出发，去东南亚市场搞AI

机器之心报道

编辑：泽南

去东南亚推广 AI 技术会面临前所未有的挑战，他们成功了。

正在举行的北京冬奥会上，有众多黑科技被搬到台前：AI 裁判、视觉追踪特效、物流机器人、炒菜机器人等等，它们成为了比赛的重要组成部分。随着技术的进步，人工智能正逐渐进入生活的各个方面。

在科技圈提起人工智能，人们会更多地把目光瞄准中美，却忽略增长势头最为迅猛的东南亚。这里有超过 6.6 亿的人口，快速增长的经济，以及不断完善的基础设施。随着消费水平的提升和疫情的推动，当地的技术和人才无法跟上迅速增长的业务量，带来了很多新需求。

在这个充满机会的市场中，一些 AI 创业公司正在上演着不同的故事。

自 2016 年成立以来，总部在新加坡的 ADVANCE.AI 业务遍布东南亚如印尼、菲律宾、马来西亚、南亚如印度、巴基斯坦、以及拉丁美洲的墨西哥和哥伦比亚，非洲的尼日利亚等国家，现在它正在向欧美地区不断扩展。

ADVANCE.AI 成功服务了超过 1000 家银行、金融科技、电子商务与共享经济等领域的企业客户。尽管 2020 年以来疫情对全球经济影响严重，该公司的业务却一直保持稳定持续增长，云服务软件产品的 API 调用量增长了一倍多，2021年，产品全年调用量超过 10 亿次，已成为东南亚 AI 圈中一股不可忽视的力量。

最近，我们与 ADVANCE.AI 研发部门负责人王芳林博士进行了对话，王博士在人工智能领域有超过 15 年的经验，拥有上海交通大学博士学位，哈尔滨工业大学硕士和学士学位。曾担任 NCS 集团视频分析和机器学习副总监、KAI Square 首席技术官、新加坡国立大学研究员和 Autodesk 研究科学家。

王芳林博士

王芳林于 2018 年加入 ADVANCE.AI，亲身经历了业务快速增长的过程，积累了丰富的 AI 人才团队搭建与技术本地化经验，围绕中国高科技企业出海东南亚市场发展 AI 技术中遇到的常见问题，分享了他的观点。

AI 是技术但不是行业

从最初服务于中国出海金融科技公司到现在东南亚当地的银行、保险、电商、支付等多领域企业，随着业务的变化，ADVANCE.AI 的产品也经历了从单一功能，到按客户需求定制解决方案，再到解决方案标准化、产品化的过程。

作为一家致力于覆盖不同业务场景的人工智能服务商，ADVANCE.AI 清楚地知道 AI 是方式而不是目的。「在研发内部，我们并不过分强调 AI，一直认为 AI 是特定时间点又火起来的一个技术。团队的每一次变化和重组都是基于当时的业务策略来制定的，我们的目的是一直是帮助客户提高效率和提升业务能力」王芳林说道。

相比一些大厂面向前沿技术设立的 AI Lab，ADVANCE.AI 的研发部门更加强调解决实际问题的能力，其面临的挑战主要来自于客户需求。「这并不意味着我们不会把技术做得深。相对于学界，工业界的实际问题往往更加复杂多样，需要对各种算法和技巧足够了解，也需要权衡算法和产品设计的边界。」

目前 ADVANCE.AI 的主要研究方向包括计算机视觉、反欺诈、信用评分等领域，自主研发的 OCR、活体检测和人脸识别技术在业内保持领先，基于大数据和机器学习的信用评分算法获得了很多东南亚金融机构的青睐。

ADVANCE.AI 提出的个人信息建模方式。

当然作为研发部门，这里也有一部分人会专注于长期性算法研究，追踪先进技术并提出创新，希望能对一些核心问题寻找长期的、更为彻底的解决方案。

特别是在长期被外界忽视的新加坡等东南亚地区研究 AI 是什么样的体验？首先，这里的人才市场供远小于求，对于公司来说竞争非常激烈。对此，ADVANCE.AI 的策略是强调人才的质量，最大可能保证团队的稳定性，同时利用多国家办公的优势，在新加坡、北京、雅加达同时招人。

