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圆桌从左至右分别为：程曼祺、甘云锋、谢赟、贾宇航、陈烨、何润 2019年11月9日至10日，科技智库「甲子光年」在北京举行2019「甲子引力」大会。其中，在11月9日下午举行的“数据智能”专场上，来自数澜科技创始人兼CEO甘云锋、德拓信息创始人兼董事长谢赟、Testin数据标注业务总经理贾宇航、虎博科技创始人兼CEO陈烨、致趣百川创始人兼CEO何润围绕“数据中台：寻找商业落地新业态”主题展开了精彩讨论，「甲子光年」联合创始人兼主编程曼祺为本场圆桌的主持人。1. 数据中台的强烈需求，对企业服务的从业者提出了在竞争中求合作的现实要求。 2. 在遵从客户意向的前提下，一般有平台驱动及业务牵引两种合作形式，正好与棋盘模型的横纵坐标形式吻合。 3. 巨头还是喜欢统一标准化、规模化且成本可控的企业服务产品。 4. 具有to B和to C双重业务能力的公司有独特优势：一方面，B端的业务经验能帮助企业把产品技术能力打磨得比一般C端更好，更垂直于行业；同时因为客户可能原本在C端产品中已经体验过，to B的销售难度也更小。 5. 传统产业上云和人工智能行业渗透传统行业是一个相向而行的过程。融合是整个行业的转型趋势，人工智能只是其中一个环节，服务商还需解决数据营销和智能化的问题，二者之间有交集。 “在合作中有两种不同的方式：第一种是平台驱动，第二种是业务牵引。”“巨头还是喜欢统一标准化、规模化且成本可控的企业服务产品。”“某一公司的服务品质、解决方案和产品，能不能超越同行，是最关键的。”程曼祺：请每个人简短介绍一下自己和自己的公司在做什么，我们看到这几家公司中，有不少名字里都带有“数”这个字，各位可以着重讲一讲这些“数”有什么异同？甘云锋：我是数澜科技的甘云锋，我们公司成立于2016年，主要专注数据中台，我们的定位是做数据应用的基础设施。谢赟：从用户观感来说，德拓可以在用户提供的数据基础上创造新的价值和新的洞察。基于这8年的实践，我们通过云计算、大数据、人工智能的技术手段，大概服务了3000多家重要客户。如果要说跟别家有什么区别，我们会把自己归类为数据洞察类公司，看我们的数据到底能创造什么新价值，这样才更有可能让顾客产生后续的认知。贾宇航：从整个数据处理或者整个数据系统来讲，Testin数据标注业务跟前面两位嘉宾所从事的行业更不一样。Testin希望从为企业从非结构化数据到结构化数据的变化过程中，提供对应的感应算法和识别算法中需要的训练数据。为了得到这种训练数据，Testin提供数据采集和数据标注服务，有了这样被训练场景化的数据，很多企业可以将已有的数据结构化，这就是百分点这类公司进场的时机，并最终实现把数据真正智能化，降本增效。数澜科技创始人兼CEO甘云锋 程曼祺：我追问一下另外几家公司，涉及到将非结构化数据调整为结构化数据，你们一般自己做，还是需要跟Testin这样的公司合作？甘云锋：当然需要，我们在技术设施这块需要接入大量非结构化的数据，比如我们的头部客户，由于行业特殊在此不便透露名字——就有大量文本需要处理。谢赟：我们也一样，各个行业里结构化、非结构化的数据很多，我们一般是把非结构的数据优化以后进行创造。对于视频、图片、文档的处理还是和其他服务伙伴结合，比如做CV的公司，包括做数据标注的Testin。陈烨：大家好，我是虎博科技创始人兼CEO陈烨，虎博科技是一家人工智能企业，专注于NLP领域的初创公司。我们的愿景和使命是试图改变人们获取信息和认识世界的方法，让这个过程变得更简单。我们在to B和to C都有布局，to B是产业互联网的打法，我们现在已经拿下了中国头部金融业大概一半的大客户。to B方面，我们把在金融财经行业获取数据的繁琐过程，变成简单的问答过程，我们还从金融走向其他行业，更泛化的领域。同时，虎博科技还是人工智能初创公司中为数不多to C性很强的公司，我们在to C方面的布局，是希望用技术改变人们消费内容的方式和习惯。何润：大家下午好！我是致趣百川的CEO何润，跟其他几位服务的客户群体不太一样，我更像是从SaaS场过来的，我们公司主要专注于to B服务，尤其是CMO群体。我们的业务基于乙方的数据，帮助客户把现在市场营销侧甚至是销售部门花出去的钱数字化起来。
