2023-03-28-爱分析-自主AI能力加速企业智能化转型_33页_3mb

报告摘要

自主AI能力加速企业智能化转型总结

核心内容

随着数据体量的快速增长、算法迭代优化以及算力技术（如CPU、GPU、DPU）的发展，数据科学与机器学习平台正成为企业智能化转型的关键基础设施。该平台整合了从数据接入、准备、特征工程、模型训练、部署到运营的全流程，通过AutoML等技术降低建模门槛，满足不同层次用户的需求，推动企业实现高效决策和业务创新。

主要观点

企业智能化转型需求：企业面临快速变化的市场环境和消费者需求，亟需提升建模效率，增强业务人员的建模能力，以实现敏捷决策和精细化运营。
平台作用：数据科学与机器学习平台通过整合资源、简化流程、提供工具和算法支持，成为企业实现数智化转型的重要支撑。
行业差异：金融行业由于具备较多建模人才，更注重平台的专业性与协作性；而工业等传统行业则更需要低门槛、易上手的建模系统，以赋能一线业务人员。
平台功能需求：平台需支持异构多引擎融合、数据资产管理、模型全生命周期管理、分布式训练、低代码建模、个性化预训练模型等。

关键信息

金融行业数据科学与机器学习平台

用户分类：数据科学家和业务人员，前者负责模型开发与优化，后者需要简单易用的建模工具。
挑战：
- 传统项目制建模导致资源分配不均，算力利用效率低。
- 缺乏统一的数据、代码和模型版本管理，影响成果共享与复用。
- 协作流程不明确，重复性工作多。
解决方案要点：
- 统一资源管理，支持容器化和弹性扩容。
- 建立数据管道，实现多源异构数据的接入与处理。
- 提供多种建模方式（代码、可视化、AutoML），满足不同用户需求。
- 支持模型全生命周期管理，实现资产沉淀与复用。
- 预置主流算法库和框架，支持分布式训练。
案例：山西银行
- 通过九章云极DataCanvas的APS机器学习平台，构建模型实验室。
- 实现算力瓶颈突破，建模效率提升，单个模型成本降低60%。
- 建立跨部门协作机制，实现业务与科技人员的联合建模。
- 提供统一的数据、代码和模型版本管理，支持成果共享和复用。

工业数据科学与机器学习平台

应用场景：设计创新、生产优化、产品检测、智能运维等。
挑战：
- 缺乏专业建模人才，技术门槛高。
- 建模周期长、成本高，模型难以广泛部署和应用。
- 智能设备接入标准不一，影响模型部署效果。
解决方案要点：
- 构建端到端一站式建模平台，支持低代码和AutoML建模。
- 集成工业机理知识与大数据算法，实现特征模板与数据基础的沉淀。
- 支持算力资源的分布式管理，实现模型训练与推理的高效利用。
- 提供兼容国产化软硬件的平台部署方案，确保系统稳定运行。
- 完善培训体系，提升一线工程师建模能力。
案例：某石化企业
- 构建一站式炼化工业大数据分析建模平台，集成数据预处理、主流算法、智能优化和模型自动训练。
- 实现“多通道多尺度卷积神经网络（MCMSCNN）”模型，预测误差<3%，提升产品收率约0.8%。
- 建模周期从2周缩短至1天，建模效率显著提升。
- 模型日调用量超1000次，实现模型资产复用。
- 平台支持“大数据预训练+工艺数据微调”迁移算法，解决数据量不足问题。

结语

机器学习正在向更多行业渗透，数据科学与机器学习平台的需求日益复杂，需根据不同行业特点提供定制化解决方案。平台需融合行业知识，实现多角色协作、多场景适配、高效资源利用和成果沉淀，成为企业数字化转型的重要支撑。

厂商与企业选型要点

厂商能力：需具备行业服务经验、自主研发能力、国产化兼容性及完善的售后服务。
企业意识：需有强烈的科研意识和对数字化的重视，以确保平台顺利落地和持续优化。

报告信息

报告名称：自主AI能力加速企业智能化转型
发布机构：爱分析
发布日期：2023年3月
报告编委：
- 指导人：黄勇（爱分析合伙人&首席分析师）
- 执笔人：孟晨静（爱分析分析师）
- 外部专家：杜晨阳（力维智联五维实验室主任）、王哲（九章云极DataCanvas雅图BU总经理）

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