AI创业：只能是外包吗？还是可以自己做？

前段时间，我与某AI创业公司联合创始人S君聊天，他给我讲了一个听起来很肉疼的真实故事。那么，AI创业：只能是外包吗?还是可以自己做?下面我们一起来看一下吧!

S君所在的公司主攻深度学习技术，他们和某银行客户合作一个零售客户成交预测项目。

洽谈初期，银行方面告诉他们：自身已积累了上千万客户历史行为的多维度的清洁数据，包括全方位客户画像、行内交易流水、行外采购数据等。

接下来，S君团队一边着手设计方案，一边进行数据对接。设计方案这条线进行得有条不紊;但数据对接方面却一再卡壳。

经过层层关卡，在项目开始一个半月后，S君的团队终于拿到银行口中“上千万且多维度的清洁数据”，结果却令人崩溃——“千万用户”中，大部分用户数据严重不符合要求，满足“多维度清洁数据”条件的只有数千人。

已经开始一个半月的原方案几乎打水漂。

团队傻眼，客户摊手，只得从头来过。

“不是傻天真地去相信。客户说有，如果你不信那就别做了呗。”我问S君是不是傻，他不屑又无奈。

“这是由多方面原因造成的：其一，银行数据保密度高，需要层层审批;其二，体制内工作效率低下;其三，银行不同部门之间的数据隔离会阻碍数据调用。往更深层次说，这会牵扯到银行内部**的**关系。”S君说，这些因素均不可控，但这就是现实。

对于一个像S君所在的才二十来号人的小规模创业公司来说，这无疑是人力、时间成本的惨重损失：几十个日夜的心血付诸东流，难免会挫伤团队积极性;而再进一步，这每日每夜烧的都是投资人的*和耐心，还有创业公司的剩余寿命。