百度引流新时代：人工智能加持下的流量盛宴

在互联网高速发展的今天，流量已成为企业和个人营销成功的关键。百度作为国内最大的搜索引擎，拥有庞大的用户流量和精准的搜索结果，一直是企业引流的重要渠道。

随着人工智能技术的飞速发展，百度引流也进入了新时代。人工智能技术为百度引流带来了四大革命性变革：

人工智能赋能百度引流的四大变革

1. 精准用户定位：人工智能算法可以分析用户的搜索行为、浏览历史和社交数据，准确识别用户需求，并为用户推送高度相关的搜索结果，有效提升引流的精准度。
2. 智能内容推荐：百度借助人工智能技术，将优质内容推荐给用户，帮助企业触达

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“新基建”下的新消费，谁是变革的“推手”？

“新基建”专注的是未来，随着5G、大数据、人工智能等创新技术对产业升级的带动，未来围绕“新消费”、“新金融”驱动起来的新动能，也有望为中国经济的未来创造出无限可能。

一点 财经王 蔓 ｜作者

刘 煜 ｜编辑

产业互联网时代下，更多人将中国经济的提振寄望于“新基建”。

而“新基建”所涵盖的大数据、云计算、AI、区块链等创新技术，则恰恰与金融 科技 领域高度契合。

作为金融产业的“新基建”，金融 科技 以数字化、智能化为迭代方向，同时整合 科技 公司、金融机构、场景流量平台等市场主体，创造着未来金融产业的新业态。

| “新基建”加持，线上消金扩容

全球新冠疫情持续影响的当下，作为经济增长三驾马车之一的出口受到的影响首当其冲。 要稳住经济基本盘，需要在投资和消费上下功夫：释放被抑制、被冻结的消费意愿，加快相关重大项目的建设进程。

相较于此前纯粹通过货币超发来刺激国内消费，通过财政政策与货币政策刺激投资，尤其是对基础设施建设的投资，比单纯地刺激消费效果要更好。

在经过多年研究后，“新基建”最终从学术讨论层面走向 社会 共识和国家战略层面，并领衔了扩大消费、投资、内需等一揽子宏观对冲政策。

“新基建”是有时代烙印的。 如果说20年前，中国经济的“基建”是铁路、公路、机场、桥梁；那么未来20年，支撑中国经济 社会 繁荣发展的“新基建”则是5G、人工智能、数据中心、物联网等 科技 创新领域的基础设施，以及依托于这些先进技术孵化出来的民生服务领域的基础设施。

线上消费金融，便是最为重要的体现之一。

从应用演变来看，新基建支撑的AI、数据处理等功能会更“懂”消费者的诉求，并根据这些诉求倒逼金融服务企业设计出更符合C端预期的产品，这也是一众持牌机构与金融 科技 企业提速转型的逻辑起点。

面对市场机遇，互联网巨头、电商平台、 科技 企业等纷纷借助 科技 手段涌入消费金融领域，像银行、信托等传统金融机构，也在巧妙地利用资金、场景、产品等方面的优势，加大在金融 科技 方面的投入， 探索 大数据风控、智能催收等模式，不断推进线上业务的规模化，进而提升在消费金融领域中的市占率。

金融 科技 企业亦是如此。

一方面，金融 科技 企业可以更灵活地从垂直需求领域切入市场，比如 旅游 、教育、装修，同时挖掘新的场景和需求领域；另一方面，还可以利用自身在技术创新方面的长板，通过提升金融消费者的使用体验获得竞争优势。

以马上消费金融（以下简称“马上金融”）为例。 作为一家专注于线上消费服务的金融机构，马上金融创立五年来，始终坚持将发力点放置在技术层面，建立了具有高度弹性和开放性的底层 科技 架构，并在获客、风控、融资、客服等全流程中的每个业务节点上，采用完全自研的技术配套系统。

与此同时，马上金融还将这种 科技 能力输出给银行、信托、保险等传统金融机构。 通过合作，传统金融机构可以低成本的获得满足场景的技术支撑，而像马上金融这样的金融 科技 企业还可以通过能力进一步完善技术模型，并降低平台的资金成本。

