金融云赛道竞速, 百度智能云的“造舟”与“引水”

2023-12-24 08:38

本文主要是介绍金融云赛道竞速, 百度智能云的“造舟”与“引水”,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

微信图片_20200107201902.jpg

文 | 陈选滨

来源 | 智能相对论(ID:aixdlun)

2020刚至,金融科技赛道又起波澜。

1月7日,金融科技服务商宇信科技发布公告,宣布获得来自百度的战略投资。自此,双方将在金融云、人工智能、区块链等领域展开合作,共同推动云+AI在金融行业的大规模落地实践。

值得一提的是,当日,消息发布后,宇信科技的股价便迎来大涨,增长幅度至9.99%。可见,市场对于此次百度和宇信科技的携手合作期待颇高,提振作用较为显著。

不难理解,一个是金融科技行业的翘楚,一个是全球领先的AI平台型公司,两者的合作不外乎锚定金融科技领域的强强联合,发展值得期待。而本次合作对于百度的发展而言,亦是有着深远的意义,成为了2020年其打响AI to B发展的第一枪。

百度智能云“造舟”“引水”,技术+场景软硬融合的To B打法

从2019到2020,百度To B,已是常态。

市场关注的焦点不在于此,而是在于百度锚定某一赛道的打法如何展开,才是关键。换个角度来说,对于其他的同业玩家,腾讯、阿里等,关注的重点也是如此。

如今,金融科技赛道已经是各家互联网科技巨头争相入局的标配,To B战役如火如荼。

此时,百度携手宇信科技,锚定最热门的的金融科技行业,背后所映射的To B路径和战略打法,最是吸引市场关注和讨论。

那么,从双方的优势角度切入,百度携手宇信科技,不妨称为是一次“造舟”“引水”之举。从中,可以总结出百度将以何种方式拉开To B的市场帷幕。

造舟,简单的理解为技术框架支撑下的产品原生实力。

众所周知,百度作为AI to B的技术赋能者,其在AI、大数据、云计算、区块链等前沿科技领域已拥有领先的技术优势和布局。以百度大脑为核心,依托智能云全方面的技术框架支撑使得百度在金融科技领域打造了完备、领先的金融云解决方案。

据IDC报告显示,百度智能云已跻身成为金融云解决方案领域的头部玩家,在所有厂商中增速最快。可见,百度的产品方案在市场的认可度不断提升,以硬核技术实力打造远航之舟,其产品的原生实力成为了百度To B的基础。

另一方面,百度造舟,有了技术、有了解决方案,下一步便是如何让航道畅通,渡舟远航。引水成为关键,即以水载舟,让产品成功下沉至应用层面,完成落地实践是最终导向。

为此,本次与宇信科技的合作,便可视为一次规模化的“引水”之举。

宇信科技是一家国内领先的金融科技服务商,拥有20多年的金融IT服务经验,自2010年起,更是连续多年在中国银行业IT解决方案市场排名领先,在网络银行、信贷管理、风险管理等多个细分领域领跑行业。

从此来看,宇信科技的行业沉淀、用户、产品、场景积累与服务经验等自带优势恰好可以与百度的技术优势形成协同互补,将行业场景与应用技术双向打通,形成技术与产品的深度整合。

那么,我们所说的“引水”,正是百度借助生态伙伴的优势,来切入金融科技赛道的一个具体表现。

从造舟到引水,这也标志在技术走向成熟之后,百度开始探索应用走向规模化落地的发展路径。

通过本次合作来看,以技术优势为基础,借助生态伙伴的场景优势,使得百度在金融科技领域可以持续发力,形成技术+场景软硬融合的To B打法。

这种建立在生态合作上的战略发展,生动阐释了百度“造舟”“引水”的AI落地发展,也正是百度拥有基于技术优势的原生实力,才能在“引水”上充分利用合作伙伴的优势来形成协同效应,达成产业规模化的加速落地。

为什么百度云+AI持续加速规模化落地?

