阿爾法工場 作者：張純陽
來源：阿爾法工場研究院（ID：alpworks）
從以程序化廣告為核心的廣告平臺，進化出SaaS平臺和云計算業務，為匯量科技帶來了新的業務增長點。
9月15日，匯量科技（01860.HK）在北京召開2021年戰略及新品發布會，發布了熱力引擎、MaxCloud等產品，持續進軍SaaS和云計算領域。
匯量科技之前的業務重心是以Mintegral平臺為核心的程序化廣告業務，是業內程序化流量的重要提供方；此次發布會，發布的熱力引擎和MaxCloud, 著眼于為客戶管理流量渠道和搭建工具平臺，這既是定位的跨越，也是能力臺階的跨越。
程序化廣告，主要以App下載量計算收取廣告費，為客戶提供的增值是有限的；而以熱力引擎和MaxCloud為代表的SaaS和云計算服務，則可提供更個性化的服務，為客戶提供增值服務的落腳點更加多元化，從而打開了匯量科技未來營收增長的空間。
今年，匯量科技和熱云數據聯姻后，短短幾個月時間，用第一性原理思考和整合彼此的優勢，最終發布熱力引擎，標志著一站式企業增長方案平臺的誕生。
而另一個產品MaxCloud，通過集成開發環境和簡化應用部署流程，提升了應用開發運維效率，減少了人力成本。
匯量科技產品矩陣之間，一直存在著很好的協同效應。如之前的程序化廣告平臺Mintegral和數據分析平臺GA，相互為對方帶來流量和客戶。
也可以想象，SaaS工具熱力引擎、DevOps工具MaxCloud與程序化廣告平臺Mintegral、數據分析平臺GA之間，未來相互引流、相互帶來客戶，進而提高了單客戶價值。
01 SaaS工具熱力引擎，解決企業增長的痛點和難點
在數字化時代，無論是大企業，還是中小企業，如何實現業務的增長，成為所有企業的痛點。為解決這種痛點，廣告技術（AdsTech）、營銷技術（MarTech）等都應運而生。
企業在增長過程中，有著一系列的挑戰：
第一，沒有一套完整增長方案的提供方；
第二，渠道和用戶數據相互割裂，不同提供方帶來的數據無法打通；
第三，用戶的隱私數據保護和營銷效果之間存在著矛盾，尺度難以把握；
最后，部署和運維成本的快速增長，與沒有優化采買成本和開發成本有關。
匯量科技攜手熱云數據，此次發布的熱力引擎,英文名SolarEngine,云原生和AI構成了熱力引擎的底座：
云原生，是一種面向數據的思想理念，實現企業業務的快速響應，更好的運營維護。
通過云原生技術，可以輕易的彈性擴展各應用程序，包含了私有云、公有云、混合云等多種場景。在此次發布會現場，熱云數據加盟云原生產業聯盟。
熱力引擎有一套核心方法論，可概括為三化：業務的數據化，數據的資產化，資產的效果化，這三化也是企業實現增長的三個階段。
首先，業務要實現數字化，企業在開展業務過程中的數據有兩個來源：采買來的公域數據和自己用戶的行為所積累的私域數據。
熱力引擎，對各采買渠道的效果進行分析，流量防作弊，以實現流量采買的管理。這樣不僅實現了業務的數字化，也保證了業務數字的真實性和有效性。
其次，數據要實現資產化。數據處理和數據清洗在數據科學中的重要性不言而喻，甚至有專家斷言，數據科學90%以上的工作是數據處理和數據清洗。
原始數據是臟的、雜亂的，良好的數據處理和清洗是數據分析和深度學習等的關鍵基礎，也是非常有難度的，而熱力引擎平臺強大的功能為用戶解決了以上難點，并通過一套精準的打標簽系統，建立了立體的畫像。
最后，資產要效果化。再完美的數據資產，如果不能幫助企業實現實際的增長，也不能稱為好的數據資產。
熱力引擎讓數據資產通過五個工具，在智能廣告投放、新電商直播、程序化廣告投放、創業洞察、自動化創意等助力客戶實現增長。
其實，匯量的五個工具幾乎覆蓋了下圖所示全球營銷服務的主要方面，并融入自己的特色，這樣的產品矩陣，能最大化實現實現數字資產對企業增長的助力。
02 人工智能平臺加速，模型越訓練越聰明
熱力引擎的基座是AI平臺，AI模型采取機器學習和深度學習模型，對大數據不斷學習，模型越來越聰明，從而可使熱力引擎更好的服務于客戶的增長需求。
此次發布會，原阿里媽媽資深算法專家朱小強加盟匯量科技，擔任首席人工智能官。
在訪談中，朱小強提到自己加盟匯量科技的原因：實現人工智能在垂直領域的應用，目前ToB市場人工智能的應用是一個薄弱環節，服務千千萬萬中小企業，其挑戰和機遇，比繼續在大企業研究人工智能的C端應用有吸引力的多。
服務中小企業的人工智能和科技巨頭的人工智能有著明顯的不同，二者在人才、技術、思維及經驗上存在鴻溝。
在訓練數據上，巨頭用的是閉環的大數據，而中小企業用到的是割裂的小數據(bundle of small-data)。其次，中小企業用到的是跨域數據，如前所述數字資產中的共域數據與私域數據。
根據機器學習和深度學習的原理，數據集的大小和數據集的結構，決定了采用的訓練模型和訓練方法的不同，否則就達不到訓練效果或者過擬合。
因此，巨頭的人工智能模型和方法無法遷移到to B的中小企業中，作為中立第三方的匯量科技，在這個領域反倒因此擁有了巨頭們所不具備的優勢。
下圖為一個典型的人工智能模型，其實是訓練的深度學習神經網絡模型，包含輸入層、隱藏層（若干，隨數據集增大而增加）、輸出層。
