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核心提示：人工智能、更確切來說是使用比較廣泛的深度學習技術，已經在解決復雜問題上遇到了瓶頸。
人工智能、更確切來說是使用比較廣泛的深度學習技術，已經在解決復雜問題上遇到了瓶頸。
從幫別人“種地”，到自己下場“種地"，零犀科技只用了3年。
2018年，脫胎于百度認知智能團隊，夏仲璞創立了零犀科技，一些技術骨干也一起加入創業�；谠诎俣日J知智能團隊積累的經驗，零犀科技最初選擇的創業方向是為金融、保險等行業客戶提供智能客服機器人。
但夏仲璞只用了不到一年時間就發現，想要真正讓好的“效果”在業務中體現，必須轉變“工具”的角色，只有扎根到業務里，才能真實的面對問題，定義問題，解決問題。而真實的可衡量的效果才是人工智能商業化的必經之路。
于是，夏仲璞做了一個大膽的決定：既然客戶對“工具”猶豫不決，那不如自己變成自己的客戶，讓客戶把一部分業務外包給零犀，零犀用自己的人工智能技術做運營代理或者“銷售轉化”代理，按照最終成單量抽傭。
就這樣，從2019年開始，零犀把自己從一個技術服務商變成了“銷售轉化”代理服務商。但在轉型的第一年，零犀確實發現，當自己變成技術使用者之后，才完全明白此前的技術不足到底出現在哪里。而從某種程度上，這種不足實際上是囿于，業界對于“人工智能技術如何定義產業問題”還沒有找到答案。而零犀科技下一步要做的，應該是基于對業務的深度解構，以結果倒推，從而倒逼技術迭代。
發現因果AI
用效果說話，是零犀科技一直以來堅持的理念之一。在轉型成為銷售代理商之后，零犀科技才深刻意識到，對于客戶來說，人工智能要達到的第一效果是成單、促成轉化，表現在技術上就是要提升轉化率。而彼時，在中國，人工智能、更確切來說是使用比較廣泛的深度學習技術，已經在解決復雜問題上出現了瓶頸。
深度學習的不足之處在于，人類只教給了機器思考的潛力，但沒有教給機器交流的能力，因此機器并不會表達自己是如何思考，它只會給出結果，這個結果如果只是在類似圍棋之類的領域，即使錯了也不會引起很大的問題，但在其他很多更復雜的認知智能領域，就顯得不夠可靠了。
“人類在具體的生產生活領域需要的不僅僅是結果，同樣也要整個的思考過程，這樣才能保證這個結果是可以信賴和執行的，因此，不會表達自己的思考決策過程，這是深度學習天生只能當章魚哥，但不能做主角的一個重要原因。
有一個比較形象的例子可以表達深度學習的尷尬：
深度學習只知道“太陽升起”與“公雞打鳴”具有相關性，但它并不知道此背后并沒有必然的因果邏輯。只是人們基于觀察，認為“太陽升起”引發了“公雞”打鳴，或者“公雞打鳴”引發了“太陽升起”，以這樣的經驗遷移到“沒有公雞”的村莊或者“沒有白天”的村莊就會必然認為這里不用有太陽升起，或者這里不會有公雞存在。而這些推論顯然是存在問題的。
當人工智能技術在后續的發展中具備了因果推理能力后，便可以“知其然，也知其所以然”，那么在預測與決策的準確性上就會有一個質的提升。
轉機發生在2019年中，夏仲璞從一位教授那里獲得了一本計算機科學家 Judea Pearl （朱迪亞·珀爾 ）撰寫的《The book of Why》，并且還是英文影印版。這本書后來的2019年7月被中信出版社以中文名《為什么》出版。
即便是排版并不工整的影印版，零犀團隊也如獲至寶：“這不正是我們一直在尋找的技術嗎？”
通過Judea Pearl 的《The book of Why》，夏仲璞找到了研究因果關系并不斷回答“為什么”的學科——“因果科學”。
