当前,数字经济蓬勃发展,数字化转型多领域开花。随着各行业数字化转型的加速,行业发展和运营中产生的数据量呈指数级增长,表现出规模性、高速性、多样性和无处不在的全新特点。面对日益繁杂的用户需求和业务场景,如何将数据资产进行有效的管理与运用,是数字化向数治化和数智化转型的重点。
习总书记强调,要充分运用人工智能和数据智能提升国家治理的现代化水平。数据模型作为数据智能的重要工具,对实现公共服务高效化、社会治理精准化和政府决策科学化起着举足轻重的作用,实现1:1业务仿真的数据建模平台已迫在眉睫。相信智慧眼构建的玄武大数据平台核心模块之一云模必将成为数字经济时代实现数据智能的重要依托。
构建关键共性数据建模平台
云模是智慧眼基于机器学习和深度学习构建的一站式、可编排、高仿真的大数据和计算机视觉分析建模平台。云模整合了智慧眼的图形图像、自然语言处理等多项算子,可实现从数据中台对接、数据标注、数据预处理到Pipeline编排、模型训练,模型管理与优化、模型预测、模型部署、模型发布、模型仓库与模型监控等全流程能力支撑,最终帮助各行各业实现数据要素化、要素数字化和数字智能化的业务目标。
云模在横向预置了大数据局、公安、海关、金融、人社、医保等多个行业的视觉算法和数据模型,在纵向同时支持视觉理解、三元组提取、智能对话、意图识别、图谱构建、词云分析等多项核心算法。云模同时支持可视化托拉拽操作,真正做到开箱即用。
云模在算子、算法、编排、调度等多个方面具有核心优势。
l高效自研算子
在算子方面,云模拥有近百个丰富的分布式可视化行业算子,包括预处理、分类、回归、聚类、时间序列、骨干网络及视觉类检测、分割、识别等。这些算子和行业深度融合又分层解耦,最终通过自由灵活组合,能够支撑不同场景的建模需求。
l自动机器学习
云模提供自动建模工具,简化任务调度、模型部署等工程化事项,一键式完成模型训练和部署,实现从数据拆分、训练数据集、黑盒优化算法、模型训练、效果评估等全流程的自动化。
l可视Pipeline建模
在可视化建模上,Pipeline执行器可与各类数据中台无缝对接并实现数据交互,支持各类算子的可视化连接和算法的容器化运行,其运算后的模型支持多类模式发布,同时采用孪生技术模拟所需场景的1:1仿真,让用户无需编写代码即可完成训练和建模的全过程,有效降低使用门槛,真正的释放数据生产力。
推动数据智能多场景落地
云模可广泛应用于各个行业的多个领域。
面向医保方面,云模为医保反欺诈增加了新的防控手段。基于医保业务理解,构建出医保反欺诈行为模型,对结算数据、电子病历等平台采集的住院、门诊、购药等相关数据进行全方位、多维度、长周期的分析,挖掘其中的行为模式、常用药物和治疗项目,再根据聚类算法,将存在的真实性问题数据识别出来,自动分析预判各类不合理诊疗、不合理收费、不合理检查等医保欺诈行为,减少医保基金的流失。
面向社会治理方面,以ZDR管控为例,云模平台通过汇聚ZDR的各类结构化和非结构化数据,以人、事、地、物、组织五要素进行数据建模和图谱构建,利用可视化价值线索分析,智能推理模型算法,实现数据整合、信息共享、数据研判,达到对ZDR的全方位,立体式管控,为上层监管部门全局把控提供实战策略方向,为社会治理建设发挥信息化支撑保障作用。
面向金融风控方面,云模赋能金融机构升级智能风控系统,实现事前、事中、事后全链条风险控制能力。基于金融机构风险偏好和风险政策的要求,云模根据场景提供定制化数据服务,通过采用FL(联邦学习)方式,端到端的建模服务,实现金融机构联合建模,让数据通过加密训练来达到交互的目的,满足业务安全快速应用需求,可全面应用于信贷风控、交易反欺诈等业务场景,为金融业务高速增长保驾护航。
在数字经济浪潮下,数据呈现出海量、多样的复杂特性,与此同时,人工智能已成为我国经济高质量发展的重要“引擎”。智慧眼作为人工智能和数据智能行业领先的整体解决方案提供商,打造的云模产品其基础底座是星辰人工智能平台和玄武大数据平台,嫁接的是行业知识图谱,其贯穿了大数据关键共性平台构建、数据价值挖掘的全过程,必将成为构建全域感知、精准指挥和科学决策的现代化社会治理体系的核心支撑,最终助推各行业数字化成功转型,逐浪前行。