DataCanvas九章云極尚明棟：數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動智慧金融

?10月18日，由IDC主辦的“2019 IDC中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型年度盛典暨第四屆中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)軍用戶頒獎典禮”在北京隆重舉行，本次盛會覆蓋大數(shù)據(jù)+人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、新應(yīng)用開發(fā)、未來工作、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智慧城市等七大ICT市場熱點主題，匯聚千位大中型企業(yè)IT與業(yè)務(wù)決策者、近百家知名廠商、數(shù)十位行業(yè)知名媒體齊聚一堂，共話中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來。

(青檢“案件質(zhì)量評查系統(tǒng)建設(shè)項目”獲IDC Smart City Awards)

由九章云極服務(wù)實施的山東省青島市人民檢察院“案件質(zhì)量評查系統(tǒng)建設(shè)項目”從眾多政府行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用場景中脫穎而出，摘獲2019 IDC中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型政府行業(yè)應(yīng)用場景創(chuàng)新大獎。九章云極聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO尚明棟受邀出席此次大會并發(fā)表主題演講，分享DT時代下數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動智慧金融的新發(fā)展。

(九章云極聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO 尚明棟)

IDC中國區(qū)總裁霍錦潔、國網(wǎng)上海市電力公司副總工程師唐躍中、物理學(xué)家Josh Richards、百度智能云主任架構(gòu)師劉俊等多位知名學(xué)者、企業(yè)家出席本次大會并致辭。會上，尚明棟發(fā)表題為“數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動智慧金融”的主題演講，從行業(yè)全局視角出發(fā)，分享數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的技術(shù)迭代、在金融行業(yè)的落地實踐和未來發(fā)展的洞察。

增強分析，數(shù)據(jù)科學(xué)平臺未來重大方向

從90年代分析時間以月計的Semantic Layer基礎(chǔ)平臺，到千禧年代分析時間縮短到每日/每小時的BI可視化探索平臺，再到2015年后以“增強分析”為方向的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，數(shù)據(jù)分析自此得以實時處理，并突破呈現(xiàn)過去結(jié)果的邊界，開始預(yù)測未來。

為了滿足實時分析、預(yù)測分析的需求，新時代的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺需要具備強大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、實時處理、低算法門檻、支持海量繁雜數(shù)據(jù)、滿足協(xié)作分工等功能。

早在2013年，九章云極就敏銳捕捉到數(shù)據(jù)科學(xué)平臺在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要性，成為中國數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的先行者和領(lǐng)航者。九章云極的核心產(chǎn)品——DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，正是將以人工智能和機器學(xué)習(xí)為核心的增強分析技術(shù)引入到企業(yè)級服務(wù)中，提供模型全生命周期服務(wù)，通過數(shù)據(jù)科學(xué)助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

開放架構(gòu)和AutoML，讓建模沒有“人工”也有“智能”

盡管數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為主流的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)科學(xué)在實際業(yè)務(wù)場景中落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

不同的AI建模項目需要不同的運行環(huán)境，模型的來源途徑多樣難以協(xié)同管理……這些壁壘無形之中成為技術(shù)落地的絆腳石。而在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)建模過程中，數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)往往需要人工把握操作，消耗數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊巨大的時間精力。

開放性架構(gòu)能夠簡化建模環(huán)境的準(zhǔn)備過程、支持內(nèi)外部模型管理發(fā)布、支持多語言和多框架，并有效利用已有資源，加速數(shù)據(jù)模型協(xié)同開發(fā)、資產(chǎn)積累和落地應(yīng)用。

尚明棟指出，企業(yè)想要真正享受數(shù)據(jù)分析的智能化，體驗到?jīng)]有“人工”也有“智能”的高效數(shù)據(jù)分析，自動化是必經(jīng)之路。

(DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺實現(xiàn)三大階段自動化)

作為一個中立的軟件提供商，DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺可以在所有硬件和技術(shù)架構(gòu)上實現(xiàn)開放性支持，輕松處理海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，無縫適配各類物理設(shè)備和云環(huán)境，并且實現(xiàn)寬表加工、特征工程、模型訓(xùn)練三大階段的自動化，涵蓋數(shù)據(jù)和模型的全生命周期，將建模分析效率最大化。

獨創(chuàng)“四庫”，率先解決“知識融合”痛點

隨著Bank 4.0時代的到來，金融行業(yè)對于AI應(yīng)用的需求上升到隨客戶需求而動、實時預(yù)測、快速迭代產(chǎn)品服務(wù)，一個新的行業(yè)痛點——知識融合出現(xiàn)了。加強學(xué)科建設(shè)、培養(yǎng)即懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才耗時將長達數(shù)年，對競爭激烈、追求高效的金融行業(yè)來說已是太慢。

九章云極立于行業(yè)前沿視角，洞察到知識融合難題將是未來5年的企業(yè)AI建設(shè)發(fā)展的最大瓶頸。DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺獨有的“四庫”有效解決行業(yè)AI建設(shè)三大難題：經(jīng)驗及業(yè)務(wù)知識融合，模型資產(chǎn)共享、平臺運維管理，場景化知識遷移。

特征倉庫、模型倉庫、場景模版?zhèn)}庫、AutoML Recipe倉庫，四庫的建立攻克復(fù)合知識人才匱乏、跨行業(yè)知識難以快速貫通的問題，將行業(yè)經(jīng)驗、業(yè)務(wù)知識和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)有效結(jié)合，直接降低客戶對資源的依賴和AI建設(shè)成本，高效實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)知識融合和AI建設(shè)。

九章云極憑借多年中國金融領(lǐng)域的積累沉淀、在AI和Data Science領(lǐng)域的技術(shù)不斷創(chuàng)新以及全面貼合業(yè)務(wù)的Fintech解決方案，受到行業(yè)廣泛認(rèn)可和客戶一致好評。在此前IDC發(fā)布的《IDC MarketScape：中國機器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺廠商評估》報告中，九章云極處于主要廠商位置，并繼而成為中國大陸地區(qū)唯一入選Gartner “Cool Vendors in AI for Fintech in Asia/Pacific”報告的企業(yè)。

目前，九章云極已在金融、政府、交通、IOT、教育等行業(yè)落地諸多應(yīng)用場景。迅猛發(fā)展的行業(yè)數(shù)字生態(tài)和企業(yè)AI需求為數(shù)據(jù)科學(xué)平臺帶來新一輪機遇和挑戰(zhàn)，九章云極將繼續(xù)站在行業(yè)前沿視角，保持技術(shù)創(chuàng)新，以“四庫”解決行業(yè)難題，推動數(shù)據(jù)科學(xué)平臺行業(yè)發(fā)展，用數(shù)據(jù)科學(xué)賦能企業(yè)AI。

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