「创业公司在初期就需要考虑更多国家的目标市场。由于新加坡本土市场规模较小，只有面向多个东南亚国家，甚至走向中国和欧美市场才能保证成长的天花板足够高。」王芳林说道。「而在研究环境上，这里有世界知名的大学生和研究机构，国内外知名公司设立的研发中心，东南亚独角兽公司的总部也大多设立于此，大环境上来讲整体研发水平很高。这里相较国内文化上更追求工作和生活的平衡，同时非常讲究实效。」

随着业务量增大，数据和客户服务经验的不断积累，ADVANCE.AI 的技术水平不断提升，形成了数据、技术和产品的闭环。ADVANCE.AI 的计算机视觉类产品，经过了超过 10 个国家和地区市场大量真实数据的积累，现有的预训练模型和迁移学习方法，可以在无需或极少训练数据的情况下获得比竞争对手更高的准确率。

产品类型的多样化为领创带来了优势，在用户信用评分类产品中，受益于内部各类型数据的打通，该公司可以实现相比竞争对手更为完整的建模，很大程度上补充了客户数据种类不丰富，及不具备建模能力的问题。

从早期的定制化项目，到现在可以实时处理大量调用需求的 SaaS API，ADVANCE.AI 的产品种类从最初的数字身份验证和风控类工具，已经发展出了目前覆盖身份认证、视频认证、信用评分的丰富产品线。这家公司下一步将提出一系列端到端的反欺诈和风控平台类解决方案。

如何实现 AI 的本地化

软银创始人孙正义有一套著名的「时间机器」理论：互联网美国比日本先进，就先在美国投资，等时机成熟后再带着美国的经验杀回日本，仿佛坐上时间机器，回到了几年前的美国。

在充满活力和发展前景的东南亚，人工智能的研究和应用，从中国、美国向印度、印尼等国家推广是否存在「降维打击」的过程？

在王芳林看来，短期来看，中国是有明显技术优势的，但问题的核心在于如何真正实现本地化：「任何一家公司都不可能长时间地保有某项技术的优势，大家都有机会，包括本土企业。我们从一开始就不认为自己是一家视觉或者是 AI 公司。工作应该聚焦在做业务上，研发人员要清楚投入会带来多少客户、多少收入。」

相较于国内的淘宝、京东等平台和各家银行自带人脸识别的 APP，东南亚地区的 AI 技术落地进展较慢，大数据验证和精准营销方面也同样如此。在国内验证过的机器学习应用在这里具备优势。

ADVANCE.AI 提供的技术可以快速整合进原有应用，而且大幅提高用户体验：其算法可以通过刷脸，让用户在一个账户上匹配了一张人脸照片后，就不再需要去填写更多的帐号和密码。

ADVANCE.AI 提供的活体检测算法。

从 2019 到 2020 年，东南亚的整个电商零售额增幅达到了 50%，速度远超其他市场。然而想要进入这个市场并不容易。

作为发展中国家市场，在印尼等地开展 AI 技术业务会遭遇很多前所未见的挑战。从技术上看，人们使用的手机较为低端，低成像质量和算力难以保证用户体验，同时较差的移动网络会让图像传输延时较长。

ADVANCE.AI 必须实行本地化的技术优化：通过压缩模型来降低网络带宽需求，尽量把数据处理的工作放在移动端，并使用小模型；通过质量分析模型提示图像质量问题，并训练算法更好地适应本地数据，解决实际挑战。

在信用评分方面，数据科学家面临的主要挑战在于数据不足，银行等传统金融机构所能拿到的交易流水、征信报告等强金融属性的数据比较难以获得，因此积累的借贷、电商、运营商、设备等行为数据显得尤其重要，但这对特征工程的要求很高。ADVANCE.AI 技术人员使用自动时序特征工程以及深度学习算法进行时序特征提取，大大提升了特征挖掘的效果和效率。

