機器之心報道
編輯：澤南
去東南亞推廣 AI 技術會面臨前所未有的挑戰，他們成功了。
正在舉行的北京冬奧會上，有衆多黑科技被搬到台前：AI 裁判、視覺追蹤特效、物流機器人、炒菜機器人等等，它們成為了比賽的重要組成部分。随着技術的進步，人工智能正逐漸進入生活的各個方面。
在科技圈提起人工智能，人們會更多地把目光瞄準中美，卻忽略增長勢頭最為迅猛的東南亞。這裡有超過 6.6 億的人口，快速增長的經濟，以及不斷完善的基礎設施。随着消費水準的提升和疫情的推動，當地的技術和人才無法跟上迅速增長的業務量，帶來了很多新需求。
在這個充滿機會的市場中，一些 AI 創業公司正在上演着不同的故事。
自 2016 年成立以來，總部在新加坡的 ADVANCE.AI 業務遍布東南亞如印尼、菲律賓、馬來西亞、南亞如印度、巴基斯坦、以及拉丁美洲的墨西哥和哥倫比亞，非洲的奈及利亞等國家，現在它正在向歐美地區不斷擴充。
ADVANCE.AI成功服務了超過 1000 家銀行、金融科技、電子商務與共享經濟等領域的企業客戶。盡管 2020 年以來疫情對全球經濟影響嚴重，該公司的業務卻一直保持穩定持續增長，雲服務軟體産品的 API 調用量增長了一倍多，2021年，産品全年調用量超過 10 億次，已成為東南亞 AI 圈中一股不可忽視的力量。
最近，我們與 ADVANCE.AI 研發部門負責人王芳林博士進行了對話，王博士在人工智能領域有超過 15 年的經驗，擁有上海交通大學博士學位，哈爾濱工業大學碩士和學士學位。曾擔任 NCS 集團視訊分析和機器學習副總監、KAI Square 首席技術官、新加坡國立大學研究員和 Autodesk 研究科學家。
王芳林博士
王芳林于 2018 年加入 ADVANCE.AI，親身經曆了業務快速增長的過程，積累了豐富的 AI 人才團隊搭建與技術本地化經驗，圍繞中國高科技企業出海東南亞市場發展 AI 技術中遇到的常見問題，分享了他的觀點。
AI 是技術但不是行業
從最初服務于中國出海金融科技公司到現在東南亞當地的銀行、保險、電商、支付等多領域企業，随着業務的變化，ADVANCE.AI 的産品也經曆了從單一功能，到按客戶需求定制解決方案，再到解決方案标準化、産品化的過程。
作為一家緻力于覆寫不同業務場景的人工智能服務商，ADVANCE.AI 清楚地知道 AI 是方式而不是目的。「在研發内部，我們并不過分強調 AI，一直認為 AI 是特定時間點又火起來的一個技術。團隊的每一次變化和重組都是基于當時的業務政策來制定的，我們的目的是一直是幫助客戶提高效率和提升業務能力」王芳林說道。
相比一些大廠面向前沿技術設立的 AI Lab，ADVANCE.AI 的研發部門更加強調解決實際問題的能力，其面臨的挑戰主要來自于客戶需求。「這并不意味着我們不會把技術做得深。相對于學界，工業界的實際問題往往更加複雜多樣，需要對各種算法和技巧足夠了解，也需要權衡算法和産品設計的邊界。」
目前 ADVANCE.AI 的主要研究方向包括計算機視覺、反欺詐、信用評分等領域，自主研發的 OCR、活體檢測和人臉識别技術在業内保持領先，基于大資料和機器學習的信用評分算法獲得了很多東南亞金融機構的青睐。
ADVANCE.AI 提出的個人資訊模組化方式。
當然作為研發部門，這裡也有一部分人會專注于長期性算法研究，追蹤先進技術并提出創新，希望能對一些核心問題尋找長期的、更為徹底的解決方案。
