【观察】大数据、人工智能全面赋能 星环科技新时代的新使命

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有人说是炒作,有人说是不可阻挡的科技进步,更有人说是未来10年产业创新的巨大风口。不管你怎么认识它,你都肯定被这个词刷屏了,它就是人工智能。


确实如此,人工智能之所以成为当下的风口和热点,最大的原因在于人工智能应用场景开始持续落地,让人工智能的商业想象史无前例地提升。


这也正是今年11月初,由星环科技举办的“证券基金未来|‘大’有可为”——暨2017星环首届证券基金行业论坛”中,带给众多参会者最直接的印象。


那么,人工智能爆发背后究竟有哪些重要的原因?在具体的实践验证过程中,又有哪些值得借鉴和参考的方向?更重要的是,已经走在技术赋能前沿的企业,又将如何打造更为完善的产业生态链,为中国大数据和人工智能的发展贡献更多的价值?


就此话题,笔者与星环科技创始人孙元浩进行了一场深入的沟通和讨论。


人工智能登上中国创新舞台


在孙元浩看来,人工智能正在成为企业下一个数字化转型的前沿。目前,包括语音识别、人脸识别、安防监控、金融科技在内的一大波以人工智能为依托的新技术以及新应用,都在中国迎来了爆炸式生长,背后重要的原因可以从三个维度来做观察:


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星环科技创始人孙元浩


首先,从宏观环境看,国家相关部门对此高度重视,今年7月20日公布的《新一代人工智能发展规划》就明确提出了中国人工智能“三步走”战略、八大关键技术研究、数十个产业落地、AI人才的培养和引进、以及成立人工智能规划推进办公室等战略规划等。


可以说,作为第四次工业革命的技术代表,人工智能有望为中国在新一轮技术创新大潮中后来居上、实现“弯道超车”提供重要的突破口。


其次,从技术发展看,近几年兴起的第三次人工智能浪潮,根本原因正是计算能力的快速发展,结合互联网、物联网带来的大数据和深度学习等先进算法共同催生而成,其实际应用效果和社会影响力远远超出以往。


换句话说,人工智能从80年代进入学习期,经过了决策树-神经网络-统计机器学习-深度学习的过程,深度学习构建的深度神经网络、大量样本、分布式迭代计算,使得精度有极大提升。


最后,从市场应用看,中国已是人工智能目前最大的市场,也是最大规模的应用市场。无论是从互联网用户的规模,应用的规模,应用的先进程度,以及积累的数据程度,这种势能的叠加都让未来人工智能的爆发变得势不可挡。


以证劵行业为例,目前人工智能的应用就广泛分布在各个领域之中,如智能运营,在数据化的基础上利用人工智能提升业务运营管理效率和效果,包括智能运维、智能推荐和智能客服;还有智能投顾,相比传统的人工投顾,智能投顾的优势主要是节约成本、提升效率,并且能满足个性化需求。


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除此之外,还包括智能量化,在量化交易和征信领域实现人工智能辅导;智能投研,在投资银行和证券研究领域实现智能研报,机会发现;最后是智能监管,利用大数据与人工智能实现智能风控、智能合规审查和反洗钱等。


孙元浩认为,在人工智能的应用上,证劵行业处于第一梯队,甚至远比互联网公司的应用更加复杂。他说:“比如劵商做智能投顾业务,不仅要看一家公司的基本层面,还要涉及宏观经济或突发事件,从而预测股价,然后再选择哪些股票应该卖出,哪些应该买入,可以说它的模型是非常复杂的,并远超互联网公司。”


由此可见,人工智能已经成为了当下中国产业升级和企业数字化转型中的新动能和驱动力。特别是由于中国线上线下生态及场景远比其他国家丰富、多元,经济发展过程中结构性的差异,以及细分行业中不同的应用场景需求,都给了以人工智能等新技术创新以巨大的想象力。


详解星环科技的创新与突破


那么,作为一家大数据公司,星环科技和人工智能之间究竟有和联系呢?在这里就不得不提星环科技Transwarp Sophon,这是一款通用的人工智能平台,是星环科技以帮助企业级用户快速实现人工智能落地为目的而研发的产品。


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对此,孙元浩表示:“尽管人工智能已经有了长足的发展,但是面临的问题依然很大,尤其是当下还需要大量人工做数据标注,此外受限于特定场景限制,也需要更加自动化的软件介入处理。基于此,星环科技很早就开始人工智能的平台的研发,可以说Sophon让业务分析师和数据分析师可以通过内置的行业模板轻松构建对应AI模型,实现了业务价值的提升。”


据介绍,Sophon主要包括以下的特点:一站式图形化人工智能开发环境、高性能的分布式机器学习算法、高效率的交互式体验、完善的深度学习支持以及大量行业应用模板,具体来看:


一是,Sophon整个流程都可以通过拖拽式操作包括:数据导入、数据探索与预览、数据预处理、特征工程、算法选择、模型训练、模型发布、模型管理。


例如,支持多种数据源,用户可以通过多种方式导入数据,除了跟星环大数据平台TDH做深度对接以外,还支持SQL数据库、其他Hadoop集群、多种开源格式,以及目前流行的云存储格式,再如完善和多样的预处理功能,Sophon提供了多达50余种算子,包括但不限于数据清洗、数据规约、数据转换等。