整体看来，传统金融机构的数字化转型与金融 科技 的优势恰好构成互补，两种金融业态的合作已成行业发展的必然趋势。

| 消金机构与数智化建设

在推动“新基建”落实的过程中，“万业之王”的金融产业成为产业侧、消费侧最大看点，而金融 科技 则担负起“催化剂”的作用，从各类金融机构的数字化建设便可以看出：

以银行为代表的传统金融机构纷纷成立 科技 子公司和理财子公司，通过 科技 赋能服务，特别是疫情期间银行通过公众号、APP客户端等渠道主推“零接触”线上服务。

像阿里、京东等互联网巨头业务布局众多，几乎涵盖了人们衣食住行全部生活领域，蚂蚁花呗、京东白条等信贷产品多服务于生态内用户，优势在于基于精准画像风险成本较低。

而以移动支付、消费金融等领域为代表的金融 科技 服务，其创新的方向主要集中在对企业中后台技术底层的深造，从而提升C端消费者的体验与金融服务的公平性。

这一点，头部企业最有话语权。 像马上金融配备人工智能、大数据、云计算等信息 科技 人才就超1000人，为了更好地推进技术的商业用途，其还与中科院的声学研究所、重庆邮电大学等知名高校联合设立研究院，进一步攻坚前沿技术及市场应用。

相较于前端营销、获客，马上金融的战略重心其实是在中后台的数智化建设上面，这也是其业务拓展与未来发展的“新基建”。

由于个人消费用户的风险模型需要经过大量数据样本的训练，之后才能较好地进行风险评估，但这些数据前期的积累需要极高的时间和风险成本。 只有在经历过几个风险周期后，数据模型才会跑通和成熟起来。

另一方面，眼下个人金融用户往往会通过移动端APP提交申请，这就要求服务机构的后台可以快速处理并提供更快的响应速度，以满足用户的即时需求。

当前，马上金融的大数据智能风控平台自上线搭建至今已有4年时间，各项功能已趋于完善，同时配以智慧双录服务平台（AI驱动的包含人脸、OCR、语音/声纹等在内的生物识别系统）、唇语活体检测（用于用户有效身份确认）、静默活体检测等配套系统，可以更高效的识别欺诈风险、信用风险并给出合理的授信额度。

公开资料显示，马上金融每天约完成30万单的授信审批、50万单的提现和消费审批，最高支持日申请100万单，响应效率均在秒级实现，且大部分工作环节如贷前、贷中、贷后、风控、催收等各种场景的应用，几乎都是由机器自动完成。

在服务平台自授信个人用户的同时，马上金融还将这种 科技 能力向B端机构进行输出，希望通过赋能第三方机构让更多用户享受普惠。

如以容器化技术为核心的云平台，可以帮助合作就解决快速迭代、并行部署、资源共享和弹性扩缩容等问题；智能交互平台是一款主要针对B端的SaaS产品，通过智能交互方案解放合作企业的劳动力，且回答准确率超过90%，业务解决率高于70%，语音字误率低于10%......

事实上，尽管普惠金融的背后是服务“下沉”，然而这同时也意味着消费金融、特别是线上消费金融中后台能力的“升迁”，通过精准营销、完善风控、科学贷后降低自身运维成本，并最终让利给长尾用户。

| 新消费崛起，消金企业差异化并存

抓住长尾用户的消费需求，不仅是互联网生态下经营主体商业逻辑的升级，同时也是消费金融企业的主要市场。 新周期下，对于解决不同消费群体的行为与心理，差异化化赋予了产品与服务最生动的释义。

消费金融领域本身就是一个差异化竞争的市场，并且这种差异化会长期存在。 不过需要强调的一点是，市场也只有呈现出差异化经营，才能够覆盖更多长尾用户，普惠于他们。

整体上，消费金融的差异化经营主要体现在以下三个方面：

首先是经营主体的差异化。传统金融机构方面，银行等机构均设有零售业务部门，主要经营的就是抵押贷和信用贷两类；传统消费金融公司，大多数都是从银行体系中剥离出来单独核算经营成本的；

也有一些从互联网巨头或实业巨头成长起来的，如蚂蚁花呗、海尔消费金融、苏宁消费金融等等；还有一些集传统与创业于一身的新派消金持牌机构，这一类相对较为特殊，如马上金融。 这些不同的经营主体，都利用自己的优势开展差异化竞争。