特别是在長期被外界忽視的新加坡等東南亞地區研究 AI 是什麼樣的體驗？首先，這裡的人才市場供遠小于求，對于公司來說競争非常激烈。對此，ADVANCE.AI的政策是強調人才的品質，最大可能保證團隊的穩定性，同時利用多國家辦公的優勢，在新加坡、北京、雅加達同時招人。
「創業公司在初期就需要考慮更多國家的目标市場。由于新加坡本土市場規模較小，隻有面向多個東南亞國家，甚至走向中國和歐美市場才能保證成長的天花闆足夠高。」王芳林說道。「而在研究環境上，這裡有世界知名的大學生和研究機構，國内外知名公司設立的研發中心，東南亞獨角獸公司的總部也大多設立于此，大環境上來講整體研發水準很高。這裡相較國内文化上更追求工作和生活的平衡，同時非常講究實效。」
随着業務量增大，資料和客戶服務經驗的不斷積累，ADVANCE.AI的技術水準不斷提升，形成了資料、技術和産品的閉環。ADVANCE.AI的計算機視覺類産品，經過了超過 10 個國家和地區市場大量真實資料的積累，現有的預訓練模型和遷移學習方法，可以在無需或極少訓練資料的情況下獲得比競争對手更高的準确率。
産品類型的多樣化為領創帶來了優勢，在使用者信用評分類産品中，受益于内部各類型資料的打通，該公司可以實作相比競争對手更為完整的模組化，很大程度上補充了客戶資料種類不豐富，及不具備模組化能力的問題。
從早期的定制化項目，到現在可以實時處理大量調用需求的 SaaS API，ADVANCE.AI的産品種類從最初的數字身份驗證和風控類工具，已經發展出了目前覆寫身份認證、視訊認證、信用評分的豐富産品線。這家公司下一步将提出一系列端到端的反欺詐和風控平台類解決方案。
如何實作 AI 的本地化
軟銀創始人孫正義有一套著名的「時間機器」理論：網際網路美國比日本先進，就先在美國投資，等時機成熟後再帶着美國的經驗殺回日本，仿佛坐上時間機器，回到了幾年前的美國。
在充滿活力和發展前景的東南亞，人工智能的研究和應用，從中國、美國向印度、印尼等國家推廣是否存在「降維打擊」的過程？
在王芳林看來，短期來看，中國是有明顯技術優勢的，但問題的核心在于如何真正實作本地化：「任何一家公司都不可能長時間地保有某項技術的優勢，大家都有機會，包括本土企業。我們從一開始就不認為自己是一家視覺或者是 AI 公司。工作應該聚焦在做業務上，研發人員要清楚投入會帶來多少客戶、多少收入。」
相較于國内的淘寶、京東等平台和各家銀行自帶人臉識别的 APP，東南亞地區的 AI 技術落地進展較慢，大資料驗證和精準營銷方面也同樣如此。在國内驗證過的機器學習應用在這裡具備優勢。
ADVANCE.AI提供的技術可以快速整合進原有應用，而且大幅提高使用者體驗：其算法可以通過刷臉，讓使用者在一個賬戶上比對了一張人臉照片後，就不再需要去填寫更多的帳号和密碼。
ADVANCE.AI 提供的活體檢測算法。
從 2019 到 2020 年，東南亞的整個電商零售額增幅達到了 50%，速度遠超其他市場。然而想要進入這個市場并不容易。
作為開發中國家市場，在印尼等地開展 AI 技術業務會遭遇很多前所未見的挑戰。從技術上看，人們使用的手機較為低端，低成像品質和算力難以保證使用者體驗，同時較差的移動網絡會讓圖像傳輸延時較長。
ADVANCE.AI必須實行本地化的技術優化：通過壓縮模型來降低網絡帶寬需求，盡量把資料處理的工作放在移動端，并使用小模型；通過品質分析模型提示圖像品質問題，并訓練算法更好地适應本地資料，解決實際挑戰。
在信用評分方面，資料科學家面臨的主要挑戰在于資料不足，銀行等傳統金融機構所能拿到的交易流水、征信報告等強金融屬性的資料比較難以獲得，是以積累的借貸、電商、營運商、裝置等行為資料顯得尤其重要，但這對特征工程的要求很高。ADVANCE.AI技術人員使用自動時序特征工程以及深度學習算法進行時序特征提取，大大提升了特征挖掘的效果和效率。
