2020中国AI中台应用趋势报告_58页_22mb

破解AI工程化难题，AI中台助力企业智能化

核心内容

本报告分析了企业在推进智能化过程中所面临的挑战及AI中台的建设与应用趋势。AI中台作为统一的AI能力支撑平台，通过平台化开发、自动化建模和流程优化，帮助企业解决技术能力不足、资源重复建设、业务响应速度慢和投入产出比低等问题。同时，报告通过多个行业案例，展示了AI中台在不同场景下的应用效果和价值。

主要观点

• 企业智能化需求：随着利润下滑和成本增加，企业开始重视AI技术在流程自动化、分析决策智能化和商业模式创新化方面的应用，尤其在金融、零售、政府与公共服务、工业与能源等领域。
• AI工程化挑战：企业在AI模型开发中面临数据处理复杂、特征工程依赖专业团队、模型评估困难和“烟囱式”开发导致的资源浪费等问题。
• AI中台优势：AI中台通过统一平台、自动化流程和资源管理，有效降低AI应用门槛，提升开发效率，实现降本增效。
• 行业化趋势：随着AI场景的积累，AI中台将更加行业化，形成标准化解决方案，提升模型效果和开发效率。
• 未来构建方式：头部企业将逐步自建AI中台，而中长尾企业则倾向于与平台供应商合作。

关键信息

AI中台架构与功能

AI中台主要包括以下四层：

1. 开发平台层：负责数据处理、模型训练与发布，兼容多种算法框架。
2. 资产层：提供算法库与样本库，内置多种AI算子与AutoML模块。
3. 业务逻辑层：将业务问题转化为数学问题，提供可复用的建模模板与服务编排能力。
4. 平台管理层：负责资源统一管理、权限控制和多云平台对接。

AI中台应用场景

• 金融行业：AI中台应用最为成熟，涵盖智能风控、智能投研、用户画像等场景。
• 消费品与零售：AI中台应用仍处于起步阶段，主要集中在营销推荐领域。
• 政府与公共服务：AI中台在智慧医疗、智慧交通等领域有应用，但整体进展较慢。
• 工业与能源：AI中台应用尚处于早期，主要集中在生产管理和设备运维等场景。

实践案例

• 厦门国际银行：通过星环科技的AI中台，实现机器学习平台建设，提升模型开发效率和业务效果。
• 中原银行：借助九章云极DataCanvas平台，构建智能化风控与推荐系统，实现降本增效。
• 泉州水务集团：与埃睿迪合作，通过iReadyInsights平台，实现管网智能监控、智能调压等场景。
• 某手机品牌商：采用滴普科技的云边端AI中台，提升质检效率和准确率。
• 华电电科院：与创新奇智合作，利用Orion自动化机器学习平台提升风场智能运维能力。

AI中台未来趋势

• 行业化发展：随着场景经验积累，AI中台将更加聚焦垂直行业，形成标准化解决方案。
• 平台自建与合作并行：头部企业倾向于自建AI中台，中长尾企业则依赖平台供应商和合作伙伴。
• 技术融合：未来AI中台将融合联邦学习、多方安全计算等技术，提升数据安全与隐私保护能力。
• 自动化与智能化：AI中台将不断提升自动化水平，实现从数据接入、处理、建模到部署的全流程智能化。

结语

AI中台是企业智能化转型的重要基础设施，通过平台化和自动化，解决AI工程化难题，提升业务效率和价值。随着AI应用场景的不断拓展，AI中台将发挥更大的作用，推动企业实现智能化升级。