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面向行业应用的亚信机器学习平台成果转化项目

分会场:  人工智能/AI驱动/AI实践

 

案例来源 :

案例讲师

赵菲

亚信科技(中国)有限公司 大数据产品运营经理

现任亚信科技大数据产品运营经理,负责大数据及AI产品运营,包括产品白皮书及产品集成解决方案整合 ;目标人群结合产品信息做精准的内容整合和送达,产品和功能的认知推广;嵌入售前需求文档和规划方案,寻求产品价值对外变现,在合作伙伴渠道运营方向,引入与大数据平台技术互补的第三方厂商,推动双方产品集成解决方案融合,共同拓展市场,挖掘商机,借力合作伙伴生态构建平台服务完整性。

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案例简述

 

亚信人工智能平台基于大数据和机器学习技术,数据驱动型应用开发平台;AI作为一项通用技术,需要结合不同行业的特征和业务流程去进行落地应用,赋能企业主体生产和服务流程,亚信发力布局AI,并非技术跟风,而是重点解决客户业务运营所遇到问题的内生需求,产生规模化的商业价值。自亚信发布大数据智能套件以来,我们已经在电信,金融,健康,公安等多个行业为客户提供了有效的智能认知模型,帮助客户在营销,反欺诈,医保等多种场景下提升了业务。

 

案例目标

 

亚信人工智能产品是建立在全域大数据平台上的智慧认知平台,助力客户打造企业大脑;


大脑如何构建,5G商用的的技术变化,电信网络就像人的神经系统一样,将会使人与人,人与物,物与物之间有效的链接,在5G切片网络下,各方面的数据采集到数据中心。大数据基础平台做数据的存储和整合;数据加工坊,将数据加工为信息,建立数据仓库和数据集市;通过数据关系,形成完整信息视图;在通信运营商、金融、电子商务等已经积累大量数据并且完成大数据平台建设的行业,如何利用AI解决业务增长难题,已是企业未来发展的重点。


通过AI套件,一方面将多样的的信息进行关联,形成面向特定领域的知识图谱,另一方面,通过机器学习技术对信息进行深度挖掘,发现其规律,形成专业领域的认知模型,沉淀在企业大脑中。除了大数据平台的认知模型外 机器学习平台也集成了处理语音,图像,自然语言处理的感知模型。从而能够全方位的构建企业大脑。


 

成功(或教训)要点

 

1)打造企业智慧大脑,帮助客户快速构建机器学习能力;(传统数据洞察,依靠数据拖拽,钻取数据交互分析获得,依靠机器学习算法强化数据挖掘,模型训练和自优化)



2)纵向支撑运营商垂直领域;平台内置可扩展算法,横向支撑全行业AI应用快速落地,预置20+行业存量模型;


3)集数据管理、建模能力、模型应用与模型自优化服务于一身,助力客户提升人工智能业务闭环;帮助企业发掘以数据为核心驱动的新增长点及创新应用。


4)基于大数据和机器学习技术的数据驱动型应用开发平台,两大功能模块


模型应用:平台沉淀的行业最佳实践模型,丰富易调用的API,向电信、金融、安防、物联网等行业应用和业务场景注入智慧,并向客户已有应用中快速集成智能数据挖掘的能力。


模型训练:平台提供全套的模型开发工具和方案,开发者利用平台内置算法、基于大数据进行模型训练,完成数据建模,做满足自身业务需求的应用开发。

 

案例ROI分析

 

从产业化所需资金看,亚信人工智能产品研发项目在2018年研发费用将超过千万元。

从产业化所具备的销售条件看,截止2018年8月初,作为“企业大脑”,亚信机器学习平台及人工智能应用情况看:

一是亚信机器学习平台已部署点已超过10个,二是亚信人工智能应用已超过40个,部署客户超过10个。

 

案例启示

 

1)O域,网络域的人工智能,着力构建智能化网络,帮助运营商从提供话音和数据,向商业企业和政府服务的转变。结合5G,网络虚拟化,软件化,等技术要素带来的变化,将重塑运营商的部分商业模式,未来的网络将会切片并提供分层服务的模式,机器学习应用于网络将提升网络的自动化和智能化,网络会具有自学习和自优化能力,从而满足各种终端设备、应用和无线条件生成的网络流量特征,和对网络环境所提出的差异化需求。

2)B域,业务域的人工智能。以智能营销、智能运维、电信反欺诈、位置运营解决方案等多场景应用案例,阐述亚信人工智能在通讯行业的布局和发展。


 

案例在团队中的意义

 

随着中国制造2025将人工智能及其相关技术发展提升至国家战略,成为国家经济发展的新引擎。机器学习建模作为人工智能的核心技术,是各个行业实践人工智能的基础,但目前国内外已有的相关工具或平台使用门槛较高,阻碍了人工智能的大规模应用; 创新性:亚信机器学习平台利用向导式建模方式,让机器根据数据选择算法和参数,由系统自动完成;沉淀以往的最佳实践模型,用户可共享模型、指标,提高用户创建效率; 目标:完成平台能力升级和大规模产业化,促进人工智能在各个行业的广泛应用,提升中国企业的科技竞争力,在“一带一路”的背景下,有效推动中国科技企业出海

 

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