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人工智能是否具有横向赋能的能力?

2020-01-13 18:29 来源:未知 作者:石家庄生活网
人工智能是否具有横向赋能的能力?

AI如何赋能创业者,创业者面对AI到底该是个什么态度?

精华导读AI距离我们空中楼阁还是近水楼台?

传统企业和互联网企业如何利用AI赋能?

创业者对待AI应该是一个什么态度?

“人工智能技术与产业发展,目前还处于弱人工智能状态,技术的进步与应用,有着极大的空间。有志于这一领域的创业者要善于利用能够迅速提升能力的赋能工具和平台,要在创业和创新中拥抱AI。“天云融创科技有限公司的CEO雷涛先生说。

雷涛拥有20年丰富的IT从业经验,10年以上全球先进跨国IT企业技术领导职务。在组建天云大数据时,他发现越来越多的科技企业都已开始往AI方向转变,因此未来企业也将更加注重AI的技术应用,以及由此带来的商业模式的进一步升级。

从2011年开始规模化地去处理数据,团队从备案开始做的是一个生产型的积极学习落地,就是帮助公司、科学家等职业人员便利地使用一个AI工具平台,将一切以前难以描述的复杂现象用定量的方法表达出来,让AI真正能够在企业业务流程上起到切实的作用。在此平台上,科学家们不需要写任何代码,只需简单的拖拉便可实现某些明确的规则和流程。

 

 
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天云大数据CEO 雷 涛

 

天云大数据被硅谷GigaOM大数据先锋评论为“改变中国云计算最有影响的企业”,曾被央视做过专题报道。它在人工智能方向领先于BAT发布了分布式AI平台MaximAI,凭借分布式AI能力,自2016开始为金融机构,如人行、光大、兴业、银联等,提供数据模型深入信用风险欺诈等金融业务领域,在2016到2018年连续三年荣获毕马威评选的领先金融科技50强,MaximAI,与科大讯飞一起获得了北美ZDnet评选的十大AI赋能平台奖项。

01AI为发展和转型创新企业双向赋能

范范:请您结合大数据产品或服务,阐述一下AI是如何为金融行业进行赋能的。

雷涛:国内银行里大数据产品很多还是舶来品,都是构建在西方的方法论和工具之上去做的。在比较早的时候用机器学习的方法来构建,比如风险定价等一系列的金融核心业务。但业务都是比较小规模的,很难在整个体系内穿透,尤其面向现在越来越多动态的业务拓展。比如移动互联网引入的支付、引入的线上的各种交易,传统机器学习能力很难支撑动态变化的市场需求。原来几个月要生产一个模型,而现在每年的需求量是数百个。

我们解决了几件事,第一帮他扩大生产规模,一个模型的生产周期从四五个月生产压缩到一两个星期之内,甚至以小时计时来帮他完成。第二降低成本。之前操作模型的都是PHD(博士),还得需要很庞大的数据工程团队去支撑博士团队。而现在我们可以用更基础的AI蓝领,就是本科毕业生通过简单的训练,掌握了对数据科学的一些理解,就可以快速地构建模型。第三会帮助他们做一些创新,对于传统流程、规则不适应的业务,我们通过新的大规模特征的表达,比如深度学习以及用一些新的数据科学手段,帮他们做一些以前业务上覆盖。

范范:那么,除了金融板块还有其他的布局,以及当下的发展情况和创新点竞争优势是怎样的?

雷涛:比如像能源这些貌似夕阳的板块,它对国民的GDP影响还是蛮大的。这些行业在工业沉淀上已经有大量的数据资产,他们的数字化转型还是远超过我们所认同的交易数据。而传感器、物联网带来的工业数据变成一种对人工智能需求的刚需。

怎么用机器的学习方法来赋予机器智能。这种刚需远远大过我们之前的理解。比如对有大量地表数据、地面数据的传感器,油压、温度的传统操作流程里沉淀的副产品。我们拿它预测上万米深的井下发生的事情,这种预测能力完全脱离经验,脱离以前的认知模型(比如我们要画一个地下的构造图沙层盐层水层,才能去理解地下发生了什么)。而现在完全可以通过数学模型把地下的内容构造出来。这些数据的直接表达对生产经营是一个根本性的变化,甚至是会重构产业流程。

 

02拥抱AI,科学的认知和利用

范范:面对AI,广大创业者也有一些数据,他们应该用什么样的心态或状态去迎接、面对呢?

 

雷涛

今天在面向智能市场时,如果没有智能化的认知以及工具,我们是很难构建一个有护城河和竞争力的商业形态。AI一定有横向赋能所有行业的能力,对于新的科创能力而言,如果不去拥抱AI的能力,肯定会被另一些有这个能力的颠覆掉。

范范:对广大创业者而言,他们有什么样的捷径或路径,可以更高更快的提升对AI的认识或认知?

雷涛

如果把AI拆解成ABCDE,A是算法,B是数据,C是算力。ABC在我们产业内可以通过工具的形式赋能。对于行业的应用者而言,他需要关心的是D和E,就是从自己的视角里找到一个AI的落脚点,也就是甲板,这个场景是什么?E就是当我构建了一个业务时新的生态是什么?我跟谁?谁跟我合作?我服务谁?我用什么方式服务?整个新的生态构建是因为智能近来发生了一个很大的变化。

在金融领域,以银行信用卡申请反欺诈为例,随着数据量的增大,数据类型的增多,传统的基于规则匹配的离散式欺诈分析预警系统已经无法识别团伙犯罪,仅基于历史数据进行分析也已无法满足银行现实需求,天云大数据融合银行内部的数据,建立数据挖掘系统,引入地域关系、推荐关系等拓展建立申请人社交关系复杂网络,利用分布式大数据技术与机器学习技术,全量、在线分析数据,建立信用卡申卡欺诈分析预警新模式,极大提高了申卡欺诈团伙犯罪预警的准确率。这就是天云在金融领域D(即应用场景)的应用。


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