在東南亞金融信貸領域，客群種類繁多，行為模式差異巨大，金融科技公司無法用一個通用的信用模型解決各不同金融機構的信用評分需求，是以分客群模組化是必然的選擇。ADVANCE.AI通過無監督、有監督學習等算法度量客群相似度，使分客群從傳統的業務問題變成一個技術問題，最終使客群分得更準确，分客群模組化的效果更明顯。
另一方面，技術的認知和法規也需要适應。「很多時候客戶并不了解技術，在一開始，我們需要花費很多時間教育客戶。」王芳林說道。
第一個重要機會
ADVANCE.AI最大的客戶之一是一家全球知名銀行。在 2018 年開始啟動數字身份驗證計劃時，這家銀行的研發團隊對于活體檢測、人臉等技術在東南亞能做到怎樣程度并沒有太多的概念和信心。
「這是我們在東南亞的第一個國際大客戶，存在四五家競争對手。剛接觸時我們和甲方開過超過 20 次會，不斷地和技術、産品團隊與高層們打交道。因為我們是一家初創公司，難免受到了很多質疑。比如前兩次我發現，他們的負責人一直是很不耐煩的樣子。」王芳林介紹道。
但好在該銀行對于供應商的調研一直在盡職盡責地進行中。
在推進的過程中，ADVANCE.AI不斷改進着自身的技術，他們模拟了終端使用者的實際體驗，完成了手機上的測試版 APP，讓負責人直接上手體驗，示範新技術的便利性和異常情況的解決方式。
ADVANCE.AI終于獲得了進入下一輪驗證的機會。「我們的産品比較符合東南亞特色，最終在準确率測試階段比較容易地擊敗了所有競争對手。」
但這隻是個開始，中标之後還有漫長的技術落地與合規流程，最終一共花費了十幾個月的時間。在解決方案正式上線之前，工程上經曆了三次内部測試、示範和預上線過程。ADVANCE.AI的團隊還需要幫助銀行選型深度學習部署硬體，在基礎設施方面提供建議。
跨國公司非常強調資料隐私和合規性，注重内部流程和規範，包括采購的流程和合同條款。「客戶會要求我們保證在未來幾年内聲譽不會出問題，一旦違約要做賠償，」王芳林表示。「我們實作的 AI 模型也不能在不同種族、性别上出現歧視性分析結果。在安全性和可靠性方面，他們會對産品的各個技術環節進行研究，确定用到了哪些技術。」
在不斷溝通的過程中我們可以發現，這些海外公司能夠做到相對客觀，而且技術角度上看，新興市場的競争沒有國内那麼相對激烈。這為 AI 創業公司帶來了機會。
産品是最大的需求
在确定了業務前景，選擇的方向在未來幾年收益的預期之後再擴張團隊，或許才是科技公司建構 AI Lab 正确的方式。
随着業務不斷擴張，ADVANCE.AI的團隊規模從幾十人擴張到了如今近 200 人的規模，辦公室也從兩個國家發展至到五個國家。
現在，ADVANCE.AI 的研發團隊下設工程、計算機視覺、資料科學，還設有資料标注團隊，公司内部還在研發自己的機器學習平台。
自成立以來，ADVANCE.AI 受到了衆多全球頂尖投資機購的青睐，9 月 23 日，領創集團宣布完成了超過 4 億美元 D 輪融資，由軟銀願景基金二期、華平投資領投，北極星資本、元璟資本、高榕資本和新加坡經濟發展局投資等跟投。融資完成後，領創集團估值已超過 20 億美元，成為新加坡最大的獨立科技創業公司之一。
面向未來，ADVANCE.AI還是會堅持走自己的路。「我個人比較喜歡 think big，start small，盡量做到腳踏實地。我們需要在商業上快速試錯，在技術上快速驗證，向笃定确認的方向集中火力。」王芳林說道。