在交叉融合人工智能后，因果科學可以使得人工智能在進行推理、決策等計算時，將現實世界視作變化的世界并在變化中挖掘因果關系，進而找到控制因果關系的方向與控制手段，模擬實現路徑與不同效果，最終找出最優路徑。
更通俗來講，也就是通過因果中的干預使機器對用戶的理解和探詢更為深刻，讓“用戶理解到用戶決策間的關系”更加具備可驗證的數學底層的因果性。最終理想效果是，通過影響用戶決策，推動成交，并且實現成交利益最大化。這也給人工智能的產業實踐帶來了更大想象空間。
因果AI效果初探
有了科學理論支撐，那么在具體落地的過程中，因果AI的效力具體可以發揮到何種程度？
“利用因果AI對用戶的深刻理解，零犀科技當前可以做到以更低的成本挖掘出更多的潛在用戶，并且達到更好的轉化率，有更好的效果呈現。”夏仲璞表示。
原來，由于能夠得知因果，因果AI的由果索因能力和預測能力，能夠針對某個類型的客戶，在某個特征的時間，用某個特質能力的服務者，通過某種客戶偏好的觸達媒介，以某種相關特定的服務策略，用某種精準計算的方案來觸達用戶，可以達到最高的成交效益。
也就是在此時此刻此情此景下對客戶的理解更為深刻，并將對用戶需求的理解到用戶成交之間進行動態的運營協同，達成最優的效果。
“我們假定有四種用戶，有A類用戶無論是否施加營銷手段都會成單，有B類用戶只有施加了合適的營銷手段才會成單，有C類用戶因為施加了營銷手段反而不會成單，還有D類用戶無論是否施加營銷手段都不會成單。因此我們可以很明顯的看出，我們的營銷動作對AD兩類用戶都無法產生影響，而我們最重要的是增強對B類用戶的營銷效果，并且盡量減少C類用戶的流失。”零犀科技CTO曾文佳 進一步解釋道。
不過，雖然零犀科技的因果AI的技術路線是以因果理論為底座，但讓因果AI有成效地落地，還需要根據實際業務進行研發、并在落地過程中發揮主觀能動性。因此，零犀科技對因果AI的運用也加入了自己的理解——即因果AI要與從用戶出發的因果思維結合。
零犀科技認為，在真實世界中，客觀觀察到的用戶選擇結果，往往是用戶綜合各種因素（如供給、價格、時間、性格等）妥協之后的結果，只從用戶決策反推用戶需求并決定用戶分類，就如同盲人摸象一樣缺少全局信息。
所以，用戶理解與刻畫的理論需要升維與更新，應該通過對主觀需求、用戶偏好、決策約束等的挖掘還原，深維了解用戶的真實需求。僅靠用戶點擊動作和用戶背景信息來猜測用戶需求，就像依靠少數截面來猜測“真實需求”一樣是不可盡信的。憑借這樣的思考，零犀科技一直在不斷完善底層算法，不斷增加人工智能對用戶需求、用戶行為預測的準確性。
在踐行將因果AI與因果思維相結合的這3年里，零犀科技先后拿到了金沙江、字節跳動都共同參與的A輪、B輪融資，并在2021年完成了數億C輪融資，已為眾多金融、保險、互聯網等合作伙伴提供了直達關單的代理銷售服務。
用夏仲璞的話說，借助因果AI這一核心技術，零犀科技已經從原來轉型前的困境重重，發展到目前馬上能夠做到基本的盈虧平衡，且毛利率也優于業界水平。“因果AI有望成為服務業智能升級的通用性AI技術底座。”夏仲璞判斷。
不過從因果AI在中國的發展情況來看，這一技術目前仍處在早期，需要產學研多方的深入研究和交流。基于此，7月2日，零犀科技與復雜性科學與人工智能交流社區集智俱樂部共同發布了聚焦于因果AI“產學研”方向的子品牌“因果派”，想要以聯合共創的方式，挖掘因果科學在產業落地的更多潛能。