那么,通过本次与宇信科技的合作,亦能看到百度在云+AI持续加速规模化落地的节奏,如此之快,颇为感慨。

回顾过去的2019年,百度在AI上加速似乎已成常态,持续加码。

2019年4月,百度云更名百度智能云,进行品牌升级,也进一步笃定了百度在AI产业化上的发展方向。9月,百度的“云+AI”战略进一步升级确立,自此,百度智能云以更加协同的姿态持续向市场发力。

11月,IDC发布《IDC MarketScape:2019中国AI云服务市场厂商评估》,显示百度智能云在AI技术、市场和商业上表现突出,其中在战略与能力两大维度更是位居领导者象限领先位置。

不难看出,从2019年跨向2020年,不管是百度内部调整,还是外部的机构评测,都透露着百度AI加速快跑已成标准姿势。而在这个过程中,加速规模化落地,也逐渐成为了百度内部与市场外部双重影响的导向结果。

1、既是行业判断者,也是发展践行者。

“AI已经进入了大生产阶段。”

在去年12月的新浪“2019科技风云榜”年度盛典,百度CTO王海峰对于当前的AI发展提到,以人工智能为核心的工业革命,正在进入工业大生产阶段,开始广泛影响人类社会生产生活。

可见,以王海峰为代表,百度对于AI发展的判断锚定于AI工业化大生产阶段。而进入工业化生产时代,王海峰也提到,需要全面的把AI算法、AI技术变成一个软硬一体的AI生产大平台,既具备能带来工业革命通用技术的基本特征,也要有高度的标准化、自动化和模块化的特征。

微信图片_20200107201907.png

百度首席技术官 王海峰

那么,从这个角度来看,规模化的加速落地正是百度打造AI生产大平台的必然需求,是发展所必要达到的高度。

同时,作为领跑AI领域的科技巨头,百度既是AI工业化大生产的判断者与提出者,更要承担落地实践的行业责任,定位高度决定了百度的商业发展。

2. 市场的机遇窗口显露,百度AI一拍即合。

另一方面,从更小的角度来说,以金融科技赛道为例。

据IDC发布《中国金融云解决方案市场跟踪研究,2019H1》报告显示,2019年中国金融云解决方案市场有望达到9.3亿美元,到2023年市场规模更是将达到35.9亿美元,未来三年金融云解决方案市场将呈井喷式增长。

如此,市场的机遇窗口显露,机会在前,加上百度在技术层面的发展与布局日趋成熟,内外兼修之下,金融科技领域的规模化落地成为了百度作为一个市场主体的首选,获取市场效益,完成商业布局,便是水到渠成之势。

那么,从某种程度来讲,规模化对于百度AI而言,便是一个内外机遇兼具的结果导向。

投资宇信科技,百度To B布局愈发紧凑,方向日渐明确

2020年,与宇信科技的合作,百度成功迈出在新的一年To B第一步。

但是,从宏观视角来看,2020年迈出的第一步并不应如此划分,百度To B的步伐从2019跨向2020,一直在持续。而且,在多次尝试下,百度To B的思路也将越来越清晰。

从此前与汉得信息的合作,到如今与宇信科技的携手,百度To B的一个锚点已经明确的落在B端合作伙伴,将圈层与圈层之间打通、融合和延展。

以百度与宇信科技的合作为例,双方在技术层面、产品层面、用户层面和场景层面都多时发展下的积累,形成各自的生态圈层。未来面向金融业,在金融云、分布式数据库、大数据分析平台、智能金融大脑等领域展开合作,便需要将两者的生态进行融合,来充分发挥协同效应,提升共同的金融IT服务水平。

此外,从微观视角来看,百度基于技术优势,寻求生态力量破局,领跑市场,内外兼修的战略也愈发明确。所谓造舟引水,便是意味着未来百度To B方向可以由此展开——向内继续“造舟”,夯实自家的技术与场景优势;向外持续“引水”,赋能产业打造生态。