其次是经营模式的差异化。 不止分期及小额信贷，事实上银行的信用卡业务也属于消费金融范畴。 互联网经营模式差异化尤其明显，从场景嵌入到获客，再到风控，以及后端处理都有较大不同。

除了互联网巨头自建生态，服务体系内用户之外；也有助贷、委贷方与金融机构进行合作，间接实现消金业务；同时也有“自营（自授信）+开放平台”双向业务模式。

最后是服务客群的差异化。 对于长尾客群的进一步细分，目前尚未有更明确的细化，个别企业会孵化出特色消费类产品，如针对 汽车 消费者、蓝领一族等等。 有些企业也在农村金融领域进行研究。 和城市相比，农村的发展极不均衡，未来随着 社会 征信体系的完善，农村消费金融可能会成为新蓝海。

在国家“新基建”布局下，消费金融行业未来的竞争点可能会进一步集中到线上业务。 对于专注于线上的消金企业来说，业务开展所涉及到的自主获客能力、智能风控能力、以及数字运营能力，有望成为其“弯道超车”的关键。

只不过还要提及到一点，那就是金融 科技 创新也为监管带来了新的挑战：一方面他们要快速跟进技术理解，并及时提出针对业态风险的应对方案；另一方面又要为创新留出足够的空间，避免因过度管理导致活力衰减的问题。 因此拥抱监管、合规经营，对于金融从业者来说，更加重要。

| 结语

在“新基建”赋能下，消费金融线上、线下的需求场景将被多方打通，不同数据的集合也将保障信贷风控的精准度。 尽管当下经济增速放缓、人口结构变迁，叠加疫情带来的少许影响，但这都无法阻碍行业向多元化、线上化、智能化快速转型。

“新基建”专注的是未来，随着5G、大数据、人工智能等创新技术对产业升级的带动，未来围绕“新消费”、“新金融”驱动起来的新动能，也有望为中国经济的未来创造出无限可能。

