腾讯科技:您提的这些东西对于创业公司而言,他们的机会在哪里?技术、数据、场景,都是人工智能的核心要素,创业公司并不掌握这些,尤其数据和产品层面是比较弱势的。那么创业公司应该做哪一块?
李开复:AI创业确实和过去互联网创业、APP创业是完全不一样的。APP创业是有史以来创业成本最低的,AI不但成本高,而且很多困难。
第一,创业者是否足够了解场景、用户痛点?
一种模式还是2C,就是有没有看到一个强需求,这个强需求能不能被技术解决。
举个例子,创新工场投资的用钱宝,就看到了中国大部分人没有信用卡,但又有资金周转的问题,银行却不提供小额贷款,这是不是可能成为一个机会?如果有一个APP,让我需要一两千块钱的时候按一个扭,把名字、身份证、脸谱输进去,再上传一些数据,它就能够快速判断要不要借钱给我。
这就是一个很好的生意。因为你收的利息远远超过银行利息。产品推出来以后,仅仅18个月,每个月就可以放出120万单,每年贷款额是三四百亿级别。利润是不可想象的,马上就要上市了。
所以,如果你切到了一个用户非常大的痛点,那就可以做2C应用。但是大部分AI应用是2B,而不是2C,毕竟大部分需求并不是小额贷款,而是银行、保险公司等等。
第二个问题,数据怎么办?
基本上有3种方法,第一个是自己努力累积。刚才讲的用钱宝,就是刚开始没有数据,那就只能用规则来贷款,就会犯错,坏账率就多,每次坏账都要付出血泪的代价,但是每一次赔钱就产生了新的数据,当数据足够了就可以用机器学习。用钱宝的数据是用血泪自己堆积出来的。
第二个方面是借力别人。比如说给招商银行服务,帮他做一个很好的风控引擎,数据就是在招商银行,招商银行不会把这个数据拿出来。做2B的好处是客户如果有数据,你就可以用上,用上了带不走,但是至少产品可以做出来。
第三种模式是创新工场的模式。创新工场在做一个特别大的计划,就是收集特别大量的数据,开放给创业公司使用。