無獨有偶，不僅是零犀科技，中國也有其他人工智能以及數據科學公司正在探索因果AI與產業的深入融合。據可靠消息，接下來的7月份，有數據科學公司將推出因果AI算法工具包。后續，關于因果AI落地的更多成果，值得期待。
從幫別人“種地”，到自己下場“種地"，零犀科技只用了3年。
2018年，脫胎于百度認知智能團隊，夏仲璞創立了零犀科技，一些技術骨干也一起加入創業�；谠诎俣日J知智能團隊積累的經驗，零犀科技最初選擇的創業方向是為金融、保險等行業客戶提供智能客服機器人。
但夏仲璞只用了不到一年時間就發現，想要真正讓好的“效果”在業務中體現，必須轉變“工具”的角色，只有扎根到業務里，才能真實的面對問題，定義問題，解決問題。而真實的可衡量的效果才是人工智能商業化的必經之路。
于是，夏仲璞做了一個大膽的決定：既然客戶對“工具”猶豫不決，那不如自己變成自己的客戶，讓客戶把一部分業務外包給零犀，零犀用自己的人工智能技術做運營代理或者“銷售轉化”代理，按照最終成單量抽傭。
就這樣，從2019年開始，零犀把自己從一個技術服務商變成了“銷售轉化”代理服務商。但在轉型的第一年，零犀確實發現，當自己變成技術使用者之后，才完全明白此前的技術不足到底出現在哪里。而從某種程度上，這種不足實際上是囿于，業界對于“人工智能技術如何定義產業問題”還沒有找到答案。而零犀科技下一步要做的，應該是基于對業務的深度解構，以結果倒推，從而倒逼技術迭代。
發現因果AI
用效果說話，是零犀科技一直以來堅持的理念之一。在轉型成為銷售代理商之后，零犀科技才深刻意識到，對于客戶來說，人工智能要達到的第一效果是成單、促成轉化，表現在技術上就是要提升轉化率。而彼時，在中國，人工智能、更確切來說是使用比較廣泛的深度學習技術，已經在解決復雜問題上出現了瓶頸。
深度學習的不足之處在于，人類只教給了機器思考的潛力，但沒有教給機器交流的能力，因此機器并不會表達自己是如何思考，它只會給出結果，這個結果如果只是在類似圍棋之類的領域，即使錯了也不會引起很大的問題，但在其他很多更復雜的認知智能領域，就顯得不夠可靠了。
“人類在具體的生產生活領域需要的不僅僅是結果，同樣也要整個的思考過程，這樣才能保證這個結果是可以信賴和執行的，因此，不會表達自己的思考決策過程，這是深度學習天生只能當章魚哥，但不能做主角的一個重要原因。
有一個比較形象的例子可以表達深度學習的尷尬：
深度學習只知道“太陽升起”與“公雞打鳴”具有相關性，但它并不知道此背后并沒有必然的因果邏輯。只是人們基于觀察，認為“太陽升起”引發了“公雞”打鳴，或者“公雞打鳴”引發了“太陽升起”，以這樣的經驗遷移到“沒有公雞”的村莊或者“沒有白天”的村莊就會必然認為這里不用有太陽升起，或者這里不會有公雞存在。而這些推論顯然是存在問題的。
當人工智能技術在后續的發展中具備了因果推理能力后，便可以“知其然，也知其所以然”，那么在預測與決策的準確性上就會有一個質的提升。
轉機發生在2019年中，夏仲璞從一位教授那里獲得了一本計算機科學家 Judea Pearl （朱迪亞·珀爾 ）撰寫的《The book of Why》，并且還是英文影印版。這本書后來的2019年7月被中信出版社以中文名《為什么》出版。
即便是排版并不工整的影印版，零犀團隊也如獲至寶：“這不正是我們一直在尋找的技術嗎？”
通過Judea Pearl 的《The book of Why》，夏仲璞找到了研究因果關系并不斷回答“為什么”的學科——“因果科學”。
在交叉融合人工智能后，因果科學可以使得人工智能在進行推理、決策等計算時，將現實世界視作變化的世界并在變化中挖掘因果關系，進而找到控制因果關系的方向與控制手段，模擬實現路徑與不同效果，最終找出最優路徑。
