2017年12月3日，“第四屆世界互聯網大會”在浙江烏鎮開幕。領先的人工智能技術與服務提供商第四范式受邀參加大會，并發布了全新升級的“第四范式先知”3.0產品。“第四范式先知”3.0產品定位為企業人工智能核心系統，成為繼交易核心系統、互聯網核心系統之后，企業的又一個重要核心。企業人工智能核心系統幫助企業圍繞業務構建機器學習閉環，構建不斷提升的智能業務能力，從而幫助企業在AI時代實現策略制定的智能化。

第四范式先知一直致力于降低AI在工業界應用的門檻，此前版本的先知產品將眾多尖端技術，和AI算法能力以自動的方式展現給用戶，從而降低了AI在建模過程中的難度。在深入工業界實踐的過程中，第四范式發現，盡管企業借助新技術可以提升生產、運營的效率，但新技術始終下沉在執行層，難以上升到企業決策層、成為企業核心競爭的驅動力。第四范式創始人、CEO戴文淵指出，打造企業AI核心系統是AI時代企業競爭的必要條件，企業AI核心系統就是希望讓AI技術深入到企業核心策略制定的環節，全面提升企業的經營能力和效率。

這套全新的企業AI核心系統的設計源自第四范式對于機器學習原理的理解，戴文淵認為，人工智能是模擬人類智能、實現機器智能的科學，要想機器可以更聰明地學習，就要研究下人類的學習過程。在人類的心理學研究史上有一個著名的“庫伯學習圈”理論，認為人類學習的過程是由“行動——經驗——反思——理論”這四個階段構成，即通過行動產生經驗，再通過反思將經驗總結為理論，指導新的行為。類比到機器學習領域，機器決策則是由過程數據（行動）、反饋數據（經驗）、機器學習（反思）、產出模型（理論）構成的“機器決策閉環”。以較常見的新聞個性化推薦場景為例，首先，業務人員需要定義清晰需要達成的目標；之后，第四范式先知會“規范化”收集、記錄用戶行為的“過程數據”，如用戶看了哪些新聞、系統曾經推薦了哪些新聞；進而，系統會記錄結果明晰的“反饋數據”，如推薦的新聞，用戶點擊與否；在此基礎上，系統通過智能的模型，對“過程數據”、“反饋數據”進行計算，最終指導機器做出決策。

本次烏鎮發布的第四范式先知3.0版本就是基于“庫伯學習圈”理論、結合機器學習特點及第四范式數百個行業應用案例的經驗，打造出的新一代企業核心系統，其包括數據核心、算法核心和生產核心三大模塊，覆蓋了人工智能在行業中應用的全過程。首先，數據核心通過對數據規范化、標準化，讓企業各業務環節的數據在系統內互相受益、互相貢獻，實現數據價值最大化；其次，算法核心通過將先進的機器學習算法封裝在核心系統中，通過自動特征工程等專利技術、降低模型建立門檻，快速訓練出超高維度、實時反饋的AI模型；值得關注的是，AI技術實際應用的核心環節即從模型階段到生產階段的環節，第四范式先知的生產核心簡化了AI模型從線下訓練到線上生成的流程，將數據價值轉變為AI的預判能力，使AI技術安穩對接到產生決策的環節，真正意義上提高了AI的“可用性”。

對于第四范式先知提供的一整套企業人工智能核心系統，企業可根據業務需要，自主定義整個學習過程，產生智能能力，靈活設計出AI解決方案。例如，在第四范式與某領先的全國性股份制銀行的合作中，第四范式先知企業AI核心系統幫助該行制定了超過25億個新的信用卡欺詐偵測策略，提升了超過7倍的反欺詐識別準確率，不僅如此，該銀行利用這套AI核心系統在其它20多個業務場景中發揮價值，快速實現業務線的全面智能升級。

“機器在策略方面相較人是有優勢的。”戴文淵認為，機器能夠依靠計算力從數據中發掘更多、更細的業務規則，精細化地做出判斷。“企業構建AI核心系統之后，大多數的一線決策行為會由效率更高的人工智能來完成，企業可以在投入最少人力、財力的成本下，獲得強大生產力。”