关于AI中台,一个可以验证的企业AI全生命周期管理体系

随着AI在技术和商业上的发展,过去AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变,全产业链都已参与进来,随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。

随着AI在技术和商业上的发展,过去AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变,全产业链都已参与进来,随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。因此,在企业内部建立一个可以验证的AI全生命周期管理体系非常关键,AI中台是最佳解决方案。

单纯的技术输出模式已改变,AI成为全产业链革命

“商业落地”已成为人工智能发展到当前阶段鲜明的主题词,过去人工智能技术驱动阶段重在AI算法模型的比拼,如今更依赖商业场景洞察、专家团队实力,将AI技术与行业实际需求结合,产生应用与经济价值。

目前AI技术的突破已对安防、金融、客服、医疗健康、零售、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等十大传统产业产生了深远而又重大的影响。

整体来看,过去AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变,全产业链都已参与进来,随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。

以人工智能相关技术在财富管理领域的应用为例,它通过一系列智能算法综合评估用户的风险偏好、投资目标、财务状况等基本信息,并结合现代投资组合理论为用户提供自动化、个性化的理财方案。其实质是利用机器模拟理财顾问的个人经验。

AI人才稀缺、AI应用的分散化建设是规模化落地痛点

目前AI在各行各业的需求均呈现出爆发式增长的趋势,但在实际的项目落地过程中却还存在着不少问题需要解决。

对于传统业务型企业而言,要想在较短的时间内组建一只AI人才团队,其成本是非常高昂的,AI团队的稀缺性和专业性使得大量的AI需求被堵死在了企业内部;

在目前AI基础设施发展阶段和成熟度下,大部分的金融、安防领域等客户还是以细分的垂直应用采购为主,AI应用的分散化建设会导致智能孤岛,使得企业内部很难做到AI应用的统筹规划和协同效应。

AI的快速发展主要依靠三大要素,其一是海量的数据资源,可以用做机器的学习训练;其二就是算法模型的突破,更快更优的模型设计可以带来更加精准的学习能力和更低的资源消耗;最后是算力资源,对于大型企业,细粒度的资源优化调度可以为企业内部带来极大的成本节省,AI应用的建设需要这么一套灵活的资源管理调度引擎

除此之外,目前在企业内部对于AI应用项目的成效评估、验证还没有一个体系化的工具,使得部分业务部门目前对AI应用还抱着观望态度,对AI应用的投入产出比有较多的考量,所以如何建立可以验证的AI全生命周期管理体系是一个非常关键的问题。

AI中台解决方案:一站式赋能企业AI应用,最大化数据与资源价值

AI中台作为AI落地过程中的最佳解决方案,起到了承上启下的作用。向下一方面可以充分调动和挖掘企业内部大数据的价值,一方面又能够最优化调度企业内部昂贵的计算资源,做到资源的充分利用;向上则可以为企业内部的不同应用提供AI算法与模型能力

对于企业内部高昂的AI成才成本,AI中台通过自动化机器学习模块和内置了海量算法的可视化建模模块最大化降低使用AI的门槛,让更多的人员可以参与到企业内部AI应用的构建过程中;对于分散化应用构建产生的智能孤岛现象,AI中台也可以通过对AI项目的管控做到企业AI战略的整体规划和统筹;此外,AI中台还提供了丰富的协同开发工具,支持算法模型的复用和共享,最大化团队协作效率。

DataExa-Insight是一个面向企业级赋能的人工智能中台产品,从2014年至今已经历过5个大版本的迭代,在金融银行、公安、监管、国防等单位均有成功的落地经验。

平台以AutoML、跨AI平台协议等技术为基础,提供人工智能应用构建全生命周期支持,支持科学家、工程师、算法研究员、分析师等全角色协同工作,输出包含机器学习和深度学习的算法级、组件级、引擎级、应用级全栈能力,涵盖了图像识别、自然语言处理、预测分析等数百种AI应用算子,并对计算资源(大数据集群、GPU集群等)进行统筹优化调度。实现人工智能应用构建的平民化、自动化、标准化、安全化,帮助客户快速实现人工智能应用落地,达到可持续性“业务智能化、智能业务化”的目标。

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DataExa渊亭科技(www.dataexa.com)专注认知智能全栈技术研发与产品化落地,深耕金融科技、监管科技、情报科技三大领域,为客户提供包括知识图谱平台、人工智能中台等产品与解决方案。

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