AI的下半场怎么走？

这一年，大家都说AI落地。 人工智能究竟是否真正落地了？也许要用实际数字来计算。 根据IDC今年7月发布的报告，从2018年到2024年，中国的AI云服务市场将以93.6%的复合年增长率增长。 当然，高增长并不一定就是真正的产业繁荣，产业结构的变化更能说明产业走向的倾斜。 阿里云最近有一套数字是很有趣的：四年前，云上的训练任务占到了80%以上；而现在，推理任务在算力上的比例已经基本过半。 阿里云透露，这背后主要是因为4年以来，AI行业悄然发生的变化：云端进行推理的需求，比训练需求的增长要快得多。 占比过半标志推理将是未来更为主流的云上AI计算需求，也说明AI行业已经从创业和从研发和创业为主，真正走向落地。 为什么这么说？ 阿里云异构计算研发总监龙欣解释，训练是更偏后端研发的阶段。 而推理更多是把成熟的产品推广到市场上规模化应用，从这个角度来看，算力是处于训练还是处于推理，其实就能判断这个产品在AI上的技术是否开始了大规模落地。 而阿里云还透露了一组数字，最初云端GPU上线时，只有少数几家互联网企业和人工智能技术创业公司，租用算力来验证自己的商业模式和业务探索；现在AI用户已覆盖智能智造、医疗、教育等数十个行业。 例如，今年的疫情让在线教育等行业迅速增长。 阿里云透露，在线教育是过去一年里对异构计算需求增长最迅速的行业，已经增长了近200%。 这也侧面反映了这个行业AI应用的快速落地。 “实际上，AI已经进入到了下半场。 推理业务的多样化也带来了异构场景和器件的多样化，云游戏、5G都是现在非常受关注的赛道。 ”龙欣表示，云上异构计算也在支撑更多的新兴赛道。 AI技术已经到了不是少数人少数企业的“自嗨”，开始走向传统行业，全面开花。 总而言之，AI已经从重训练的研发阶段，进入训练推理并重的落地阶段，而且应用面越来越广。 从算法到“算法+算力” 以深度学习为代表的AI技术飞速发展，对于算力的需求也在暴增。 OpenAI的年度报告显示，从AlexNet到AlphaGoZero，短短6年时间里，最先进AI模型算力需求增长了30万倍。 算法固然是提升AI技术的核心，但是想要AI快速落地，最“简单粗暴”的办法就是叠加算力。 今年出现的超大自然语言模型GPT-3就是典型的例子。 另一方面，更偏研发行为的训练阶段，对算力的需求是有天花板的，与具体业务规模不直接关联。 而如今AI产品的落地，意味着随着前端用户规模的扩大，对应推理业务模型对算力的需求是会呈现线性甚至爆发式增长的。 比如，阿里云曾经在数天内为一款爆款AI产品“弹出”了数万片云上GPU，抓住了涌入的用户。 “巧妇难为无米之炊”，掌握算力资源的AI基础设施成为AI从概念到落地的重要支撑。 AI已经从以单一的算法为核心逐渐演变为算法、算力双核心。 云，无疑是获取算力最便捷与灵活的方式。 通过云，企业可以随时获得充足的云端AI算力。 作为基础设施提供商的云计算，为满足行业发展，堆硬件是必经之路，但提供AI算力并不等同于单纯堆硬件，如果没有全面的软硬件技术，只会得到1+1<2的效果。 如何调度这些资源，解决用户在使用时的性能损失，是云计算厂商必须考虑的问题。 云异构计算的三个阶段 这就要从云上AI基础设施的发展阶段说起。 云上异构计算作为最能发挥AI效率的计算方式，其发展可以分为三个阶段：第一个阶段，是异构计算需求的从0到1。 在2013年AlexNet依靠GPU达到80%准确率，展现了GPU在AI算力提供上的能力这给业界开辟了一条新路。 淘宝拍立淘、新浪微博等等，就开始尝试利用GPU来开发机器学习产品。 2016年，阿里云迈出了第一步：启动异构计算业务，主要是服务了第一批寻求AI创新的客户的需求。 在这个阶段，主要解决了企业对异构算力的从有到无。 第二个阶段，是规模化。 在2016年AlphaGo大放异彩之后，深度学习等AI技术开始从实验室走向工业界。 随着大量互联网企业开始对人工智能算法研发进行重点投入，AI算力的瓶颈也日益凸显。 大量模型训练的需求，以及对大算力需求的不断增长，推动了规模化、强弹性、高性能的云上计算基础设施的落地。 阿里云也开始规模化部署云上异构算力。 短短3年时间，阿里云已经拥有超大规模的云上异构计算集群，每秒能支撑100亿亿次的异构运算，相当于在1秒内看懂超过5.3亿张图片、翻译4千万句话、识别9.2万小时长的语音。 而正如前文所说，2020年，人工智能行业的拐点已经到来，AI真正从研发和创业，走向了落地实践。 这也就驱动着异构计算产品进入了第三阶段。 第三阶段的特征，是精细化和多样化。 当AI从研发走向落地，训练场景就将面临更为复杂多样的业务，对于企业客户而言，上云的需求也就从大算力，聚焦到了降低推理成本和极速部署等方面，同时场景也更为多样。 不难看出，这三个阶段的变化，是技术进步和行业发展共同促进的结果。 而第二阶段构建面向大计算的基础设施，可以说是所有云厂商的必经之路，也仍然是目前许多厂商的竞争重点。 但在基础设施之上，如何让客户能进一步快速调用资源，在AI落地的过程中进一步降本增效？ 作为中国云计算市场份额最高的云服务商，阿里云已经率先迈出了这一步，给出的答案是—— 软硬一体 软硬一体，在2017年就已成为头部云服务厂商的共识。 为了云计算的一大顽疾——通过虚拟机搭建云的过程中，虚拟化带来的性能损耗问题，2017年9月，阿里云推出第一代神龙架构，在整个行业中首次以软硬结合的设计方式实现了性能的0损耗。 而大洋彼岸的AWS也同样在2017年底推出了类似产品AWSNitro架构。 在此基础之上，现在，阿里云异构计算针对垂直行业，进一步提供了让云上资源变得更高效、更易用的软件工具。 比如针对人工智能行业的神龙AI加速引擎（AIACC）。 在大规模深度学习场景中，大规模GPU资源不仅导致了高运维成本，随着机器数的增加，不同机器GPU之间的配合难度也会变大，导致单张GPU卡的利用率反而下降。 AIACC则可以通过对通讯、带宽等进行深度优化，提升资源协作效率和利用率 在AIACC的加持之下，今年3月，阿里云获得了斯坦福大学DAWNBenchImageNet四个榜单的世界第一。 根据已经落地的实际案例，AIACC可以帮助客户在云上训练场景下，提升2倍到14倍的性能；在推理场景下，提升2倍到6倍的性能。 AI芯片领域的独角兽地平线，与阿里云AIACC团队紧密合作，将基于阿里云异构计算的分布式训练性能提升4倍，让地平线算法研发效率得以显著的提升，成本得以大幅下降。 阿里内部，以阿里云IoT的图像分类业务为例。 AIACC团队和IoT智能业务研发团队合作，将大规模图像分类分布式训练性能提升5倍。 另一阿里异构独有的软件产品，便是分片cGPU容器技术，能让客户通过容器来调度底层GPU资源，以更细颗粒度调度使用GPU，提高GPU资源利用率，达到降本增效的目的。 阿里云异构计算产品负责人潘岳也进一步对量子位解释了“软硬一体”的必要性：

