隨著AI在技術和商業(yè)上的發(fā)展，過去AI企業(yè)單純向傳統(tǒng)企業(yè)技術輸出的模式已悄然改變，全產業(yè)鏈都已參與進來，隨之而來的是AI應用的快速滲透和對相應場景的革新優(yōu)化。因此，在企業(yè)內部建立一個可以驗證的AI全生命周期管理體系非常關鍵，AI中臺是最佳解決方案。

單純的技術輸出模式已改變，AI成為全產業(yè)鏈革命

“商業(yè)落地”已成為人工智能發(fā)展到當前階段鮮明的主題詞，過去人工智能技術驅動階段重在AI算法模型的比拼，如今更依賴商業(yè)場景洞察、專家團隊實力，將AI技術與行業(yè)實際需求結合，產生應用與經濟價值。

目前AI技術的突破已對安防、金融、客服、醫(yī)療健康、零售、廣告營銷、教育、城市交通、制造、農業(yè)等十大傳統(tǒng)產業(yè)產生了深遠而又重大的影響。

整體來看，過去AI企業(yè)單純向傳統(tǒng)企業(yè)技術輸出的模式已悄然改變，全產業(yè)鏈都已參與進來，隨之而來的是AI應用的快速滲透和對相應場景的革新優(yōu)化。

以人工智能相關技術在財富管理領域的應用為例，它通過一系列智能算法綜合評估用戶的風險偏好、投資目標、財務狀況等基本信息，并結合現(xiàn)代投資組合理論為用戶提供自動化、個性化的理財方案。其實質是利用機器模擬理財顧問的個人經驗。

AI人才稀缺、AI應用的分散化建設是規(guī)模化落地痛點

目前AI在各行各業(yè)的需求均呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的趨勢，但在實際的項目落地過程中卻還存在著不少問題需要解決。

對于傳統(tǒng)業(yè)務型企業(yè)而言，要想在較短的時間內組建一只AI人才團隊，其成本是非常高昂的，AI團隊的稀缺性和專業(yè)性使得大量的AI需求被堵死在了企業(yè)內部；

在目前AI基礎設施發(fā)展階段和成熟度下，大部分的金融、安防領域等客戶還是以細分的垂直應用采購為主，AI應用的分散化建設會導致智能孤島，使得企業(yè)內部很難做到AI應用的統(tǒng)籌規(guī)劃和協(xié)同效應。

AI的快速發(fā)展主要依靠三大要素，其一是海量的數據資源，可以用做機器的學習訓練；其二就是算法模型的突破，更快更優(yōu)的模型設計可以帶來更加精準的學習能力和更低的資源消耗；最后是算力資源，對于大型企業(yè)，細粒度的資源優(yōu)化調度可以為企業(yè)內部帶來極大的成本節(jié)省，AI應用的建設需要這么一套靈活的資源管理調度引擎；

除此之外，目前在企業(yè)內部對于AI應用項目的成效評估、驗證還沒有一個體系化的工具，使得部分業(yè)務部門目前對AI應用還抱著觀望態(tài)度，對AI應用的投入產出比有較多的考量，所以如何建立可以驗證的AI全生命周期管理體系是一個非常關鍵的問題。

AI中臺解決方案：一站式賦能企業(yè)AI應用，最大化數據與資源價值

AI中臺作為AI落地過程中的最佳解決方案，起到了承上啟下的作用。向下一方面可以充分調動和挖掘企業(yè)內部大數據的價值，一方面又能夠最優(yōu)化調度企業(yè)內部昂貴的計算資源，做到資源的充分利用；向上則可以為企業(yè)內部的不同應用提供AI算法與模型能力。

對于企業(yè)內部高昂的AI成才成本，AI中臺通過自動化機器學習模塊和內置了海量算法的可視化建模模塊最大化降低使用AI的門檻，讓更多的人員可以參與到企業(yè)內部AI應用的構建過程中；對于分散化應用構建產生的智能孤島現(xiàn)象，AI中臺也可以通過對AI項目的管控做到企業(yè)AI戰(zhàn)略的整體規(guī)劃和統(tǒng)籌；此外，AI中臺還提供了豐富的協(xié)同開發(fā)工具，支持算法模型的復用和共享，最大化團隊協(xié)作效率。

DataExa-Insight是一個面向企業(yè)級賦能的人工智能中臺產品，從2014年至今已經歷過5個大版本的迭代，在金融銀行、公安、監(jiān)管、國防等單位均有成功的落地經驗。

平臺以AutoML、跨AI平臺協(xié)議等技術為基礎，提供人工智能應用構建全生命周期支持，支持科學家、工程師、算法研究員、分析師等全角色協(xié)同工作，輸出包含機器學習和深度學習的算法級、組件級、引擎級、應用級全棧能力，涵蓋了圖像識別、自然語言處理、預測分析等數百種AI應用算子，并對計算資源（大數據集群、GPU集群等）進行統(tǒng)籌優(yōu)化調度。實現(xiàn)人工智能應用構建的平民化、自動化、標準化、安全化，幫助客戶快速實現(xiàn)人工智能應用落地，達到可持續(xù)性“業(yè)務智能化、智能業(yè)務化”的目標。