深度學習模型的核心算法是反向傳播，其實就是從輸出層到輸入層逆向的自動求微分，由人工智能三巨頭之一的Hinton于1986年提出。多說一句，機器學習和深度學習的核心其實就是作為理工科大一教材的微積分（尤其微分）和線性代數，本質上最優化損失函數的過程。
經過以上AI模型（深度學習模型）對業務數據的持續學習和不斷迭代，人工智能平臺EnginePlus將不斷提高能力，為客戶創造更大的價值。實際上，EnginePlus已經在匯量自有業務上經過了實戰考驗，并貢獻了巨大的業務價值。
03 MaxCloud優化開發運維成本，讓應用部署變簡單
此次發布MaxCloud后，匯量科技將存在兩個成本優化工具包，從兩個維度優化成本：SpotMax優化云資源成本；MaxCloud優化人力成本。
根據Gartner統計，70%以上的受訪企業表示將云計算成本降低是企業重點計劃。SpotMax,通過讓負載運行在最合適的資源上，減少了用戶在云資源上的浪費，從而節省了成本。
MaxCloud是本次發布會的主角，MaxCloud通過優化應用部署和運維流程，“讓開發回歸開發”，提高開發效率，從而減少了開發的人力成本。
為理解MaxCloud如何提高開發效率，可以舉兩個例子：
比如用Python進行數學分析的人都喜歡裝Anaconda, 它通過配置環境和預裝（pip和conda install）很多包，讓初學者可以很快的用來開發，而不用把時間浪費在解決環境沖突和下載各種常用包上。
一個更簡單粗暴的例子，就是Win7時代，用ghost來還原按照windows系統，不用再下載各種驅動和常用軟件，即裝即用。
作為熱力引擎的另一個底座，MaxCloud沒有平地起高樓，而像Anaconda和ghost那樣集成一個環境，把一些DevOps工具進行了深度的抽象和封裝。
這大大簡化了程序開發的流程和難度，使小的開發團隊也能私有化部署，從而降低了門檻，減少了人力成本。
04 用戶隱私與數據安全保護日益趨嚴，匯量科技多措施應對
用戶的隱私與數據安全，成為社會越來越大的關切，監管法規也提出新的要求，如下圖所示，近半年來，相關部委和人大連續出臺5部保護用戶隱私和數據的法規。
匯量科技，從以下幾方面保護用戶的隱私和數據安全：
第一，在技術層面，采取的是三級等保。所謂三級等保，要求非常嚴格，需要通過5個階段，大約300項的要求才能通過。
在獲得國內三級等保的基礎上，最近幾個月，匯量科技又在國際上獲得SOC2 Type 2 服務鑒定報告，成為業內首家獲得SOC2的企業，標志著匯量科技安全和隱私保護水準達到世界一流水平。
第二，對用戶個人隱私信息的保護，嚴格按照個保法的方案執行。不管是SDK，還是數據的方式，授權都會明確說明，怎么存儲和參與計算。對不愿接受隱私條款的客戶，會在物理層面進行隔離，且每年都會進行第三方的審查。
第三，對于不愿把數據給到第三方或者匯量的客戶，可以選擇私有化部署，如前所述，通過MaxCloud可以很方便的實現私有化部署。
最后，在營銷過程中，當客戶的數據和公域數據混合時，會采用隱私計算和聯邦學習的方式，來保護客戶數據的隱私。
大平臺也在不斷提高對用戶隱私和數據的保護，如蘋果自iOS 14隱私開始更新策略，新安裝應用時主動確認授權，隱私默認（Privacy-by-Default），移動廣告商很難再基于IDFA（廣告商識別符）來追蹤和定向用戶。
這會使得很多廣告商的算法能力隨著隱私保護而削弱，而匯量科技由于自2019年開始，逐步側重用戶即時興趣的建模和預估，并在動態創意優化（Dynamic Creative Optimization）上投入大量精力，在未來隱私政策保護不斷加強的大背景下，匯量科技的算法能力反倒能保持較強的相對優勢。
05 結語
匯量科技在并購熱云數據之前，主要做的是移動廣告技術業務，可以理解為給客戶提供流量（下載量），定位更像是一個流量渠道。
而收購熱云數據后，短短幾個月后，在此次發布會連續推出熱力引擎SolarEngine、 MaxCloud, 并對現有產品矩陣進行了整合，其定位發生了巨大的改變：不再局限于提供流量渠道，而是給企業提供一攬子整體解決方案，從而開始為客戶賦能。
熱力引擎助力企業增長，MaxCloud讓開發變的簡單，人工智能引擎EnginePlus則讓這些服務得以不斷優化和迭代。如此多的重磅產品聚集在一場發布會，體現了匯量科技在SaaS和云計算領域的雄心和野望。
當筆者問起匯量科技CEO曹曉歡怎么看待SaaS和云計算領域競爭的問題時，他表示目前還在市場早期，客戶有大量的問題沒有被解決，匯量科技希望利用自己的技術實踐賦能客戶，解決他們的痛點，這才是更需要考慮的問題。
關于怎么看待新業務的收入問題，曹曉歡表示當前階段的核心目標是讓客戶用起來，帶來肉眼可見的價值，且能持續提升，收入是隨之而來的事情。
他舉例，店匠作為目前最大的跨境電商建站平臺，在一年前剛接觸熱力引擎原型時，對其是否能優化云計算成本、實現商品個性化推薦等能力心存疑慮。
但從現在合作的結果看，熱力引擎累計幫助店匠節約了超過100萬美元的服務器成本，幫助店匠的商戶提升了1億美元的GMV。
注：文章為作者獨立觀點，不代表資產界立場。
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