决方案之所以能够顺利实现商业化，本质上在于它们是“带着数学和计算机的能力去理解人，学习人，从而复制人的能力，形成可解决业务问题的系统”，这对于身处数字化转型浪潮中的银行等金融机构来说，是最为核心的价值诉求。如同布莱特·金在《银行4.0》的序言中所说，“银行业正身处在一个‘技术主导一切，并且无处不在’的世界中，不被淘汰的唯一办法就是为那些数字化的消费者打造新的体验模式，重复网点的模式终将失败”。
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