經(jīng)濟新常態(tài)下，如何對海量數(shù)據(jù)進行分析挖掘以支撐敏捷決策、適應(yīng)市場的快速變化，正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。而機器學習算法能識別數(shù)據(jù)模型，基于規(guī)律完成學習、推理和決策，正廣泛的應(yīng)用在金融、消費品與零售、制造業(yè)、能源業(yè)、政府與公共服務(wù)等行業(yè)的各種業(yè)務(wù)場景中，如精準營銷、智能風控、產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)備監(jiān)管、智能排產(chǎn)、流程優(yōu)化等。

2月13日，愛分析發(fā)布了《2023數(shù)據(jù)科學與機器學習平臺廠商全景報告》，報告重點研究數(shù)據(jù)科學與機器學習平臺市場，面向金融、制造與能源、政府與公共服務(wù)等行業(yè)，進行業(yè)務(wù)場景的代表產(chǎn)商能力評估。同盾科技憑借自主研發(fā)的“基于人工智能的決策智能平臺-智策”入選代表廠商。

報告指出，近年來，企業(yè)對機器學習的應(yīng)用越來越廣泛。一方面，數(shù)據(jù)量的激增、算法的突破以及CPU、GPU等多種算力技術(shù)的發(fā)展，為以機器學習為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理等技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ)；另一方面，市場環(huán)境的快速變化對企業(yè)決策敏捷性要求增強，不僅推動企業(yè)將機器學習模型應(yīng)用到營銷、風控、生產(chǎn)等更多業(yè)務(wù)場景，也對模型精度、模型開發(fā)敏捷性以及模型應(yīng)用廣度提出更高要求。

對于金融、制造業(yè)、政府與公共服務(wù)等企業(yè)來說，對數(shù)據(jù)科學與機器學習平臺的需求主要體現(xiàn)在以下四個方面：

第一，降低機器學習建模門檻，使非專業(yè)建模人員也能掌握機器學習建模技術(shù)，賦能業(yè)務(wù)發(fā)展；第二，提供定制化算法、模型部署和運營服務(wù)，快速創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值；第三，縮短企業(yè)建模周期，提高業(yè)務(wù)敏捷響應(yīng)度；第四，提供咨詢服務(wù)，提升企業(yè)模型質(zhì)量。

對此，同盾科技經(jīng)過多年創(chuàng)新實踐打造的“基于人工智能的決策智能平臺-智策”，圍繞數(shù)據(jù)價值增值過程，通過機器學習、決策引擎、知識圖譜等技術(shù)的組合應(yīng)用，從數(shù)據(jù)治理到模型訓練、自動化決策再到模型自動調(diào)優(yōu)等，成為貫穿業(yè)務(wù)決策前中后全流程的核心?！爸遣摺蹦軌騿为毣蛳到y(tǒng)地與客戶業(yè)務(wù)場景進行深度耦合，全鏈路支撐客戶智能化應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，讓決策驅(qū)動流程，實現(xiàn)閉環(huán)式?jīng)Q策，賦能客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

基于核心平臺“智策”，同盾科技已服務(wù)金融、政企等超1000家大中型機構(gòu)，并逐漸讓決策智能技術(shù)成為各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的底層基礎(chǔ)設(shè)施，幫助各機構(gòu)實現(xiàn)以下價值：

讓數(shù)據(jù)形成資產(chǎn)：平臺針對數(shù)據(jù)體系、標簽體系、畫像體系進行持續(xù)迭代建設(shè)，建立知識通用庫，實現(xiàn)知識體系共創(chuàng)可共享。

提升自動化智能決策能力：平臺通過天策-決策引擎、云圖-知識圖譜、極溯-指標平臺等各類產(chǎn)品的自動化緊密協(xié)作，提高業(yè)務(wù)自動化程度、智能決策水平和運營管理效率。

自適應(yīng)、可量化：平臺囊括了“決策+量化+運營”一體化的決策運營框架，進行實時智能決策，讓諸如營銷、風險管理等業(yè)務(wù)始終保持在最佳狀態(tài)。

隨著數(shù)字化建設(shè)的逐步深入，同盾科技相信產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和決策智能化將是重要演進方向，同盾也將以此為契機，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)智能技術(shù)與決策智能技術(shù)優(yōu)勢，深耕產(chǎn)業(yè)數(shù)字化場景和客戶業(yè)務(wù)需求，真正賦能行業(yè)業(yè)務(wù)價值提升。