致趣百川创始人兼CEO何润 程曼祺：你们有to C、to B两手抓的公司，还有SaaS公司，还有比较基础性的公司，会碰到不同公司服务同一个客户的情况吗？一个大客户有很多需求，可能有好几个供应商，这个磨合过程是怎样的？供应商之间怎么合作的？甘云锋：这种情况在数澜相对多一些，因为我们大客户居多，从整个集团底层构建开始，数据管理，数据资产化到数据服务化都会做，很多项目会跟同行合作，我们的合作伙伴有做人工智能的，有做BI的，例如帆软、海致，还有一些业务中台公司。谢赟：德拓稍微另类一点，因为创业年头比较长，入场时间也比较久，我从2003年开始创业，因此在竞争环境里有点像竞合关系，巨头看得见的地方跟巨头合作，巨头看不见的地方就跟其他友商合作。用户端认为谁家更合适，我们就选择哪家，我们只做自己能够被用户认知的那端。我们在媒体行业也做了很长时间，基本上只做云计算部分，上面的部分不做，但在公安领域，云计算基本没有机会（基本都是华为），我们就做上面数据创造的部分，看用户的认知点在哪里，所以我们是竞合公司。程曼祺：什么是巨头看见的地方？什么是巨头没看见的地方？谢赟：巨头还是喜欢统一标准化、规模化且成本可控的产品。比如阿里、腾讯、华为都在做公有云、私有云等基础云服务，对复杂性或个性化要求更高的产品，我们基本不太做，巨头看得见的一定是能够形成大规模，并且有统一标准的企业服务产品。贾宇航：我个人认为都有交集，Testin不仅服务很多人工智能领域的客户，也帮助很多传统行业的客户做智能化转型。在这个过程中，客户其实不光需要做数据采集，也需要把非结构化的数据做进一步处理，使它们结构化，让企业真正做到智能化分析、智能化决策。因此，从目前来看，很多传统行业的确有数据云化的需求，可能会采用数据中台，将已有的数据结构化；同时也会再引入一些识别算法，将原来不能被结构化的数据结构化。我也看到很多以人工智能起家的客户会逐渐往产业化方向发展，人工智能只是一部分，同时还要解决工程化的问题，以及已有的数据营销和智能化问题，其实都有交集并且是上下游关系。程曼祺：感觉人工智能在向产业、产业在向数字化走，是双向的过程？贾宇航：对，这是一个技术变革产业，产业逐渐智能的过程。程曼祺：有一个话题特别适合贾总来说，对台上诸位和现场各位非常有价值，您在数据源头观察到什么领域的传统企业，最近数字化动向、数字化意愿比较大？贾宇航：最近可以发现，数据采集标注跟社会热点结合相对比较紧密的产业机会更大。例如，在零几年时，苹果说中国人力成本已不是最低的了，企业在整个生产加工过程中所需要的人力支出、技术引进成本都在上升。人工智能技术可以帮助企业优化成本，这可以替代一部分已有的重复性劳动，让人做一些更有创造性的工作，这个层面实际已经有很多相关趋势，比如安防人员的定位，以及保险行业票据的质检、工业产品的质检等等，都是现在非常火的方向。
虎博科技创始人兼CEO陈烨（中） 程曼祺：陈总，在服务大客户的时候，您与上下游公司和供应商之间怎么磨合？和客户之间如何磨合？陈烨：首先企业服务有行业规律，因此初创行业需要适应这些基本规律。某一公司的服务品质、解决方案和产品，能不能在技术和产品上超越同行，这是最关键的，有口碑效应。程曼祺：刚才讲的偏竞争力，那么和别的技术供应商合作的点在哪里？陈烨：在整个产业链中，有的企业会负责底层的工作，有的会负责增值服务。对于人工智能公司来说，在B端服务往往是提供更多更好的增值服务，这是一个协同共赢的状态。对于虎博来说，我们在B端的合作上，会深入研究客户的业务逻辑，从底层需求出发，服务他们的增值的需求。程曼祺：中国企业数字化其实也是一个漫长的过程，你们在一起合作，觉得话语体系上会有障碍吗？