在用户需求不断升级的背景下，如果企业不能给消费者带来差异化体验和个性化服务，企业将很难拓展增量市场，积累忠实用户。
据统计，消费者的“Me Time”（基于个人兴趣的时间）占智能手机总时间的46%。
在这段时间里，他们只点击与个人相关或感兴趣的内容。
10月18日，第四范式总裁、裴沵思出席IDC中国数字化转型峰会并发表主题演讲。
裴沵思表示，数据驱动的业务带来增长，几乎所有企业都认识到数字化转型的必要性。
更重要的是，客户体验与企业成长之间的相关性越来越明显。
企业转型的首要出路是让每一位客户满意。
数字化转型：客户体验之战。
目前，全球62%的CEO愿意亲自领导客户体验项目。
CEO亲自带头，取悦消费者。
这是因为企业的成长离不开良好的客户体验。
以国内零售银行业为例，麦肯锡调查的11家银行中，排名前25%的银行近五年平均年增长率为9%，而其他银行为7%，这意味着5 10% 的差异在一年中逐渐累积。
同时，移动互联网对消费者行为模式产生了重要影响。
追求独特的体验一直是我们的本能，而随时随地通过手机就能获得的体验自然更容易让大家产生购买兴趣。
这对企业传统的客户服务和营销方式提出了新的挑战。
首先，消费者的需求越来越挑剔，企业努力为消费者提供专属、定制化的体验。
如今的营销不再是传统的广度和深度的挖掘，而是寻找沙漠中那颗“无价”的沙子。
环境在变化，所使用的技术和方法也在变化。
在这方面，机器比人更可靠。
此前，营销专家将顾客分为若干顾客群，并根据不同顾客群的需求和偏好来匹配产品和服务。
但根据专家经验，数十万条维度规则的数量已经达到极限，难以覆盖“亿万人、数十亿面容”。
个性化和挑剔的需求。
人工智能带来了改变。
人工智能可以将维度从几万级提升到千亿级甚至万亿级，精细划分满足每个个体的需求，从而提高用户粘性和营销转化率。
以第四范式服务的银行APP金融产品营销为例，通过数据的高维机器学习建模，营销模式从数百维度升级到数亿维度，营销响应率大幅提升。
增加2-10倍。
其次，消费者的时间现在高度碎片化。
每个人平均使用手机的时间为2分钟。
要抓住消费者等红灯时的一闪而过的念头。
传统的营销方式是通过提前运行批量计算来提前设定规则，无法做出“临场反应”。
人工智能的实时计算和预测将“事后分析”升级为“实时响应”。
以第四范式服务的餐饮APP为例，客户打开APP的那一刻，系统即可完成实施预估、业务决策和营销推荐展示三个步骤。
20亿维高维模型平均响应延迟在5ms以内。
99%的请求20ms内响应，日均毫秒级服务响应能力超过10亿次。
最后，用户的需求和行为不断变化，接受新事物的速度也在加快。
这就要求系统能够及时捕捉并适应客户需求的变化，形成决策闭环。
传统的数字营销仍然基于过去的用户数据进行分析。
比如国庆期间，推荐的音乐、新闻、餐厅都是度假风格的，这无疑提升了体验。
然而，一旦假期结束，回到工作和生活中，如果根据旧数据进行推荐，就无法跟上消费者变化的步伐。
人工智能系统基于自学习能力，可以利用业务过程中产生的反馈数据，不断对系统进行自我修正和优化。
我们看到，很多时候，AI系统最大的价值提升并不是来自系统上线的那一刻，而是来自上线后数年的自我迭代闭环。
数字化转型：是技术变革，是系统性增长。
为了让企业能够便捷高效地利用人工智能全面了解消费者、个性化服务消费者，第四范式帮助企业打造以消费者为中心的专属服务体系。
该系统定位为全栈营销运营系统。
其价值除了封装高维、实时、闭环的AI能力外，还包括打通营销活动、客户路径等接触点，以及内容生产、获取和管理等。
、公域流量、私域流量等数据链接，实现企业全电子渠道的个性化服务。
AI会给业务带来爆发式增长，但我们更关心AI给企业带来的系统性增长。
数字化转型应该从企业发展的核心诉求出发，系统地寻找解决问题的路径和方法，而不是仅仅依靠业务高峰的一一冲击。
我们判断企业的数字化转型是通过三段阶梯式增长曲线完成的。
解决最关键的客户特定体验问题是第一站。
紧随其后的是以产品为导向的研发生产体系和以供给为导向的计划供应体系。
这样，企业将真正完成“以消费者为中心”的智能化转型升级。
智能化转型战略源自第四范式帮助企业转型逐步积累的经验，并得到了各行业龙头企业的实施和确认。
据悉，第四范式已服务数十家企业，覆盖金融、零售、能源、媒体等行业领先企业，完成数万个AI应用案例。
在IDC今年8月发布的中国机器学习平台MarketScape??报告中，第四范式机器学习平台市场份额排名第一。