叶生烜谈帷幄AI决策机制：企业服务中的真实know-how比明星光环更重要

叶生晅专注于研究人类决策机制。他在弗吉尼亚大学完成计算机本科学业后，前往加州理工学院跟随神经学权威Christof Koch进行研究，探索决定人类复杂决策的模式。Christof Koch的学生中包括后来成为AI科学家的李飞飞。对人类系统运作原理的研究往往会涉及哲学甚至玄学领域，但叶生烜更倾向于实际应用，因此他选择到哈佛商学院，用神经科学方法研究消费者购买决策。在这里，他们开始使用摄像头等工具来观察和收集真实世界的数据。

2015年，在Facebook的邀请下，叶生烜离开哈佛，加入Feed流机器学习团队，这个团队后来深刻影响了全球社交媒体的数据驱动推荐机制，被誉为该领域的“黄埔军校”。2017年，在投资人的鼓励下，叶生烜回国创业，创立了帷幄公司，致力于将推荐算法应用于现实商业场景，通过AI帮助企业更好地影响人们的决策。

随着ChatGPT3.5的出现，叶生烜面临新的技术冲击，需要重新理解客户在新技术环境下的决策机制。尽管许多新兴AI公司执着于用单一产品颠覆一切，但他意识到服务客户才是关键。帷幄这样的公司因多年积累的真实场景数据而有机会脱颖而出。2023年5月20日，帷幄宣布C1与C2轮融资成功，总额超过6000万美元，投资者包括淡马锡、线性资本等。

叶生烜回顾创业历程时表示，2017年末回国创业前，他曾在University of Virginia学习计算机和经济学，并在Caltech攻读神经学PhD，师从Christof Koch。后来他转至哈佛商学院研究消费者购买决策，再进入Facebook从事Feed Data和Feed Machine Learning工作。这些经历为他的创业提供了坚实基础。

创业初期，帷幄获得宝洁和屈臣氏的支持，这决定了公司专注于企业服务的方向。叶生烜强调，公司的发展始终由客户需求驱动，而非先有产品再适应市场。他认为AI销售的不是AI本身，而是专业技能（know-how），只有深入理解客户需求并积累相关知识，才能有效利用AI复制这些技能。

在当前AI浪潮中，许多新公司试图用单一产品解决所有问题，但叶生烜认为这种做法忽视了客户需求的本质。他指出，无论是B2B业务还是运营流程，都需要深入理解客户的运营流程和需求分析方法论。帷幄通过与大型私募金融机构合作的项目展示了这一点，通过智能工牌记录对话并分析客户与销售人员之间的互动，揭示优秀销售和普通销售的差距。

关于未来，叶生烜表示帷幄将继续专注于服务中国及全球客户，深入了解下一代消费者的需求和决策驱动因素，推动商业和技术结合的新发展。

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