陈烨：还好，因为从客户的需求出发，大家的目的都是一致的。何润：我觉得这和我们的自身定位和组织能力的边界也有关系。我们自己定位到服务B2B的Marketing，这个边界以内的事情我们一般会自己做；上下游的事情，比如智能客服、报账工具等等我们和合作伙伴一起做。这跟对接部门有关系，如果直接打交道的是Marketing，更多我们去lead，如果打交道的是IT部门，这时更需要和合作伙伴整合解决方案来满足客户需求。程曼祺：今年中台的概念特别火，这有助于提升客户对你们的认知度吗？甘云锋：还是比较明显，我们自己做市场，我常说客户对我们的期望远远高于团队的成长能力。尤其是特别大型的项目，我们这样的小公司，在过去肯定没有这样的机会，所以合作时，我们一般还是遵从客户意向。但也跟合作伙伴有关，比如说当我们跟巨头直接正面竞争时，我们跟兄弟公司就会全面合作。至于项目该由谁负责这种问题，还是看客户自己的意愿，比如说以业务为主，那么业务端来做更好；有些先构建整个底层基础，我们做起来会更容易些。总结起来是两种不同的方式：第一种是平台驱动，第二种是业务牵引。甘云锋：不同门户的预算不同。有些是业务占大头，有些是平台端大。我们今年接了一个地产头部企业的项目，整个底座对接起来，慢慢构建上面的业务系统，以及相应的大数据应用产品。另外一个客户就是先做业务，现在比较，还是客户选择路径不一样。有些是从横到纵，有些是从纵到横。程曼祺：谢总比较喜欢哪一类客户？平台驱动还是业务驱动？谢赟：当然是平台驱动型。因为在底座上去完善、创作会比较简单。从业务上走最大的毛病是，这次做完后，下次可能又得重来一遍。客户认可，能让你把技术能力打磨到比一般C端产品更强。同时，因为客户可能在工作层面已经用过产品，因此对产品销售的工作难度也会大大降低。to B最先触达的是企业的品牌；第二触达的可能是对外从事客户交流的相关人员，着装对我来讲也体现出企业品牌以及正规化的风格。
从左至右分别为：德拓信息创始人兼董事长谢赟、Testin数据标注业务总经理贾宇航、虎博科技创始人兼CEO陈烨 程曼祺：何总，做平台的说你们做的东西叫“烟囱”，需要整合，您怎么看？何润：从我们面对的营销业务来讲，其实这就是CMO和CIO的关系问题，更多还是要从客户自己的角度去思考。包括刚才云锋提到的，有些从平台出发，有些从业务部门出发，并没有太大关系。而且真正在上面跑的业务其实变化未必那么慢，尤其营销层变得比较快，这得具体问题具体分析，跟客户的业务没有关系。程曼祺：你的意思是上面的业务方向变得非常快，但下面大家做的速度有限。何润：对。其实背后这个矛盾，就看你能不能站在客户的高度更敏捷地来推动变革，技术只是一方面，组织也是很重要的一个考量因素。程曼祺：其实从客户角度来说主要有两个诉求，一个是更敏捷应对这个市场，另外一个就是夯实基础。何润：对的。在市场部门的CMO们，他们的挑战很大，如果CEO或老板对他不满意，一年半就要换两个CMO，他们对敏捷的要求更高一点。程曼祺：接下来这个问题可以让陈总谈一谈，您这边的业务既有to B也有to C，公司内部两边团队工作方式如何，他们的文化价值观怎么统一？对外怎么去安排to B和to C力量分布？陈烨：我比较特殊，所有的产品和解决方案\底层的数据系统算法中台都是共享的，因为我是做搜索开始的。所以从数据、信息抽取一些底层系统呈现给客户这一套东西，我们可以根据不同用户属性去满足不同人，我们叫“C+B”双引擎模式。为什么做B和C，其实是大势所趋。C端的机会比原来前几年小得多得多，B端至少是踏踏实实的往前走，有客户认可你，可以对B端行业有更深刻的理解，这样就能让我们的C端产品和别人不一样，更专业一些。同时反过来，C端的一线用户需求，我们也能反馈给B端，帮助他们改善他们的产品。因为有些客户可能已经在用我们的产品，在反向到B端输出的时候，也会更容易让客户理解和接受。公司的文化是极客主义的，我们在产品和技术上都比较极致，都是希望给我们的客户和用户带来实际价值的，都是一致的。