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Array,Array|从实验室跃进产业，腾讯 AI 是如何向 to B 进化的？( 二 )


与toC的通用需求不同 ， toB往往面临着更多来自客户的定制化需求 。"以内容审核为例 ， 电商和社区对于色情和性感的定义就不同 ， 比如在电商中不属于色情的内容 ， 在社区内容的判定中就会属于色情 。"黄飞跃补充道 。
针对B端频繁的定制需求 ， 优图也做了相应的研发储备 。例如 ， 优图内部有一个全自动的在线训练平台和客户运营平台 。该平台可以针对特定需求进行快速定制、训练和优化 ， 在2-3天内完成定制化模型的训练 。优图也有运营类平台供客户查看效果 ， 实时的反馈能不断优化其定制化能力 。
在服务B端客户的过程中 ， 腾讯AI也实现了从单点突破到通用平台的演进 。这是从大量定制化服务经验中抽象出的通用法则 。
"几年前更多是利用单点AI技术去解决单点问题 ， 但随着时间发展和需求激增 ， 一个单项的技术和单点解决方案 ， 已经很难满足一个行业或产业的需求 ， 这个时候往往需要通过一个平台或通用型解决方案去解决更多的通用场景 。"吴运声说道 。
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腾讯推出的工业AI平台
日前 ， 优图推出了泛娱乐、广电传媒、内容审核和工业等四大领域的AI平台 。
"整个行业都在向这一方向演进 ， 毕竟定制化的成本太高了 。"吴运声对钛媒体解释道 ， "以钢铁行业为例 ， 原来的方式需要100个人日 ， AI通用平台推出后只需要3、5个人零星做些支持就好 ， 节省的是后续部署等各种沟通成本 。"
C2B的实战课
"产业互联网不仅仅是toB、toG ， 最终还是toC的 ， C2B是腾讯面向产业互联网的一个优势 。"汤道生曾如此阐释腾讯toB的路径 。
所谓的C2B方式 ， 指的是腾讯利用在C端积累的数据与流量进入产业 。用在C端积累的数据和技术不断打磨toB的解决方案 ， 也利用其流量优势为客户触达消费者提供联结 。
"通过QQ、微信、小程序、公众号及微信支付等产品 ， 腾讯能从十多亿用户中积累相关经验 ， 并将C端服务能力输出给合作伙伴 ， 为其提供公众号、小程序、支付、企业微信等一系列连接的能力 。"黄飞跃对钛媒体解释道 。
腾讯有很多toB方案都来自于C端积累 。比如微信刷脸支付 ， 就把toC的经验提炼成了面向银行的toB解决方案 。除此以外 ， 通过在健康码、随申码等toC应用中不断打磨远程核身技术 ， 优图解决了大量活体检测的问题 。而这一经验则被提炼成面向运营商远程开卡、面向银行远程开户的系统 。
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"是否有C段链条 ， 是腾讯在选择进入产业的标准中 ， 一个重要的参考因素 。"腾讯云副总裁王帅曾对钛媒体指出 。但随着腾讯向产业纵深 ， 更多场景并无C端经验可以参照 ， 腾讯AI便开始在一些"纯toB"的领域拓荒 。
比如物流行业 ， 其痛点在于如何将多渠道的物流单据进行智能化整理 。腾讯云为中国外运股份有限公司提供了OCR（即光学字符识别）解决方案代替人工录入 。以汽车进口的零部件单据录入为例 ， 此前需要4个人花一周时间完成的工作量 ， 现在只需一个人花40分钟 。
再比如保险 ， 传统的健康险核保包括上传体检报告、分析、核保等多个流程 ， 需要核保师人工完成 。但问题在于人工核保效率低 ， 且行业缺乏医学知识丰富的核保师 。腾讯云为泰康人寿提供的AI智能核保系统 ， 能够实现全流程的自动化 。以往保单审核平均需花费40分钟 ， 现在降至15分钟 ， 每年约能节约人力成本400万元 。
比起物流、保险等行业 ， 工业是一块"更难啃的骨头" 。在"AI+工业"领域 ， 腾讯云为主营液晶显示屏的华星光电提供了技术支持 。


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