5月29日上午，小虎调研团一行成员来到了位于北京市海淀区的第四范式 $第四范式(06682)$ 总部，开启了一场深度的AI行业大模型调研之旅。整个参观流程充实又活泼，涵盖了高管分享、交流问答与展厅参观等环节。
首先，第四范式的副总裁、董秘郭清媛女士向大家快速介绍了下公司最新的业绩情况、以及先知平台从1.0到5.0的迭代及演进历程，她提到今年新发布先知5.0版本突破了大语言模型的应用局限，专注开发行业大模型，以推动客户壁垒和客户粘性的提升，从而提高客户的核心竞争力，进而实现良好的业绩。
接下来投资人与公司董秘、IR就业务发展、行业现状、公司增长等多个方面展开了深入讨论和交流，投资人现场提出了很多具有针对性的问题，董秘与IR也一一给出回复。
以下摘录部分问答内容：
Q1：在为各行各业和公司提供支持时，我们是倾向于为每家企业建立一个小团队，并与他们内部的专家紧密合作呢？还是说，我们已经有了一套最通用的解决方案，可以快速推广？
A1：创业初期，我们在进入某个行业时，通常是由我们的团队直接进行的，尤其是在2014年和2015年。但现在情况有所改变。举例来说，如果我们要进军零售行业，我们会首先与大型零售企业合作。我们会派一个小团队驻扎在某个零食客户，他们的首要任务是指导和培训自己的IT人员，使其具备业务赋能和服务的能力。同时，这也有助于赢得管理层的信任。这样一来，我们就能够在一期业务的基础上开展二期业务。至于解决方案，它实际上是回应了您刚才提到的问题。解决方案会在现有业务基础上形成可供参考的方案，从而降低标准化和定制化所带来的成本压力。
Q2：从营收的角度来看，咱们的前几大行业客户主要分布在哪些领域？
A2：我们前五大行业为金融、能源行业、交通运输、运营商、信息技术。
Q3：请问决策层人员如何将其能力和价值落实到实际应用中？就是怎么样发挥能力和价值？
A3：目前，我们通常使用的一些技术是比较基础的。对于企业级服务而言，如果没有特定行业的专业知识，这种技术会显得有些空。我们可以以我们一个银行客户为例来说明这一点。回顾2014年，当时技术名词还没有那么普及，业务的核心其实就是传统的专家规则。这种逻辑就是一群银行业务专家，比如营销专家，他们会制定许多规则，数量可能达到100到200条，用来指导业务和营销活动。我们进入这家银行后，提出了一种新方法，即用机器学习方法来代替专家编写规则。这个想法在之前的互联网广告推荐系统中已经有所体现。因为机器没有精力限制，也没有想象力限制。所以，我们能够帮助这家银行客户将规则数量提升到千亿级别。但由于早期AI成本还很高，所以我们给他们提供了一个模型，将维度降低到了千万。与专家制定的200条规则相比，这个千万维的模型是海量的，这也意味着规则越多，对人的分析就越精准。这个模型甚至考虑到了一些非常细微的因素，比如一个人的星座可能会影响他是否购买理财产品。这种模式把银行客户在理财和分期营销方面的准确率提升了80%。所以我们在企业客户的业务中，利用决策模型来提升业务的KPI，就是用机器学习方法总结高维度的规律，然后应用这些规律到业务的核心决策因素中。
Q4：我们获取项目是直销还是找合作伙伴会比较多？
A4：ToB行业中，每个客户周围都有很多IT解决方案供应商。我们的策略是“一头一尾”，即抓住头部客户的决策层领导力，用自己的团队服务好这些头部客户的决策层，他们能够给我们提供这个企业，甚至这个行业未来的方向，我们要抓住这个方向；对于尾部企业，要依赖合作伙伴执行具体项目，我们为客户提供先知平台的底层技术支持，同时根据头部客户决策层的未来方向来指导业务。在4.0阶段，我们的策略是找准客户的“北极星”，然后与合作伙伴一起实现项目目标。
活动最后，各位投资人在公司IR的陪同下，参观了第四范式公司展厅，展厅内部放置多项公司产品与界面，科技感十足的同时，AI在应用层面的进展也让大家耳目一新，包括信用卡欺诈交易监控数据面板、零售行业订单管理、供应链管控平台等等，甚至还包括与知名三甲医院合作、通过AI来进行慢病预测与管理的相关设备。
除了是一家商业公司以外，第四范式同时还关注ESG方面的进展，通过AI赋能古籍修复工作，为传统文化的传承与发展积极贡献自身力量。
【小虎调研团招募】走进第四范式，探访行业大模型第一股，和虎友一起感受AI魅力
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