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第四范式

The 4th Paradigm

迁移学习自动化机器学习随机梯度下降

机构介绍

第四范式成立于2015年初,是国际领先的人工智能技术与服务提供商,已服务20多个行业完成上千个AI落地案例。目前国内重要的国有银行和全国性股份制银行,超过一半都是第四范式的客户,此外,公司在互联网、医疗、政府、能源、零售、媒体等行业均有涉猎,诸多案例取得百分之一百以上的效果提升。

第四范式是国际领先的企业级人工智能技术与服务提供商,核心业务是利用机器学习技术,帮助企业提升效率、降低风险,获得更大的商业价值。第四范式成立于2015年初;2016年12月,获中国人工智能界最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖,是首个获得该奖项的企业;2017年5月,第四范式入选“Gartner东亚AI领域最具代表性的五家公司” ,是国内唯一入榜的AI平台公司;2019年2月,第四范式上榜CB Insights全球AI百强榜单,并跻身全球11家AI独角兽公司。

2018年12月,第四范式宣布完成C轮超10亿元融资,成为“中国五大行”(工农中建交)联合投资的第一家创企;历轮投资者还包括红杉中国、创新工场等。受到资本市场的肯定得益于第四范式产业化落地能力与发展潜力,目前,第四范式已经积累超过2000个AI落地案例,覆盖银行、保险、证券、零售、医疗、媒体、安防、政务、能源、智能制造等上百个领域,助力各行业企业AI创新变革。

第四范式坚持以“AI For Everyone”为企业愿景,依托于领先的“AutoML”等技术与低门槛、端到端的企业级人工智能PaaS平台“第四范式先知”,帮助企业级用户及合作伙伴构建从数据到AI产业落地的闭环,做出更智能、更快速的商业决策。先知平台极大地推动人工智能在不同行业的规模化应用。以金融行业为例,第四范式与各大银行携手,深入底层系统共建AI应用体系,推动银行从以流程为主的规则系统,升级为以高维机器学习模型为主的实时智能决策系统,从信息化向智慧化发展。目前,第四范式服务的金融机构资产总规模超过50万亿。在医疗领域,第四范式与国内三甲医院瑞金医院合作的“瑞宁知糖”项目聚焦于虚拟代谢人和慢性病管理,目前已经在30多个省市的400多家医院投入使用。在互联网媒体端,第四范式帮助全球上千家媒体实现了基于AI技术的信息流推荐,为数亿用户带来千人千面的个性化浏览体验。在零售领域,第四范式助力国内多家大型商超门店进行销售额预测、仓储分配优化、门店选址等,实现精细化、智能化的运营管理。

产品及解决方案

决策类AI应用开发工具

自动化机器学习医疗健康金融

第四范式先知AutoML是一款全自动低门槛低成本完成企业自主AI应用的产品。产品可实现AutoML自动建模,模型一键上线生成应用API,助力AI能力直达业务。为企业提供自动化、全流程、可控制、效果可见的AI应用体验。 AIProphetAutoML通过简洁、易理解、易操作的方式覆盖了从模型调研到应用的机器学习全流程,打通了机器学习闭环。用户只需“收集行为数据、收集反馈数据、模型训练、模型应用”4步,无需深入理解算法原理和技术细节,即可实现全流程、端到端的AI平台构建。与此前需要大量编码构建AI不同,AIProphetAutoML提供了“傻瓜式”的交互界面,让企业免去编码定义建模的过程,将开发AI应用的周期从以半年为单位缩短至周级别。在降低门槛的同时,AIProphetAutoML还展现出了超高的模型水准。经在十余组的测试数据、以及疾病预测、金融反欺诈、互联网推荐等几十个实际业务场景的数据验证中,AIProphetAutoML做出了接近甚至超过顶级数据科学家的模型效果。

第四范式智能银行解决方案

自动化机器学习自然语言处理深度学习金融

在“强监管 去杠杆”的形势下,银行业“客户为中心”“成本优化”“风险控制”的战略越发重要。第四范式银行业人工智能解决助力银行实现精细化客户营销管理,内部运营优化,在开源节流的同时持续控制风险。

糖尿病预测软件

机器学习医疗健康

个性化推荐SaaS公有云平台

机器学习推荐系统媒体社交消费零售工具软件

基于用户行为历史,在线实时提供最有针对性和时效性的个性化内容、产品或知识推荐。应用场景相对广泛,如理财产品推荐、直播类 APP 付费内容分享 APP、媒体平台及新闻 APP 的内容推荐等。 全样建模,根据不同场景,对数百个原始变量进行超高维组合,衍生后的规则可达近亿个,模型的刻画更为精准。 支持自学习,根据每次营销结果持续学习,不断优化模型。 已经在个性化新闻、音频、视频、理财产品等多个细分场景成功应用。

名称暂未收录

机器学习数据挖掘企业服务

采用领先的机器学习技术,分析每一个客户的个性化需求,实现精准的产品营销与投放,从而提升营销效率与业务收入。通过高效地挖掘与应用海量数据,帮助多家企业快速地构建了客户洞察力,在客户营销方面创造了战略性的竞争优势。 支撑高并发的在线预估,与业务流程无缝对接,提供实时的营销决策。 能够基于客户的营销反馈与购买决策,不断地自我优化迭代,为企业的营销决策提供持续的助力。

名称暂未收录

机器学习数据挖掘金融

针对每年数亿笔的线下交易行为,通过对每一笔交易行为进行风险评分,预估该笔交易为欺诈交易的性能。从而精确、快速的辅助业务部门进行风险控制决策,并能够支撑高并发的在线实时预估,实时和准实时对交易行为进行风险评分,大幅提升风险交易的识别准确率和覆盖率,实现实时的交易欺诈侦测。 第四范式的交易欺诈侦测方案能够通过基于新的欺诈案件的反馈,不断地自我优化迭代出新的模型,为企业在欺诈防控端提供持续的助力。