文 | 鉛筆道記者 南柯
收到一位45歲學員順利被心怡的AI公司錄用的消息，李文哲笑了。去年3月，在AI領域深扎多年的他進入泛IT培訓賽道。
李文哲所創辦的貪心科技是一家專注於AI領域的在線職業教育公司，針對泛AI、準AI及AI從業者三類人群提供體系化的AI培訓內容。同時，團隊也在逐步利用AI技術對教育培訓各環節進行底層優化，包括其正在開發的運營端AI化系統、教研教學AI化系統和教學服務AI化系統等。
現階段，貪心科技團隊有近40人，近1萬付費學員，學員就業率98%以上。截至目前，課程退款率低於2%，遠低於業內平均水平。公司目前營收來源於付費課程，已實現盈虧平衡。
去年12月，團隊完成數千萬元Pre-A輪融資，本輪融資由青松基金領投，德迅投資和華夏桃李資本跟投，融資將用於教學教研的升級、技術研發和營銷。
注：李文哲承諾文中數據無誤，為內容真實性負責。鉛筆道作客觀真實記錄，已備份速記錄音。
海歸博士入局AI培訓
從南開大學計算機專業畢業後，李文哲曾前往美國求學和工作。他先後在美國Texas A&M和USC攻讀AI方向的碩士和博士，還曾在Amazon等公司擔任工程師。2015年年底，他回國擔任一家金融科技獨角獸公司的首席數據科學家，負責集團的人工智能戰略和技術落地。
在那些年的求學和工作過程中，他發現，至少在技術類的教育上，國內的大學及在線教育公司與國外有較大差距。
他認為，在當前大數據、AI、物聯網、5G快速發展的大趨勢下，人們需要不斷吸取新知識才能趕得上變革的步伐，終身學習將成為人們保持競爭力的方式，這給職業教育創造了機會。
國內AI人才需求也確實強勁。根據中國教育部門測算，我國人工智能人才目前缺口超過 500 萬，國內的供求比例為 1：10。從2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果來看，新增最多的專業都是與人工智能有關的“數據科學與大數據技術”“智能科學與技術”“人工智能”等專業。
透過教育供給端的匱乏，李文哲看到的是人才能力結構升級下催生的AI職業教育藍海。
“從2018年開始，線上職業教育將會迎來一個風口期。”去年3月，李文哲決定進入職業培訓賽道，創辦貪心科技，從IT培訓中的AI培訓入手，為泛AI人群提供知識學習及智能化、個性化解決方案。
同時，在他看來，職業教育是最適合用AI重構教學端的賽道。與K12不同，純AI適合於有自我學習驅動力的學生，職業教育的受眾在心智上更加成熟，自我提升的驅動力更強，這大大降低了教育產品對真人老師在傳道授業中的依賴。
到教學一線去發現用戶需求
一頭扎進AI培訓，為了解用戶需求，那段時間，團隊只做了一件事情，3位創始團隊成員都去一線講課，直接與C端用戶交流。
“當時每個人每天基本上花6個小時講課，講了近半年，每個人課時累計600小時。這些課時量相當於一個大學老師近10年的授課時長。”李文哲在教學中感受到，在教學端，AI教培有兩大難點，一是教學機構教研能力不強，二是講學內容和用人單位實際需求的契合度不高。
在這方面，李文哲認為貪心科技優勢明顯。其教研團隊成員都在AI領域深耕多年，普遍擁有大公司工作經驗，這讓他們更明白企業的需求。比如，教學負責人周景陽曾任職百度資深工程師，是擁有數萬名學員的金牌講師。
除此之外，為了更好地瞭解企業需求，團隊會在每節課程結束時給學員發佈線上問卷，瞭解他們的實際需求。同時，團隊也蒐集大企業相關招聘資料，從招聘端需求調整課程結構和深淺。目前，貪心科技統計過的企業大概有500家。
在一線講課期間，李文哲還發現，在學員端，還存在水平不一的問題。
因此，為了提升課程效果，團隊開始把用戶分為泛AI人群、準AI人群和AI從業者三類。根據這三類用戶需求不同，差異化提供課程產品，這同時也延長了用戶的生命週期。
對泛AI人群提供的課程有Python課程、人工智能基礎、機器學習、數據分析、自然語言處理等；對準AI人群提供自然語言處理工程師、機器學習工程師、計算機視覺工程師等以就業為導向的課程；對AI從業者提供機器學習高端班、自然語言處理高端班等系列進階課程。
雖然團隊能力讓貪心科技在教研方面有了得天獨厚的條件，但由於運營方面經驗的不足也讓團隊踩過一些坑，尤其是在用戶增長和銷售管理等方面，這些問題直接體現在了項目最終營收上。
“所幸我們學習能力很強。”李文哲表示，去年4月中旬，團隊開始著手分析類似的行業和競品，研究他們的運營策略，並思考這些策略的背後邏輯，隨後再結合自身的產品思考應該如何突破。“為了深入分析研究對方的運營策略，我們當時差不多購買了30多款具備參考價值的教育課程。”
同時，團隊也不斷地約見行業專家，通過與他們的交流獲得運營層面上的框架性思維。“不到一個半月，我們便摸索出了自己的一套方法論，從今年6月開始，用戶數量以每月1.4倍以上的速度穩步增長。”李文哲補充。
讓在線教育變“智能”
在深入一線教學的過程中，學員們的個性化要求引起李文哲注意。 不同於K12教育，職業教育的用戶在認知水平、應用能力、工作背景和職業規劃上差異極大，即使學習同一門技術的學生也需要有不同的解決方案。
基於此，團隊將課程拆分成帶標籤的碎片化知識點，並設計了混合形態的產品，由文字、圖片、視頻、任務多種形式組成，一個知識點內互動十餘次。一來可以用即時高頻互動的設計滿足用戶的交互感；二來則可以收集更詳細的學情數據。
李文哲介紹，個性化的學習引擎和自動化的教學引擎是支持互動課的基礎，前者根據學生的學習數據和學習模型動態調整學習路徑；後者則可以通過抽象的知識點題庫等實時生成切片更細的學習素材，做到千人千面。
學員與團隊自研AI系統溝通需求
“技術壁壘一定會改變在線教育的格局。”李文哲認為，長遠來看，在線教育一定要拼效率的提升，這包括運營、教研和教學服務效率的提升，成本越低勝出的概率會越大。從這個邏輯看，基於技術的驅動業務所帶來的效果明顯的。
憑藉自身的技術優勢，貪心科技也正在利用AI技術對AI教育培訓各環節進行底層優化，包括其正在開發的運營端AI化系統、教研教學AI化系統、教學服務AI化系統。李文哲希望藉助AI的技術來優化整個教學環節的效率，讓在線教育真正變得智能化。
談及未來規劃，李文哲表示，貪心未來的發展將分為三個階段。第一階段，深耕AI品類，不斷迭代AI課程體系，做到人工智能課程內容全覆蓋；第二階段，在打穿AI品類的基礎上，拓展Java、C++等其他IT品類；第三階段，在打穿IT品類的基礎上，拓展泛IT品類培訓，如產品經理、運營等。
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