中信建投-政企AI和大数据支出增长迅速,第四范式有望成为企业级AI服务领导者-201125

　　重要提示：通过本订阅号发布的观点和信息仅供中信建投证券股份有限公司（下称“中信建投”）客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的机构类专业投资者参考。因本订阅号暂时无法设置访问限制，若您并非中信建投客户中的机构类专业投资者，为控制投资风险，请您请取消关注，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。对由此给您造成的不便表示诚挚歉意，感谢您的理解与配合！ 文｜石泽蕤 左少逸 于芳博 甘洋科 事件 最近Forrester发布了《2020年中国预测分析与机器学习竞争格局》报告，2020年国内厂商第四范式、阿里云、华为云和百度云占据“领导者”位置；京东智联云、腾讯云和百分点为“优异表现者，而天云数据和浪潮则入选“竞争者”梯队。 简评 预计未来企业IT投资和业务智能化支出中将有越来越多的比例用于数据智能和AI相关的平台、应用、基础设施投入，相关产品和细分行业保持高速增长。数据智能以数据作为生产资料，通过结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术，从大量的数据中提炼、发掘、获取知识，为人们在制定决策时提供有效的数据智能支持，减少或者消除不确定性。企业数据资产进行沉淀后，数据智能将指导企业经营、运营，驱动创新。AI辅助企业业务已经逐步进入企业业务各个环节，无论是销售部门、前端办公场景、风控部门、财务部门、IT部门、其他后台部门等，都可以利用AI和大数据工具强化运营能力、提升效率、直接促进业务增长等。此整个数据智能+AI产业链也成为了近年企业级服务领域发展较快赛道。2020-2024年，中国大数据相关技术与服务市场将实现19.0%的CAGR，2024年中国大数据市场规模预计将达到220亿美元。IDC预计2020年全球和AI支出为500亿美元，预计2024年将超过1100亿美金，其中零售、金融、制造业、医疗保健等行业将在AI投入较大。预计从AIoT终端和设备、AI基础设施（芯片、加速卡、云服务等）、数据仓库/数据湖、数据中台、大数据平台、AI平台、AI相关应用都将保持快速增长。 致力于为各行业降低AI使用门槛，第四范式拥有深厚的AutoML经验和研究积累，核心产品“先知”平台极大降低AI使用门槛，多次蝉联国内市占率第一。早期AI产品使用对人才要求很高，需要非常强的统计学和编程功底，需要C++底层编程、Python编程和组件代码能力，同时在计算还需要使用者考虑对基础设施的调配和调用,同时处理数据和数据治理也需要花费大量时间。由于第四范式在AutoML领域的技术积累，公司很早就推出了标准化、全流程的决策类AI应用开发平台工具Sage HyperCycle ML，覆盖机器学习从模型构建到应用全流程，4步快速构建企业自主的AI应用。公司目前核心产品，先知平台由数据核心、算法核心、生产核心三大模块组成，覆盖了人工智能在生产中的各应用环节：1）数据核心：集数据接入与处理、数据管理与访问于一身。支持结构化与非结构化的数据接入与处理，并产生海量高维特征。2）算法核心：提供高维机器学习与深度学习训练、基于深度学习的高维特征生成、图像文本以及图关系的高维特征挖掘等决策能力生成算法；自动模型选择、自动调参、特征组合自动探索等降低机器学习成本及门槛的协助算法，并围绕NLP、知识图谱，提供多种核心基础服务及应用服务。3）生产核心：PaaS架构将数据服务、算法任务、线上服务等基础能力服务化，通过SDK接口调用，快速将服务转化为具备高可用、可伸缩、可监控的应用程序。用户无需深入理解算法原理和技术细节，利用图形化托拉拽界面，可以进行建模和快速上线，极大方便数据工程师，将开发AI应用的周期从以半年为单位缩短至周级别。目前AI平台在精准营销、销量预测、风控反欺诈、反洗钱、智能银行、智能保险、智能能源、智能政务、智能零售、医疗、证券领域均有丰富的应用场景和案例。在2019~2020年IDC《中国机器学习开发平台市场评估》中，第四范式市场份额遥遥领先，连续两年蝉联中国机器学习平台市场份额No.1。 以人工智能平台和操作系统为核心，第四范式逐步向下延伸数据处理和计算加速基础设施，向上延伸基于场景和行业的应用产品。AI应用开发和上线过程中，数据治理占用了AI工程师和数据科学家高达95%的时间，企业级AI需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统。2020年8月第四范式发布企业级AI操作系统Sage AIOS，为企业 AI 应用提供数据资源治理、系统资理调度能力。数据治理方面，Sage AIOS平台规定了数据的准备和使用方式，包括不同业务场景模型需要什么样的数据，对应的数据需要从什么IT系统调取，以及如何将这些数据处理为相应格式的数据输入到AI系统中。Sage AIOS浓缩了第四范式在多个业务场景下数据治理的经验，如反欺诈、反洗钱、智能推荐等应用，只需一键进入相应场景的数据形式、便可直接开始构建AI，只需要1~2天就可以构建AI应用。长期看Sage AIOS将沉淀越来越丰富的数据形式，承载越来越多的AI应用。2019年6月第四范式推出SageOne Appliance软硬一体化AI集成系统，性能较市面开源工具或GPU解决方案至少提高6倍，通过毫秒级数据响应和百万级吞吐量实时提升核心业务成效，让原本只能出现于事后的统计分析，转变成为事中实时业务决策AI应用。