程曼祺：观察到一个现象，陈总是休闲西装，其他几位好像都穿衬衫，比较正式。云锋创业一段时间以后变得更正式了？甘云锋：我们公司未来三年的战略就一句话，把公司打造为具备企业级服务能力的公司。做企业级服务，我们不会穿着拖鞋去上班，要求稳重、踏实，尤其面对大客户时，不能不注意形象。贾宇航：一方面个人习惯，另外一方面to B和to C不同，to B最先触达的是企业品牌；第二触达的可能是对外从事客户交流的相关人员。Testin作为一家人工智能技术驱动的企业服务平台，在我们对外触达的情境中，着装也代表着企业品牌形象，也是企业专业化的表现之一吧。何润：我觉得应该是从业十几年来，习惯了比较休闲的装束。因为以前做IT咨询出身，当年有Dress Code，穿皮鞋不能没有鞋带，穿西装得打领带。如果在总部办公室出现，没按Dress Code穿，被老板看到会被骂。反倒是创业这几年这样穿得少了，但衬衫和有鞋带的皮鞋还是标配。“5G触点越来越多，信息越来越丰富。到时数据里抽象出信息的能力反而会越来越重要。”“希望数据服务公司，不会把数据变成红酒，而是让提供的数据服务变成‘矿泉水’，可以让每家人工智能公司使用。”程曼祺：刚才我们讲了很多当下的一些业务，大家面临着一些现实的状况也好，一些困难也好。最后我们来开开脑洞，讲讲你们未来有什么方向？会给所做的业务带来什么影响？甘云锋：现在的DT时代还是属于特别早期的，我觉得未来二十年左右，都可以叫做DT基础设施建设时代，云计算和上层数据的应用是未来特别缺失的一块，我个人特别看好这个领域。
德拓信息创始人兼董事长谢赟 谢赟：我觉得随着数据规模越来越大，融合数据中心也越来越大，传统的通过“人+工具”的方式去做数据智能不太可能覆盖更大的场景。人工智能的一些应用场景可以帮我们进行数据治理，数据质量也会有较大提升。这是一个趋势，要不然数据越来越大，各个行业都有不同的数据中心的应用方式，会是一个很大的挑战。贾宇航：个人认为，5G是一个非常关键的方向。从互联网到移动互联网到5G，你会发现，其实这个世界的数据呈现几何式增长。我们相信，随着5G的到来，越来越多的数据会产生，这些数据的智能化会推动整个人工智能的发展；人工智能的发展，可能会产生很多新的交互模式，拓展出很多新的领域，让人工智能有更多落地的可能。程曼祺：在数据采集还有数据结构化过程中，有所谓行业最累的工作存在吗？最近有看到什么比较好的趋势解决这个问题吗？贾宇航：我认为整个数据服务行业还是偏向于有多少人工就有多少智能，相对比较早期。随着数据越来越多，越来越多不同行业的人开始进入这个领域，所以我们希望自身去尝试更多技术，逐渐提升自己的管理方式。希望数据服务公司，不会把数据变成红酒，而是让提供的数据服务变成“矿泉水”，可以让每家人工智能公司使用。所以我们一直积极在各个领域寻找不同技术，提高效率，同时降低行业风险。陈烨：分享两部分，一个是to B，一个是to C。数据和智能两者，其实智能层面还不到刚需阶段，刚需像SaaS、 ERP这样，to B说白了就是通过SaaS切入进去收集大量数据，然后自己下场，这个机会很大。从标准化服务方面，一些硬核人工智能可以会以API的方式迅速复制。我们已经开始接触一些相关文本领域的业务。To C领域，我觉得下一步会有比较热闹场面出现，即人工智能+内容创作，创造出和原来不是一个数量级和品质的东西，改变人们的消费内容习惯，例如今天的头部平台是头条、抖音、百度。何润：我觉得也分短期和长期。短期看，这种企业里面一方的数据应用，会看到很多效果，稍微长期一点的话，因为5G触点越来越多，所以信息越来越丰富。到时候从数据里抽象出信息的能力反而会越来越重要。另外，因为我们做营销相关的SaaS服务，所以前面是广告后面是销售，我觉得对于数据定价权的重塑会对行业和社会的影响比较深远。
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