2020爱分析·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面临的挑战与AI中台的应用价值，探讨了AI中台在不同行业的应用现状与未来趋势。

主要观点

• 企业智能化需求：随着利润下滑和经营成本增加，企业普遍意识到智能化的重要性。智能化主要体现在流程自动化、分析决策智能化和商业模式创新化。
• AI工程化挑战：企业在AI工程化过程中面临技术能力不足、资源重复建设、业务敏捷响应度低和投入产出比低等问题。
• AI中台的作用：AI中台通过平台化开发模式，提升AI应用的开发效率，降低资源浪费，提高模型准确率和业务敏捷性。
• 行业应用现状：金融行业AI中台应用进展最快，消费品与零售、政府与公共服务、工业与能源等行业进展较慢，但已有头部企业开始实践。
• 未来趋势：随着AI应用场景的增加，AI中台行业化趋势明显，头部企业倾向于自建平台，中长尾企业则倾向于与平台供应商合作。

关键信息

企业智能化需求与挑战

• 数据基础完善：企业内部结构化和非结构化数据量增长，为AI应用提供基础。
• 业务需求爆发：企业各业务条线存在降本增效的诉求，AI可应用于生产制造、供应链、营销与销售、交付与服务等环节。
• 挑战：
  • 技术能力不足
  • 资源重复建设
  • 业务敏捷响应度低
  • 投入产出比低

AI中台助力企业智能化落地

• AI中台架构：包括开发平台层、资产层（算法库&样本库）、业务逻辑层和平台管理层。
• AI中台优势：
  • 提供统一的AI能力支撑
  • 实现模型开发流程自动化
  • 降低技术门槛，提升开发效率
  • 提供统一的资源管理，减少资源浪费

AI中台应用场景与实践案例

• 金融行业：AI中台应用进展最快，某国有银行通过机器学习平台实现降本增效。
• 消费品与零售行业：AI中台应用进展较慢，但头部企业已开始实践智能推荐等应用。
• 政府与公共服务行业：AI中台主要用于智慧医疗和智慧环境，部分企业已实现智能化管理。
• 工业与能源行业：AI中台应用尚处于早期阶段，但部分企业已实现智能质检和智能运维。

AI中台未来趋势展望

• 行业化趋势：随着场景经验积累，AI中台将向垂直行业定制化发展。
• 头部企业自建AI中台：未来头部企业将基于平台自建AI应用，提升开发效率。
• 中长尾企业合作开发：中长尾企业仍倾向于与平台供应商合作，构建AI中台应用。

结语

AI中台通过平台化开发模式和机器学习技术，解决了企业在AI工程化过程中的诸多问题，提升了智能化应用的效率和效果。随着AI应用场景的增加，AI中台将在各行业中发挥更大作用。

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