SageOne AI训练引擎以自研高维机器学习分布式框架GDBT和高维算法为基础，并使用第四范自主研发的硬件加速卡4Paradigm ATX800，内置FlashGBM加速系统，自研内存时序数据库引擎，具备毫秒级海量时序特征供给性能，存储引擎中使用的RTIDB 是业界首个AI特征数据库。目前SageOne增长迅速，尤其在零售行业，订单增长迅速。 第四范式在金融行业拥有较高市占率，疫情促进下零售行业迎来爆发式增长，制造业和零售客户增长迅速，金融客户收入占比下降，多行业增长潜力较大。依靠核心产品先知AI平台和不断丰富的金融行业应用，第四范式已经服务了银行、保险、证券等大量金融客户，在金融营销、风险、运营、合规等超过100项丰富的行业落地场景，诸多案例取得100%以上的效果提升，客户包括工商银行、建设银行、中国银行、交通银行、招商银行、民生银行、浦发银行、中信银行、广发银行、光大银行等银行以及PICC、中信建设证券等保险、证券机构，头部金融客户占有率超70%；在金融领域取得绝对优势后，第四范式采取“1+N战略”逐步向多行业、多场景全方位渗透。2019年下半年第四范式进入零售行业，2020年疫情加速了零售行业对业务智能化转型的需求，尤其对智能推荐、智能搜索、智能客服、智能预测、精准获客等场景的AI应用增长较快。2020年8月第四范式面向。零售行业用户推出首个业务系统应用——天枢，通过智能推荐、智能搜索、智能推送、对话机器人等智能引擎，帮助企业快速实现多个场景的智能运营，提升客单价、用户留存、复购率、GMV等核心业务指标。经过2019~2020年爆发式增长，第四范式为百胜中国、永辉超市、肯德基、汉堡王、来伊份、美素佳儿、百威中国等客户提供全渠道用户运营服务，帮助其实现数字化转型升级，非金融行业收入比例大幅提升。目前成立近六年，第四范式已覆盖多领域8000家客户，实现跨行业上万个场景的落地。 AI时代将诞生企业级服务平台级公司，第四范式有望成为领导者。经过服务金融、零售、制造业等头部客户的积累、不断产品化、平台化、工具化的开发思路，目前第四范式已经逐步形成了一套完整方法论、产品包括：底层自研ACKE芯片、加速引擎和一体机、数据治理和模型开发工具、业务开发工具，随着客户案例积累和工业化水平提升，产品越来越标准化。产品序列和销售模式兼顾头部客户需求和中小客户长尾需求，针对大型客户提供标准化产品+定制化交付服务，进一步沉淀产品能力和服务能力；针对中小长尾客户通过分销渠道覆盖，目前和联想、DELL等大型IT厂商分销渠道形成长期合作关系，通过银河计划，建设合作伙伴体系，在实施服务、分销代理、产品技术等领域广泛合作，扩大客户范围。并通过高效的投资手段完善解决方案能力。具备越来越完善的企业级产品、服务能力、销售能力不断提升，第四范式有望成为AI时代的Salesforce。 风险提示 （1）宏观经济及疫情加剧等外部环境影响导致企业AI和大数据支出不及预期；（2）行业资本和技术爆发式涌入造成竞争加剧风险。 证券研究报告名称：《政企AI和大数据支出增长迅速，第四范式有望成为企业级AI服务领导者》 对外发布时间：2020年11月24日 报告发布机构：中信建投证券股份有限公司 本报告分析师： 石泽蕤 执业证书编号：S1440517030001 免责声明 本订阅号（微信号：中信建投证券研究）为中信建投证券股份有限公司（下称“中信建投”）研究发展部依法设立、独立运营的唯一官方订阅号。 本订阅号所载内容仅面向符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的机构类专业投资者。中信建投不因任何订阅或接收本订阅号内容的行为而将订阅人视为中信建投的客户。 本订阅号不是中信建投研究报告的发布平台，所载内容均来自于中信建投已正式发布的研究报告或对报告进行的跟踪与解读，订阅者若使用所载资料，有可能会因缺乏对完整报告的了解而对其中关键假设、评级、目标价等内容产生误解。提请订阅者参阅中信建投已发布的完整证券研究报告，仔细阅读其所附各项声明、信息披露事项及风险提示，关注相关的分析、预测能够成立的关键假设条件，关注投资评级和证券目标价格的预测时间周期，并准确理解投资评级的含义。 中信建投对本订阅号所载资料的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。本订阅号中资料、意见等仅代表来源证券研究报告发布当日的判断，相关研究观点可依据中信建投后续发布的证券研究报告在不发布通知的情形下作出更改。中信建投的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本订阅号中资料意见不一致的市场评论和/或观点。 本订阅号发布的内容并非投资决策服务，在任何情形下都不构成对接收本订阅号内容受众的任何投资建议。订阅者应当充分了解各类投资风险，根据自身情况自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者根据本订阅号内容做出的任何决策与中信建投或相关作者无关。 本订阅号发布的内容仅为中信建投所有。未经中信建投事先书面许可，任何机构和/或个人不得以任何形式转发、翻版、复制、发布或引用本订阅号发布的全部或部分内容，亦不得从未经中信建投书面授权的任何机构、个人或其运营的媒体平台接收、翻版、复制或引用本订阅号发布的全部或部分内容。版权所有，违者必究。