建筑数字化革新，“云+数”加持下，数字化拥有新未来

近年来，国家对数字技术创新应用的重视有目共睹。 大数据、人工智能等相继上升为国家战略，数字经济、数字中国的提出，也可看出我国在新时代建立网络强国的强大决心。 建筑数字化转型升级包含了建筑全过程、全要素、全参与方的数字化、在线化、智能化，并通过新设计、新建造、新运维，形成数字建筑平台生态新体系，重构建筑业的生产体系。 行业新生态重新定义建筑业新未来。 纵观近期的建筑业动态，施工领域工程总承包、基础设施PPP（政府和社会资本合作）项目、智慧城市、装配式建筑、信息化进程等较为火热，越来越多的施工企业参与其中。 数字中国时代，建筑业的数字化未来已呈汹涌之势。 “云+数”带来新机遇 如何把建筑业这种“散乱”的结构进行有效、系统的整合，促进产业链的协同和管理模式创新？这一直是个难题。 随着云计算、大数据技术的发展，结合建筑业的BIM技术，人们看到了解决这一难题的曙光。 [if !supportLists]1、[endif]实现数据互通、业务整合首先，“云+数”把建筑业原本离散的海量数据集中在“平台”处理，并建立了相关业务数据模型，使原本杂乱无章的数据可以得到梳理，各种管理信息、生产信息、采购信息、市场信息、行为信息都可以在统一的平台上进行处理，实现数据互通，业务整合。 [if !supportLists]2、[endif]信息透明、易管理其次，“云+数”与人工智能及物联网、传感技术等结合，实现了“人、机、料、法、环”的在线监测与实时管理。 各种现场数据传导到大数据平台上分析，可解决建筑业数据离散带来的过程信息不透明、难于管理等问题。 [if !supportLists]3、[endif]促进产业链高效整合再其次，“云+数”与BIM技术结合，建筑业的各参与方、各产业链都可以在一个平台上协作，互感互知，改变了建筑业数据原本割裂、孤立和分散的状态，促进了产业链的高效整合。 [if !supportLists]4、[endif]共给需求高效对接最后，“云+数”实现了供给需求的高效对接，生产者可以在平台上及时分析消费者的爱好，并“类聚”消费者，实现个性化产品的规模化定制，统筹产业的“规模化”和“个性化”问题，使得建筑业市场更加多元丰富与健康。 建筑业的价值链冗长，且涉及的参与方和要素很多，这种产业属性给产业组织、企业管理及建造模式的进步都带来较大制约，导致建筑业的升级步伐落后于其他产业。 因此数字化转型势在必行，作为数字化转型的带头企业，中道新职坊针对建筑施工过程中的人员管理数字化、业务管理流程数字化等问题，打造数字化转型3步曲解决方案：数字销售业务管理小程序、SaaS全流程管理平台和开水壶-蓝领城邦数字化建筑劳务管理APP等产业互联网平台，有效提升了工程数字化水平，推进工程建筑行业数字化转型。 数字中国引领下的新型智慧城市建设、乡村振兴、城市更新、产城融合、区域协调发展等国家政策，都与数字化应用紧密关联。 产业新技术带来了建筑领域新产品、新服务、新业态的大量涌现。 未来数字化转型是发展的新趋势。

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