在东南亚金融信贷领域，客群种类繁多，行为模式差异巨大，金融科技公司无法用一个通用的信用模型解决各不同金融机构的信用评分需求，因此分客群建模是必然的选择。ADVANCE.AI 通过无监督、有监督学习等算法度量客群相似度，使分客群从传统的业务问题变成一个技术问题，最终使客群分得更准确，分客群建模的效果更明显。

另一方面，技术的认知和法规也需要适应。「很多时候客户并不理解技术，在一开始，我们需要花费很多时间教育客户。」王芳林说道。

第一个重要机会

ADVANCE.AI 最大的客户之一是一家全球知名银行。在 2018 年开始启动数字身份验证计划时，这家银行的研发团队对于活体检测、人脸等技术在东南亚能做到怎样程度并没有太多的概念和信心。

「这是我们在东南亚的第一个国际大客户，存在四五家竞争对手。刚接触时我们和甲方开过超过 20 次会，不断地和技术、产品团队与高层们打交道。因为我们是一家初创公司，难免受到了很多质疑。比如前两次我发现，他们的负责人一直是很不耐烦的样子。」王芳林介绍道。

但好在该银行对于供应商的调研一直在尽职尽责地进行中。

在推进的过程中，ADVANCE.AI 不断改进着自身的技术，他们模拟了终端用户的实际体验，完成了手机上的测试版 APP，让负责人直接上手体验，演示新技术的便利性和异常情况的解决方式。

ADVANCE.AI 终于获得了进入下一轮验证的机会。「我们的产品比较符合东南亚特色，最终在准确率测试阶段比较容易地击败了所有竞争对手。」

但这只是个开始，中标之后还有漫长的技术落地与合规流程，最终一共花费了十几个月的时间。在解决方案正式上线之前，工程上经历了三次内部测试、演示和预上线过程。ADVANCE.AI 的团队还需要帮助银行选型深度学习部署硬件，在基础设施方面提供建议。

跨国公司非常强调数据隐私和合规性，注重内部流程和规范，包括采购的流程和合同条款。「客户会要求我们保证在未来几年内声誉不会出问题，一旦违约要做赔偿，」王芳林表示。「我们实现的 AI 模型也不能在不同种族、性别上出现歧视性分析结果。在安全性和可靠性方面，他们会对产品的各个技术环节进行研究，确定用到了哪些技术。」

在不断沟通的过程中我们可以发现，这些海外公司能够做到相对客观，而且技术角度上看，新兴市场的竞争没有国内那么相对激烈。这为 AI 创业公司带来了机会。

产品是最大的需求

在确定了业务前景，选择的方向在未来几年收益的预期之后再扩张团队，或许才是科技公司构建 AI Lab 正确的方式。

随着业务不断扩张，ADVANCE.AI 的团队规模从几十人扩张到了如今近 200 人的规模，办公室也从两个国家发展至到五个国家。

现在，ADVANCE.AI 的研发团队下设工程、计算机视觉、数据科学，还设有数据标注团队，公司内部还在研发自己的机器学习平台。

自成立以来，ADVANCE.AI 受到了众多全球顶尖投资机购的青睐，9 月 23 日，领创集团宣布完成了超过 4 亿美元 D 轮融资，由软银愿景基金二期、华平投资领投，北极星资本、元璟资本、高榕资本和新加坡经济发展局投资等跟投。融资完成后，领创集团估值已超过 20 亿美元，成为新加坡最大的独立科技创业公司之一。

面向未来，ADVANCE.AI 还是会坚持走自己的路。「我个人比较喜欢 think big，start small，尽量做到脚踏实地。我们需要在商业上快速试错，在技术上快速验证，向笃定确认的方向集中火力。」王芳林说道。

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