在用戶需求不斷升級的背景下，如果不能為消費者帶來差異化的體驗和個性化的服務，企業將很難拓展增量市場，沉淀忠實用戶。據數據統計，消費者“Me Time”（ 以個人興趣為出發點的時間）占所有智能手機使用總時長已經達到46%，在這部分時間里，他們只點擊與個人相關或感興趣的內容。

10月18日，第四范式總裁裴沵思出席2019 IDC中國數字化轉型峰會并做主題演講。裴沵思表示，數據驅動業務帶來增長，幾乎所有的企業領導者都認識到數字化轉型的必要性。更為重要的是，客戶體驗與企業增速的關聯性日益明顯，企業轉型首要解決的是讓每個客戶滿意。

數字化的爭奪戰：什么是AI級別的顧客體驗？如何滿足？

當前全球有62%的CEO愿意親自領導顧客體驗項目，首席執行官親自掛帥、取悅消費者，這是因為企業的增長已經與好的客戶體驗密不可分。以國內零售銀行業為例，在麥肯錫調查的11家銀行當中，客戶滿意度處于前25%的銀行過去5年的年均增長率為9%，而其他銀行則為7%，這意味著5年中逐漸累積出10%的差異。

與此同時，移動互聯對消費者行為模式產生了重要影響。追求與眾不同的體驗一直是我們的本能，而隨時隨地通過手機觸達的體驗，自然讓大家更容易產生購買的興趣。這對企業傳統的客戶服務與營銷方式提出了新的挑戰。

首先，消費者的需求越來越挑剔，企業竭力為消費者帶來專屬的、定制化的體驗。今天的營銷不再是傳統的廣度和深度的挖掘，而是要在沙漠中找到那一粒“價值連城”的沙子。環境在變，采用技術和方法也在變，機器在這方面比人更靠得住。此前，營銷專家將客戶劃分成若干個客戶群，按照不同客群的需求喜好進行產品服務匹配，而基于專家經驗，幾十萬維的規則數已屬極限，根本難以覆蓋“億人億面”的個性化挑剔需求。

AI帶來了轉機，AI可以將維度從萬級別最高提升至千億維、甚至是萬億維，精細劃分并滿足每一個個體需求，從而提升用戶粘度與營銷轉化率。以第四范式服務的某銀行App理財產品營銷為例，通過對數據進行高維機器學習建模，營銷模型從此前的數百維度提升至上億維度，營銷的響應率提高了2-10倍。

其次，現在消費者的時間高度碎片化，每人每次使用手機的平均時長為2分鐘，需要在等個紅燈的時間，把握消費者稍縱即逝的想法。傳統的營銷方式，是提前通過跑批量計算的方式預先設定好規則，無法做出“臨場反應”。而人工智能的實時計算預估，將“事后分析”提升至“實時響應”。以第四范式服務的某餐飲App為例，在顧客打開App的那一刻，系統可完成實施預估、業務決策和營銷推薦顯示三個步驟，20億維高維模型平均響應延遲在5ms以內，99%請求在20ms內響應，具備日均10億次以上的毫秒級服務響應能力。

最后，用戶的需求和行為也是在不斷變化的，接受新事物的速度也在加快，這要求系統能夠及時捕獲并順應客戶需求的變化，形成決策閉環。傳統的數字營銷還是基于過去的客戶數據在進行分析，譬如國慶期間，推薦的音樂、新聞、餐飲為度假風，這無疑提升了體驗，但一旦假期結束回歸工作生活，若基于舊有的數據推薦，則無法跟上消費者的變化步伐。

人工智能系統基于自學習能力，可以利用業務過程中產生的反饋數據，持續進行系統自我糾偏與優化。我們看到很多時候，AI系統的最大價值提升并不來自于系統上線的那一刻，而是來自于上線以后經年累月的自我迭代閉環。

數字化轉型：是科技轉型 更是系統性增長

為了讓企業便捷高效地利用AI全面了解、個性化地服務消費者，第四范式幫助企業打造了以消費者為中心的專屬服務系統。該系統定位于全棧式市場營銷運營系統，除了封裝高維、實時和閉環的AI能力之外，其價值還包括打通營銷戰役、客戶路徑等觸點環節，內容生產、獲取及管理等內容環節，公域流量、私域流量等數據環節，實現企業所有電子渠道的個性化服務。

AI會給業務帶來爆發式增長，但是我們更關注AI給企業帶來的系統性增長。數字化轉型應該從企業發展的核心訴求開始，找到系統性解決問題的路徑和方法，而不僅是靠一個個業務波峰沖擊。我們判斷企業的數字化轉型是由三個階梯式增長曲線遞推完成。解決最關鍵的客戶專屬體驗問題，就是第一站。緊隨其后的，是以產品為導向的研發生產系統，以供給為導向的計劃供應系統。這樣企業將真正完成“以消費者為中心”的智能化轉型升級。

智能化轉型戰略來源于第四范式幫助企業轉型過程中逐步積累的經驗，并在各行業領軍企業實現和印證。據悉，第四范式已經服涵蓋金融、零售、能源、媒體等行業的頭部企業。在8月份IDC公布的2019 中國機器學習平臺MarketScape??報告中，第四范式機器學習平臺位居市場份額NO.1。