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Rich AI睿企科技发布数据科学家AI工作台 企业轻松打造“认知大脑”

2019-10-16 19:57 · 稿源:站长之家用户投稿

经过近几年的快速发展,国内人工智能产业逐步分化出上中下游:上游提供基础能力,中游将基础能力转化成AI技术,下游则将AI技术具体运用到特定行业,形成生产力。虽然上游、中游发展迅速,头部玩家凸显,但AI在实体经济落地并不容易,大部分企业需求旺盛却没有相关能力,成为我国AI产业发展痛点。

日前,专注于AI领域的Rich AI睿企科技正式发布其一站式AI平台“数据科学家AI工作台”,有望打通从数据到应用全流程环节,传统企业可低成本、短时间打造自己的“认知大脑”,从而使数量众多的传统产业用户受益于AI技术的发展。

企业期待AI提速 认知智能落地困难

业界通常认为AI技术存在四个阶段,即计算智能、感知智能、认知智能、创造智能,而认知智能则是AI在各产业落地,有效提升生产力的关键阶段。据人工智能行业报告显示,认知智能未来三年在国内的市场空间有望达到千亿元量级,国际市场空间将达到数百亿美元。

但相比前两个阶段的发展,认知智能发展缓慢,即便Google早已开放的TensorFlow已成为世界上最大的开源深度学习平台,但AI技术距离行业落地依然存在距离。

专家认为,目前认知智能落地面临两大挑战:如何从海量的多源异构数据中抽取并标准化,构建关系;以及如何将训练模型与业务场景有效结合,应用于具体的业务场景中。

目前认知智能已有部分实施案例,但均是巨头与巨头之间的强强合作,落地方某个行业背景深厚,专业能力、项目实施与营销能力都十分优秀;技术实施方具备强大的技术创新能力,能快速利用最新的人工智能技术实现行业+人工智能的结合。

对广大传统产业用户来说,AI应用的门槛依然很高,往往一个小规格的人工智能成果落地,企业就需要花费大量的人力、物力、财力,储配大量的专业技术人员、花费很长时间对各类型的数据进行处理、计算、验证。造成了高额的成本,“认知大脑”依然是急迫需求但无法解决的痛点。

Rich AI睿企科技发布一站式人工智能应用开发平台:数据科学家AI工作台

AI落地需要具备四大条件:数据、算法、算力、系统。对实体经济企业来说,数据所有者目前已经存储了海量的基础数据,云服务也让算力不再成为瓶颈,核心要解决的便是适合企业业务的算法,及如何与企业自身系统融合。

数据科学家AI工作台是一个大规模分布式人工智能应用开发的全流程平台,提供简洁的可视化界面操作并内置了丰富的数据处理、机器学习、特征等模块,大大降低了复杂的机器学习门槛。

在传统开发建模方式下,技术人员不得不在多个环境中来回切换能完成任务,而数据科学家AI工作台致力于打造一站式的开发环境,提供从数据处理到模型部署整套流程的集中式开发管理体验。通过机器学习组件库,基于编辑画布的模块拖拽功能,可以快速搭建各种AI应用场景解决方案,降低大量环境切换带来的损耗。

image.png

图为机器学习组件库示例

一方面,能够解决传统机器学习在现有行业出现的功能简单以及结构单一,无法满足行业信息化发展需求的技术问题;另一方面,通过数据整合、分析、挖掘等智能技术,将表面看来毫无关系的数据进行智能研判、分析,找到数据之间的关联关系,低门槛、低成本、自主可控、高效率的方式实现AI技术在企业业务中的落地。具体来说,功能包括:

1. 多源异构数据读取与写入

支持包括MySQL、Oracle和SQL Server等传统事务型数据库,Hadoop HDFS分布式文件系统,以及Elasticsearch、Hbase、Hive等多种NoSQL数据库数据的读取和写入。

2. 数据预处理模块

支持将来自不同数据源不同格式的数据预处理,使数据达到可以被模型识别及计算的程度。

3. 特征工程模块

为了模型分析的结果更加准确,可通过数据特征转换对预处理后的数据做进一步的处理;特征转换中的模块可独立或组合使用,并将转换后的数据用于不同的模型计算中。

4. 机器学习模块

用于接收特征工程模块处理后的数据,并利用机器学习对模型其进行分析处理,包括模型训练模块、模型预测模块及模型评估模块,其中包括,

· 模型训练模块

提供LR分类模型、SVM分类模型、朴素贝叶斯分类模型和随机森林分类模型,可以单独接入经过特征化处理后的数据并单独输出训练结果,为下一步模型预测确定数据来源及使用模型。

· 模型预测模块

训练后的模型可以用于对测试数据的预测。

· 模型评估模块

用于通过训练集产生的模型,利用测试数据进行模型效果的评估。

低成本落地 为企业轻松打造“认知大脑”

AI可帮助企业在产业互联网时代实现以数据的智能决策为中心,提升经营效率。

以金融业为例,目前金融业已经不再满足于使用机器学习进行预测,需要通过机器学习进而获得更加专业如提供对策建议、市场分析、合理性分析、价格分析、形势分析以及风险控制评估等数据,通过数据科学家AI工作台,金融企业可以实现以下功能,诸如:

1. 信用卡还款预测

数据科学家AI工作台通过对用户基本个人信息、信用卡刷卡还款金额进行分析和数据衍生,利用机器学习算法对其进行建模,实现对用户还款概率的预测,大幅提升了用户还款率预测的准确率。

2. 企业停业风险预测

传统的企业评价主要基于企业的财务信息,借贷记录信息等来判断企业经营状况,以及是否可能违约等信用信息。然而,对于更大量的中小微企业,既无法公开获得企业真实财务信息,也无这些企业的公开信用信息,在强变量缺失的情况下,数据科学家AI工作台利用弱变量客观公正评价企业经营状况,对企业停业风险进行了准确预测。

3. 贷款审批

数据科学家AI工作台通过对企业基本信息、贷款还款信息以及一些公开的经营状况对企业贷款的还款和坏账率进行预测,从而帮助企业贷款的审批,为金融行业降低相关风险。

除上述功能外, AI工作台还可以进行金融风险控制、流动性预测、股票价格预测等以往需要大量调查数据、人工审核才能完成的数据处理工作,大大提高行业运营的时间效率,并且降低相关成本。

同时,在金融行业之外,AI工作台在社交关系、营销、文本和非结构化数据处理等场景均可广泛应用,通过关系链分析、文本情感分析、个性化推荐、图片/人脸识别等能力,从而实现如社交关系诈骗预警、舆情分析、千人千面、暴恐鉴别等实用功能。

目前数据科学家AI工作台已可广泛用于金融、医疗、能源、零售、媒体、公共服务、安防等众多行业,借助现有数据,低成本打造各企业自己的“认知大脑”,提高企业生产力和经营效果。

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