方案概述

政府和企業的信息化積累了大量的數據,涵蓋其業務、運營、財務等各個方面,隨著數據維度的增多和關聯度的增強,傳統BI的分析方法已經無法充分的挖掘數據中的價值。人工智能的再次興起為數據提供了新的應用模式,能夠從高維度的數據中發現深層的關聯關系,精確地進行分類、預測等分析,從而為政府和企業的決策提供依據。同時,人工智能也對政府和企業應用的建設者提出了新的要求。

首先,人工智能在政府和企業的應用要求建設者具備將業務映射到數據的能力。建設者一方面要熟悉業務過程、內容和需求,另一方面需要了解當前所能夠掌握的數據資源,并將業務的需求與數據資源關聯起來。

其次,人工智能在政府和企業的應用要求建設者具備數據和算法建模的能力。建設者需要具備統計、機器學習、深度學習等領域的專業知識,能夠針對業務場景的需求建立數據的模型和算法的模型,并對模型進行訓練、驗證和優化,使其能夠滿足業務應用的要求。

除此之外,政府和企業的應用建設者還需要轉變傳統的應用建設思維,從人工智能的層面理解應用的內容和工作方式,從數據的準備、標注,到模型的更新,實現面向回歸、分類、預測、關聯發現等類型場景的新型應用。
因此,政府和企業迫切需要一個能夠幫助其簡單、快速使用人工智能模型和算法方案,釋放數據中的價值。

金蝶天燕人工智能應用解決方案是一個集成了大數據緩存、大數據分析處理引擎、人工智能算法模型以及大數據分析與建模平臺的整體解決方案,能夠幫助用戶簡單、快捷的實現從數據的采集、緩存到分析建模以及應用與可視化的全過程,降低人工智能在政府和企業中應用的技術門檻。

客戶價值

1. 涵蓋主流的人工智能算法模型

金蝶天燕人工智能應用解決方案包含了主流的機器學習、深度學習算法,支持聚類與降維、分類分析、回歸預測、關聯發現、統計分析以及數據可視化等的智能分析應用場景,同時提供面向算法流程訓練、優化的主流算法和模型。

2. 提供所見即所得的算法流程建模方式

金蝶天燕人工智能應用解決方案為用戶提供交互式、可見即所得的分析和流程建模界面,可幫助用戶構建人工智能分析的實驗床,通過直觀的方式嘗試不同的算法,建立數據分析流程和模型,訓練、測試、驗證和優化分析流程。

3. 支持主流的數據計算引擎

金蝶天燕人工智能應用解決方案支持主流的計算框架,包括主流的Tensorflow、Theano、Keras等人工智能計算框架,支持兼容cuda架構的GPU計算,可適應不同數據量、不同類型業務應用對計算框架、資源類型和計算能力的要求。

產品組合及特性

1. 快速上手

用戶通過可見即所得的拖拽式操作,建立數據分析流程

2. 快速建模

模型組件通過黑盒方式運行,用戶可通過兼容的組件進行建模,無需具備很深的理論基礎

3. 快速洞察

用戶可對數據樣本進行交互式的分析,樣本分析結果隨模型變化即時生成

客戶案例

中船物貿

中船物貿是中船重工負責物資集中采購的單位,需要管理近千家成員單位上萬個品類物資的采購、供應的流程。為實現物資采購及管理的過程,中船物貿建設了物料采購平臺,用于處理集團成員單位的采購需求、審批流程以及與供應商對接的過程。

在執行物資采購申請的過程中,成員單位需要在物資的上萬個類別中查找到當前所申請物料的類別,按類別相應的模板填寫物料申請。由于物資種類繁多,物資的申請過程容易出錯,且處理效率較低,大量的時間花費在了物資類別的查找過程中。

基于人工智能應用解決方案,我們對中船物貿積累的近百萬條用戶物資申請的歷史數據進行了特征化處理,從中提取了用戶申請物資過程中對物資描述的行為特征,形成特征數據集。通過對機器學習算法的訓練,我們使機器學習算法獲取了用戶輸入物資描述的語言習慣,并固化為特定的模型,從而能夠根據用戶輸入物資描述的特征,智能的生成用戶所需物資的類別。經過多次的迭代訓練,在中船物貿的物資自動分類識別系統中,機器學習模型對物資類別的識別率可達95%。通過物資自動分類識別模型與物資采購平臺的集成,我們實現了物資的智能自動歸類,系統能夠自動根據用戶對物資的描述識別物資類別,使集團成員單位的物資申請處理效率大幅提高。

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