更通俗來講，也就是通過因果中的干預使機器對用戶的理解和探詢更為深刻，讓“用戶理解到用戶決策間的關系”更加具備可驗證的數學底層的因果性。最終理想效果是，通過影響用戶決策，推動成交，并且實現成交利益最大化。這也給人工智能的產業實踐帶來了更大想象空間。
因果AI效果初探
有了科學理論支撐，那么在具體落地的過程中，因果AI的效力具體可以發揮到何種程度？
“利用因果AI對用戶的深刻理解，零犀科技當前可以做到以更低的成本挖掘出更多的潛在用戶，并且達到更好的轉化率，有更好的效果呈現。”夏仲璞表示。
原來，由于能夠得知因果，因果AI的由果索因能力和預測能力，能夠針對某個類型的客戶，在某個特征的時間，用某個特質能力的服務者，通過某種客戶偏好的觸達媒介，以某種相關特定的服務策略，用某種精準計算的方案來觸達用戶，可以達到最高的成交效益。
也就是在此時此刻此情此景下對客戶的理解更為深刻，并將對用戶需求的理解到用戶成交之間進行動態的運營協同，達成最優的效果。
“我們假定有四種用戶，有A類用戶無論是否施加營銷手段都會成單，有B類用戶只有施加了合適的營銷手段才會成單，有C類用戶因為施加了營銷手段反而不會成單，還有D類用戶無論是否施加營銷手段都不會成單。因此我們可以很明顯的看出，我們的營銷動作對AD兩類用戶都無法產生影響，而我們最重要的是增強對B類用戶的營銷效果，并且盡量減少C類用戶的流失。”零犀科技CTO曾文佳 進一步解釋道。
不過，雖然零犀科技的因果AI的技術路線是以因果理論為底座，但讓因果AI有成效地落地，還需要根據實際業務進行研發、并在落地過程中發揮主觀能動性。因此，零犀科技對因果AI的運用也加入了自己的理解——即因果AI要與從用戶出發的因果思維結合。
零犀科技認為，在真實世界中，客觀觀察到的用戶選擇結果，往往是用戶綜合各種因素（如供給、價格、時間、性格等）妥協之后的結果，只從用戶決策反推用戶需求并決定用戶分類，就如同盲人摸象一樣缺少全局信息。
所以，用戶理解與刻畫的理論需要升維與更新，應該通過對主觀需求、用戶偏好、決策約束等的挖掘還原，深維了解用戶的真實需求。僅靠用戶點擊動作和用戶背景信息來猜測用戶需求，就像依靠少數截面來猜測“真實需求”一樣是不可盡信的。憑借這樣的思考，零犀科技一直在不斷完善底層算法，不斷增加人工智能對用戶需求、用戶行為預測的準確性。
在踐行將因果AI與因果思維相結合的這3年里，零犀科技先后拿到了金沙江、字節跳動都共同參與的A輪、B輪融資，并在2021年完成了數億C輪融資，已為眾多金融、保險、互聯網等合作伙伴提供了直達關單的代理銷售服務。
用夏仲璞的話說，借助因果AI這一核心技術，零犀科技已經從原來轉型前的困境重重，發展到目前馬上能夠做到基本的盈虧平衡，且毛利率也優于業界水平。“因果AI有望成為服務業智能升級的通用性AI技術底座。”夏仲璞判斷。
不過從因果AI在中國的發展情況來看，這一技術目前仍處在早期，需要產學研多方的深入研究和交流。基于此，7月2日，零犀科技與復雜性科學與人工智能交流社區集智俱樂部共同發布了聚焦于因果AI“產學研”方向的子品牌“因果派”，想要以聯合共創的方式，挖掘因果科學在產業落地的更多潛能。
無獨有偶，不僅是零犀科技，中國也有其他人工智能以及數據科學公司正在探索因果AI與產業的深入融合。據可靠消息，接下來的7月份，有數據科學公司將推出因果AI算法工具包。后續，關于因果AI落地的更多成果，值得期待。