二是,支持上百种分布式算法,对于常见的机器学习算法,Sophon中对应算法的性能相对开源实现有3到10倍的提升。Sophon还支持多种常见算法的流式预测,与业界最强大的SQL流式引擎Transwarp Slipstream结合可以支持流式机器学习。此外,用户可以通过Python、Scala等语言进行自定义算子的封装,轻松扩展现有算法。


三是,用户通过Sophon能快速进行数据探索、迭代建模过程,大大缩短建模周期,模型能更及时地在生产环境进行A/B测试。得益于Sophon的易用性,公司多部门之间可以通过统一的人工智能平台进行协助,提供企业级支持包括:多租户、权限管理、安全控制、团队协作、模型共享、分布式调度等。


四是,用户通过Sophon能快速进行数据探索、迭代建模过程,大大缩短建模周期,模型能更及时地在生产环境进行A/B测试。得益于Sophon的易用性,公司多部门之间可以通过统一的人工智能平台进行协助,提供企业级支持包括:多租户、权限管理、安全控制、团队协作、模型共享、分布式调度等。


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不仅如此,在普通的机器学习领域,Sophon中集成了如证券时序分析、信用卡分期、金融产品推荐、精准营销、客户流失预警等模板。而在图像领域,Sophon支持人脸识别、车牌识别、图像分类、图像搜索、物体检测等。


不难看出,通过Transwarp Sophon这款人工智能平台,用户的业务部门可以不受团队IT技术限制、人员层次限制,即可快速实现数据向业务价值的转化。可以说,星环科技打通了大数据通向人工智能的大门,真正完成创新与突破。


从实践验证到技术赋能背后


在我看来,星环科技在大数据以及人工智能领域有很长时间的实践验证经验和丰富的技术积累。所以,以星环科技为代表的新创科技公司,在今后推动中国大数据和人工智能的发展过程中,无疑有更多的机会贡献自身的价值。


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第一,从市场变化看,如今整个市场趋势已经发生了巨大的转变,那就是以Hadoop为基础的分布式大数据架构已经逐渐取代传统封闭的数据库架构,成为市场的主流选择,这就让星环科技有了更多的市场机会。


实际上,星环科技目前覆盖了金融、政府、交通、公安、能源、电信、电力、教育、航空、物流等多个政企行业,包括中国邮政、人民银行、新三板、恒丰银行、广发证券、南方基金、易方达基金等超过上百家企业都成为了星环科技的客户,这也说明了基于Hadoop架构的分布式数据库正在成为主流。


孙元浩指出,传统交易型数据库市场,传统的数据库短期内不会受到特别大的影响,但是分析型数据库以及非结构化数据的处理方面,都会被基于Hadoop的分布式数据库取而代之。


他强调:“从投资保护的角度,目前还有很多客户选择混合架构来做过渡,但Hadoop已经是大方向了,没有客户愿意同时搞几套平台,因为维护起来太复杂了,所以走向Hadoop是大势所趋,目前只是客户处在过渡阶段而已。”


第二,从生态链发展看,整个大数据市场发展,同样也从过去的“混乱”走向“统一”,在这个过程中,整个大数据发展的链条越来越清晰,所以这也让星环科技越来越能充分发挥自身的价值。


正如孙元浩所言:“中国大数据市场经过这几年发展下来,大家慢慢都看清楚了自身的定位了,每家公司知道自己的整个产业链条中究竟能做什么,可以说整个大数据市场逐渐朝着良性的轨道正在前进。”


目前,除了大数据和人工智能之外,星环科技还加大了和腾讯云的合作,希望通过公有云的平台提供大数据服务,同时星环科技还将提供容器化的PaaS服务,进而帮助客户能够更加方便的构建自身的大数据私有云平台。


此外,星环科技正在大规模推广TDH社区版,稍后还将通过腾讯云平台提供下载服务,而这个版本是免费的,主要面向中小企业市场。星环科技希望让更多的企业都能享受大数据平台带来的好处,这也是星环寻找“长尾市场”最重要的方式。


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不仅如此,星环科技还积极通过合作伙伴渠道来扩大客户的覆盖,目前已经拥有超过500家合作伙伴。在这方面,星环科技希望加大合作伙伴销售支持能力,强化技术培训的力度,让更多的合作伙伴能理解星环的大数据产品,并结合行业特性进行销售。


展望未来,孙元浩表示,星环科技将在容器云、大数据、人工智能三大方向继续保持投入和创新,在他看来:“技术型公司不像做应用和做客户的公司,最大的驱动力就是必须要不断保持创新,因为一旦停止创新,只吃老本,容易让公司停止发展空间和想象力。”


总结来看,星环科技一系列围绕大数据和人工智能领域的布局和创新,不仅是大势所趋,更是星环科技在新时代的新使命。


现在,通过技术、人才、生态输出的方式,星环科技正积极赋能自身没有技术优势的客户完成数字化转型,在这背后,无疑也体现了星环科技希望让更多的企业受益于大数据和人工智能普及,带来更多价值的决心和信心。


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