天云大数据雷涛：Hitech公司成长的三层逻辑 | 华映portfolio
“AI本质上是流程重构，壁垒来自数据的复制价值。DT时代的核心价值公式是Y=f(x)，天云想做的就是找到这个f。”
定位为“服务AI的AI”，天云大数据以AI基础设施服务切入赛场，致力于成为“AI生态中的Android平台”。成立之初即登榜KPMG金融科技50强，并连续四年蝉联至今，亦于近日荣登德勤2019海淀高科技高成长20强企业。
华映资本曾于2018年联合领投天云大数据1亿人民币融资，我们始终关注底层技术革新、持续看好数据的未来价值。
近日，天云大数据创始人雷涛分享了他眼中Hitech公司成长的三层逻辑。如何打造千亿市场规模的软件提供商？下文试图解答。
2019年9月，德勤推出《2019全球人工智能发展白皮书》，报告中指出，当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，改变了各行业的生态。伴随着人工智能技术在过去5-10年快速发展，其在金融科技、能源、医疗、数字政府、零售等诸多行业的赋能，带来的行业升级与变革效应日益凸显，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响——人工智能通过数据驱动，深刻改变了产业。
然而，随着行业数字化转型升级获得高成长的Hitech公司，同时面临科技巨头纷纷布局垂直行业应用的挑战，摩尔定律的节奏也会日益放缓，Hitech公司需要找准切入点，深耕行业解决方案以打造护城河。
亚当斯密要素增长模式
从行业数字化转型升级中获得高成长
英国经济学鼻祖亚当·斯密在《国富论》中，将经济增长的动力锁定在土地、劳动力和资本三大要素上。进入21世纪数据时代，数据的全面收集与分析，为人类提供了前所未有看待现实的新视角，数据已成为促进经济增长的第四大要素。
“要鼓励勤劳致富，健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制。”十九届四中全会新闻发布会上，中央首次在公开场合提出数据可作为生产要素按贡献参与分配。这一重大动向将对数字经济的发展起到导向作用，推动企业加强对数据要素的重视。
作为国内领先的分布式AI PaaS平台以及HTAP数据库的软件供应商，天云很早已经开始助力企业识别数据资产，提高数据治理工作效率，意识到产业互联网即将到来的爆发式增长，天云自2018年以来致力于打造AI泛场景生态圈，协同整合各行业资源，落地AI+场景融合。在金融、科技监管、石油等多领域已成功落地项目。
在金融领域，天云将AI技术应用于信用风险评价，改进银行信用卡审批系统，支撑发卡量增长了300%；改进信用卡营销系统，3个月内实现营收达到了千万元量级；
在科技监管领域，通过AI PaaS平台MaixmAI与复杂网络平台Hilbert相结合，解决了无数单独利用机器学习方法难以解决的监管问题，大大缩小了监管部门需关注和排查的范围，实现了智能监管。天云已在国内多家头部券商上线智查异常交易系统与资管产品风险量化；
在能源领域，天云利用AI赋能能源的供、产、耗全业务流程管理、可视化展示。通过能源优化模型，对蒸汽、电力等进行在线优化，实时推送优化方案，综合平衡全局用能，促进了节能减排 、降本增效，每年节能降耗减费3000万元以上。
信息化系统里沉淀的交易数据、互联网从业人员产生的行为数据、产业互联网带来的机器生产数据迅猛增长。这些不断扩大的数据资源，同时也为积极创新的厂商带来了收入增长的机遇。
以天云为例，从Fintech，到医药、军工、能源，天云的泛行业布局主要对象就是机器生产数据，收入数倍的增长均来自于新行业布局的收入。
熊彼得效率增长模式
从信息产业变革中获得高成长
创新理论和商业史研究奠基人约瑟夫·熊彼得在1912年提出，所谓创新，就是建立一种新的生产函数，把一种从未有过的关于生产要素和生产条件的新组合引入生产体系。
这里用一个函数公式来表达DT时代的熊彼得增长模式，即核心价值体现为Y=f(x) 。以金融领域为例，当我们输入大量消费者的行为数据(x)与资金交易的结果数据（y），中间得到的是反欺诈风险评估的模型(f)，而f可以成为1-100快速扩张复制智能应用，作为新的生产函数，从而在信息产业变革中获得高成长。
“新的生产方式和生产资料的变化带来了效率的迭代，机器的角色从严格执行人类的指令写程序，转变成可以基于目标进行反复学习，将输入和输出过程中不确定的过程表达成一个软件模型或智能应用程序，这将大规模提高软件的生产效率，对于信息产业而言，这本身也是一次颠覆性的变革，DT时代科技企业的收入可以体现为平台工具+数据科学服务的复合性收入。”雷涛表示。
传统IT的本质是依靠程序员一行行写代码，生产规模与效率受限于程序员的数量，比如说10亿收入的软件企业，至少需要5000个程序员。庞大规模的公司组织形态形成的最终结果就是低人效比。
在传统方式下，证券行业交易系统查处漏洞，由行业主要参与者沉淀五年以上经验来制定筛选规则，而天云仅仅使用2周的时间，即用算法快速生成了原来行业专家需要五年经验积累才能形成的筛选规则，带来全新生产模式，即低代码开发方式，整个过程将软件开发效率提升数倍；同时在这短短2周内，就将成功预测异常交易账户的准确率提高到了90%以上。
低代码开发，使生产代码的主体从人变成了机器，形成了全新商业形态组织，带来最直观的结果就是软件开发效率呈几何数量级增长，比如天云的人效比，从16年的16万提升到25万，再到如今已超过百万。
硬核科技的核心技术发展逻辑
无论是借助亚当·斯密要素增长模式，从行业数字化转型升级中获得高成长，还是依靠熊彼得效率增长模式，从信息产业变革中获得高成长，高科技公司的发展能够长久立于不败之地，始终依靠的还是硬核科技的技术发展。
天云的硬核科技主要依靠两个平台引擎的巨大动能：AI PaaS平台MaixmAI的规模化模型生产，与国产化安全可靠HTAP混布数据库，满足高并发条件下的即席数据服务。
AI PaaS平台Maxim AI基于Hadoop/Spark集群，能够快速就绪人工智能AI的数据生产环境，支持海量数据的快速存储和加载，可以大规模调用算力，实现规模化模型生产。MaximAI将模型生产能力从数月扩增到数小时，在银行搭建了贷前审批、贷中调额、贷后催收数百个模型生产，支撑大型股份制商业银行获得千万级新增卡，实现数据仓库的消费化，BI向AI升级，关键数据驱动的转型，替代西方核心的SAS建模平台，构建了新一代人工智能基础设施，支撑大型银行扩建百亿级利润。
为了解决银行核心系统的负担问题，通过灵活的数据加载方式，天云将资源消耗在80%的查询类核心业务交易迁移到分布式Hadoop大数据平台上，结合自主研发的实时高并发灵活数据交互数据库，实现了高并发条件下的即席数据服务。天云提供了国内领先的国产分布式数据库软件，完成了去IOE中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题。