方案概述

政府和企业的信息化积累了大量的数据,涵盖其业务、运营、财务等各个方面,随着数据维度的增多和关联度的增强,传统BI的分析方法已经无法充分的挖掘数据中的价值。人工智能的再次兴起为数据提供了新的应用模式,能够从高维度的数据中发现深层的关联关系,精确地进行分类、预测等分析,从而为政府和企业的决策提供依据。同时,人工智能也对政府和企业应用的建设者提出了新的要求。

首先,人工智能在政府和企业的应用要求建设者具备将业务映射到数据的能力。建设者一方面要熟悉业务过程、内容和需求,另一方面需要了解当前所能够掌握的数据资源,并将业务的需求与数据资源关联起来。

其次,人工智能在政府和企业的应用要求建设者具备数据和算法建模的能力。建设者需要具备统计、机器学习、深度学习等领域的专业知识,能够针对业务场景的需求建立数据的模型和算法的模型,并对模型进行训练、验证和优化,使其能够满足业务应用的要求。

除此之外,政府和企业的应用建设者还需要转变传统的应用建设思维,从人工智能的层面理解应用的内容和工作方式,从数据的准备、标注,到模型的更新,实现面向回归、分类、预测、关联发现等类型场景的新型应用。
因此,政府和企业迫切需要一个能够帮助其简单、快速使用人工智能模型和算法方案,释放数据中的价值。

金蝶天燕人工智能应用解决方案是一个集成了大数据缓存、大数据分析处理引擎、人工智能算法模型以及大数据分析与建模平台的整体解决方案,能够帮助用户简单、快捷的实现从数据的采集、缓存到分析建模以及应用与可视化的全过程,降低人工智能在政府和企业中应用的技术门槛。

客户价值

1. 涵盖主流的人工智能算法模型

金蝶天燕人工智能应用解决方案包含了主流的机器学习、深度学习算法,支持聚类与降维、分类分析、回归预测、关联发现、统计分析以及数据可视化等的智能分析应用场景,同时提供面向算法流程训练、优化的主流算法和模型。

2. 提供所见即所得的算法流程建模方式

金蝶天燕人工智能应用解决方案为用户提供交互式、可见即所得的分析和流程建模界面,可帮助用户构建人工智能分析的实验床,通过直观的方式尝试不同的算法,建立数据分析流程和模型,训练、测试、验证和优化分析流程。

3. 支持主流的数据计算引擎

金蝶天燕人工智能应用解决方案支持主流的计算框架,包括主流的Tensorflow、Theano、Keras等人工智能计算框架,支持兼容cuda架构的GPU计算,可适应不同数据量、不同类型业务应用对计算框架、资源类型和计算能力的要求。

产品组合及特性

1. 快速上手

用户通过可见即所得的拖拽式操作,建立数据分析流程

2. 快速建模

模型组件通过黑盒方式运行,用户可通过兼容的组件进行建模,无需具备很深的理论基础

3. 快速洞察

用户可对数据样本进行交互式的分析,样本分析结果随模型变化即时生成

客户案例

中船物贸

中船物贸是中船重工负责物资集中采购的单位,需要管理近千家成员单位上万个品类物资的采购、供应的流程。为实现物资采购及管理的过程,中船物贸建设了物料采购平台,用于处理集团成员单位的采购需求、审批流程以及与供应商对接的过程。

在执行物资采购申请的过程中,成员单位需要在物资的上万个类别中查找到当前所申请物料的类别,按类别相应的模板填写物料申请。由于物资种类繁多,物资的申请过程容易出错,且处理效率较低,大量的时间花费在了物资类别的查找过程中。

基于人工智能应用解决方案,我们对中船物贸积累的近百万条用户物资申请的历史数据进行了特征化处理,从中提取了用户申请物资过程中对物资描述的行为特征,形成特征数据集。通过对机器学习算法的训练,我们使机器学习算法获取了用户输入物资描述的语言习惯,并固化为特定的模型,从而能够根据用户输入物资描述的特征,智能的生成用户所需物资的类别。经过多次的迭代训练,在中船物贸的物资自动分类识别系统中,机器学习模型对物资类别的识别率可达95%。通过物资自动分类识别模型与物资采购平台的集成,我们实现了物资的智能自动归类,系统能够自动根据用户对物资的描述识别物资类别,使集团成员单位的物资申请处理效率大幅提高。