自主AI能力加速企业智能化转型分析报告.docx
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1、自主A1能力加速企业智能化转型分析报告报告关键内容1 .金融行业数据科学与机器学习平台金融行业中数据科学与机器学习平台的用户可分为两类人群:数据科学家和业务人员。其中数据科学家指具备专业建模能力的模型开发人员,负责模型的开发、算法的优化,是模型开发的核心人员。业务人员诸如营销、风控、产品研发等场景下的数据分析人员、B1分析师。两类人群对数据科学与机器学习平台的需求也不同。数据科学家在进行机器学习建模时,主要面临的挑战包括计算资源无法共享、建模工具缺失、建模全过程多角色协同困难等。业务人员对数据科学与机器学习平台的需求更偏向简单易上手的建模工具,需要屏蔽数据准备、模型训练、模型部署等环节的复杂性
2、,实现一键建模,并能及时查看模型对业务决策分析的效果。2 .工业数据科学与机器学习平台当前,工业企业中的数字化转型领先企业,在试点验证机器学习模型价值后,希望扩大智能应用的范畴,对特定场景进行智能化改造,如化工、石化等流程工业企业的生产场景下,生产装置的模拟与优化普遍基于传统的机理建模,以实现对生产过程的工况分析和流程优化。但基于单个环节或是单个装置的机理模型收敛慢、研发周期长且模型可移植性差,难以实现对系统过程全流程的模拟。机器学习平台通过融合机器学习建模和机理建模,不仅能简化模型复杂度,还能实现对生产过程中各环节、各化工装置实现建模开发,从而达到对生产全流程的精准控制和精准预测。工业企业对
3、应用机器学习平台的难点/需求,具体表现在企业缺失专业建模人才、需要实现知识资产沉淀和复用以及需要提供个性化行业场景预训练模型支持。典型案例九章云极DataCanvas&山西银行案例力维智联&某石化企业案例1 .报告综述随着数据体量的快速增长、算法迭代优化以及CPU、GPU、DPU等多种算力技术的发展,以大数据建模为核心的机器学习技术正被企业广泛应用到营销、广告、风控、生产等场景中。机器学习涉及复杂的建模流程,如数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、模型运营等,需要数据工程师、数据科学家、数据分析师、BI、软件工程师以及业务人员等多方协作。在企业传统的建模方式中,建模以项目制为主,建模周期长,
4、协作困难,建模门槛高且严重依赖数学科学家。然而,市场环境、消费者需求的快速变化推动企业向敏捷性组织转型,对业务决策时效性要求更加严格。对此,企业一方面需要提升建模效率以支持业务的持续更新、适应广泛的建模场景,另一方面也需要赋予一线业务人员建模能力,提升业务人员对市场的反应能力。传统建模方式难以满足企业快速决策需求。数据科学与机器学习平台为企业提供了一个高效的解决方案。数据科学与机器学习平台整合数据接入、数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、模型管理及模型运营等模型开发全流程,集成丰富的模型开发工具,不仅能有效提升模型开发效率,还能基于AUtoM1实现低门槛建模,满足业务人员的建模需求。数据科
5、学与机器学习平台正成为企业数智化转型的必要基础设施。不同行业的企业对数据科学与机器学习平台的需求侧重点不同。如对于具备专业建模人员的金融、医疗等行业,需要数据科学与机器学习平台兼顾专业建模人员和业务人员的建模需求;而对于普遍不具备专业建模人员的其他传统行业,如工业、消费、能源等,更需要业务人员可快速上手的低门槛建模系统。本报告选取具有代表性的金融行业、工业行业的数据科学与机器学习平台解决方案为研究对象,围绕该解决方案在大中型企业的落地应用展开研究,重点分析两个行业中甲方对数据科学与机器学习平台的需求和解决方案。2 .金融行业数据科学与机器学习平台在领先的数字化转型进程、海量数据积累、充分的科技
6、人才储备以及丰富的业务场景应用需求等驱动因素下,金融行业对数据科学与机器学习平台应用的渗透率明显高于其他传统行业。尤其在银行业,数据科学与机器学习平台的建设呈现出从全国性大型银行向地域性城商行覆盖的趋势。数据科学与机器学习平台作为人工智能基础设施正被纳入更多金融机构的数字化转型规划中。以银行业为例,银行中的数据科学与机器学习平台的用户可分为两类人群:数据科学家和业务人员。其中数据科学家指具备专业建模能力的模型开发人员,负责模型的开发、算法的优化,是模型开发的核心人员。业务人员诸如营销、风控、产品研发等场景下的数据分析人员、B1分析师。银行的2C属性使得更靠近C端消费者的业务人员对产品、服务的优
7、化更敏感,也更具话语权,为实现银行的精细化运营,业务人员对敏捷地模型开发及应用的需求逐渐增强。两类人群对数据科学与机器学习平台的需求也不同。图1:数据科学家和业务人员对数据科学与机器学习平台的需求数据科学家业务人员低门槛建模计算资源专业建模多角色协作瓶颈工具缺失困难数据科学家在进行机器学习建模时,主要面临的挑战包括传统项目制建模方式导致计算资源无法共享、传统建模方式下建模工具缺失以及建模全过程多角色协同困难等。业务人员对数据科学与机器学习平台的需求更偏向简单易上手的建模工具,需要屏蔽数据准备、模型训练、模型部署等环节的复杂性,实现一键建模,并能及时查看模型对业务决策分析的效果。为同时满足数据科
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