先来看字节跳动 ， 字节能够在短视频、资讯等内容领域中占据上风 ， 靠的正是通过AI算法实现人与内容的高效匹配 。 简单来说 ， 字节算法分发以内容为中心 ， 结合用户对某类内容的观看时长、点赞、评论等数据 ， 分析出用户感兴趣的内容 ， 并进行推荐 。
字节的算法创新改变了内容产品的演进方向 ， 以往内容是搜索逻辑 ， 用户有明确需求后寻找内容 。 字节的AI算法使内容领域出现了推荐逻辑 ， 相比搜索必须在用户有明确需求后看内容 ， 推荐能够做到为用户持续推送内容 。 相应的 ， 推荐场景下用户时长也大为提升 。 字节也成为拥有国内用户时长最多的玩家之一 。
反观拼多多能够在铁板一块的电商市场中撕开一道口子 ， 靠的是通过AI算法实现与传统电商平台的差异化 。
传统电商逻辑是提供大而全的商品货架 ， 满足用户的海量需求 ， 场景是“人找货” ， 优势在于品类丰富度 。
拼多多通过AI算法根据消费者喜好推荐商品 ， 场景是“货找人” ， 在购物场景上实现差异化的同时 ， 拼多多也可以牺牲一定的商品品类丰富度 ， 较传统平台实现性价比优势 。
为什么AI算法可以实现性价比优势？AI算法下的“货找人” ， 可以为用户持续推荐爆品 ， 使拼多多主打少SKU的爆款策略 。 特定SKU的海量需求 ， 传导至供应端后 ， 商家能够通过规模效应降低生产成本 ， 从而实现较低的商品售价 。
和字节、拼多多一样 ， 乐信能够在金融科技行业突围 ， 也是依靠AI对业务的赋能 。 金融科技行业核心在风控 ， 公司需要风控对用户进行风险识别和定价 。 AI对乐信帮助最大的正是风控 。
从数据上看 ， 乐信近几个季度的风控能力稳步提升 ， 体现在M3逾期率呈现下降趋势 。 三季度 ， 公司逾期率同比下降了0.75个百分点 。
那么AI是如何赋能乐信风控的呢？体现在贷前、贷中、贷后等业务流程的各个环节 。
在贷前 ， 乐信依托AI能力 ， 对用户进行风险定价 。 公司按照不同人群的风险表现 ， 将用户分为价格敏感类、信贷饥渴类、优质用户 ， 针对不同用户对价格的交易敏感度、单位交易收益率 ， 采取更灵活和更精准的价格策略 。
在贷中 ， 乐信基于AI能力 ， 可以对用户的坏帐 ， 用户生命周期利润进行跟踪和预测 。 基业上述能力 ， 公司搭建了一套风险管理体系 ， 把用户特征、催收运营等指标拆分为若干维度 。 当用户风险出现偏差后 ， 公司可以通过风险监控预警机制快速监测到业务异常 ， 并结合自动化算法对造成偏差影响力最大的因素总结出来 ， 进行针对性的风险管控和拦截 。
在贷后 ， 公司账款回收有了较大提升 ， 公司历史不良资产回收率较去年提高了30% ， 不良资产实现账款回收的提升 ， 正是得益于公司通过算法 ， 分析出客户画像 ， 从而针对每个客户 ， 找到更适合的回款手段 。
在乐信通过AI提高现有业务效率的同时 ， 公司也正凭借AI能力延展金融科技的业务深度 。 公司针对金融机构推出了乐图、乐图PRO、负熵三大科技产品 。 三大产品根据不同的业务场景 ， 帮助银行客户进行风险定价 ， 能够帮客户实现精细化运营 。
总的来说 ， 相比第一类依托AI技术进行综合发展的企业 ， 以AI为底层驱动力的垂直行业公司 ， 在单纯技术能力上虽然不及前者 ， 但由于深耕垂直行业 ， 公司发展确定性高 ， 业绩较为稳定 。 这在代表公司的业绩中也有体现 。
03垂直公司的高度确定性
以AI为底层驱动力进行垂直发展的三家代表公司中 ， 只有拼多多和乐信是公开公司 。 从两家公司的业绩看 ， 两者呈现出的共性是 ， 营收保持较高增长 ， 经营效率稳步提升 。
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