以此,百度To的战略决心也将在愈发明确的发展方向上越走越坚定,走出一条属于百度技术流的联合发展之路。

*此内容为【智能相对论】原创,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

【完】

智能相对论(id:aixdlun)

•AI新媒体;

•今日头条青云计划获奖者TOP10;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能驾驶、AI+医疗、机器人、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

这篇关于金融云赛道竞速, 百度智能云的“造舟”与“引水”的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/531201

相关文章

百度/小米/滴滴/京东,中台架构比较

小米中台建设实践 01 小米的三大中台建设:业务+数据+技术 业务中台--从业务说起 在中台建设中,需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况,判定是否真的需要中台。 小米参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等,再结合其业务发展历程及业务现状,整理了中台架构的核心方法论,一是企业如何共享服务,二是如何为业务提供便利。

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time

智能交通(二)——Spinger特刊推荐

特刊征稿 01  期刊名称: Autonomous Intelligent Systems  特刊名称: Understanding the Policy Shift  with the Digital Twins in Smart  Transportation and Mobility 截止时间: 开放提交:2024年1月20日 提交截止日

基于 YOLOv5 的积水检测系统:打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中,积水问题日益严重,特别是在大雨过后,积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术,我们能够智能化地检测和识别积水区域,减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统,结合深度学习和直观的图形界面,为用户提供高效的解决方案。 源码地址: PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览: 项目背景

【C++学习笔记 20】C++中的智能指针

智能指针的功能 在上一篇笔记提到了在栈和堆上创建变量的区别,使用new关键字创建变量时,需要搭配delete关键字销毁变量。而智能指针的作用就是调用new分配内存时,不必自己去调用delete,甚至不用调用new。 智能指针实际上就是对原始指针的包装。 unique_ptr 最简单的智能指针,是一种作用域指针,意思是当指针超出该作用域时,会自动调用delete。它名为unique的原因是这个

单片机毕业设计基于单片机的智能门禁系统的设计与实现

文章目录 前言资料获取设计介绍功能介绍程序代码部分参考 设计清单具体实现截图参考文献设计获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,一名热衷于单片机技术探索与分享的博主、专注于 精通51/STM32/MSP430/AVR等单片机设计 主要对象是咱们电子相关专业的大学生,希望您们都共创辉煌!✌💗 👇🏻 精彩专栏 推荐订

【C++】作用域指针、智能指针、共享指针、弱指针

十、智能指针、共享指针 从上篇文章 【C++】如何用C++创建对象,理解作用域、堆栈、内存分配-CSDN博客 中我们知道,你的对象是创建在栈上还是在堆上,最大的区别就是对象的作用域不一样。所以在C++中,一旦程序进入另外一个作用域,那其他作用域的对象就自动销毁了。这种机制有好有坏。我们可以利用这个机制,比如可以自动化我们的代码,像智能指针、作用域锁(scoped_lock)等都是利用了这种机制。

什么是LED智能会议一体机?COB超微小间距LED会议一体机大势所趋

LED智能会议一体机,作为现代会议室革新的核心装备,正逐步颠覆传统会议模式的界限。它不仅仅是一台集成了高清显示、触控互动、音视频处理及远程协作等功能于一体的智能设备,更是推动会议效率与体验双重飞跃的关键力量。随着技术的不断进步,特别是COB(Chip On Board)超微小间距LED技术的引入,LED智能会议一体机正迎来前所未有的发展机遇,成为大势所趋。 COB技术通过将LED芯片直接封装在基

Imageview在百度地图中实现点击事件

1.首先第一步,需要声明的全局有关类的引用 private BMapManager mBMapMan; private MapView mMapView; private MapController mMapController; private RadioGroup radiogroup; private RadioButton normalview; private RadioBu