AI中台:一种敏捷的智能业务支持方案(AI数据中台、智能数据中台)最新PPT课件.ppt
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1、 AI中台:一种敏捷的智能业务支方案 目 录 CONTENTS 1 2 3 4 AI中台的提出 AI中台的目标与定义AI中台的实施路线 实例分析 01 AI中台的提出 中台化战略 金融 在线交易 资讯 医疗 教音 大中台、小前台:沉淀共享服务 打破系统壁垒 业务快速创新 企业能力的中台化 前台业务 业务中台 构建核心业务中心,共 享业务单元能力服务, 支持前台业务快速组合 试错 移动中台 针对APP客户端提供敏P的 移动技术核心,实现快速交 付、跨平台开发、可靠网络 接入等支持能力 数据中台 统一数据标准,沉淀公 共数据,实现数据实体 化融合,对外提供统一 数据服务。 技术中台 计算与A储资源
2、 标准基础设施能力接口,统 一开发框架,提供研发工作 的综合管理、高效辅助服务 以及产品持续发布 企业数据发展方向:智能化 数据智能 好用 从数据洞察到学习预测, 数据驱动创新 提供数据的资产化、融合化、 运营化能力 提供数据平台化管理、 一定程度的自助化功能 数据中台 数据平台 易用 能用 数据功能 可用 对数据源提供基本存储、管理 运维功能 例:金融领域的智能业务需求 金R、医疗、汽车、零售I业在价值链各 B节上的应 C场景归纳 (节选 问题:中台敏捷性 VS AI项目研发复杂性 业务前台 业务智能 需求 用户细分 需求 用户画像 用户聚类 个性推荐 需求 用户偏好 协同过I 智能问答 需
3、求 问题理解 答案检S 数据分析 AI项目 过程复杂 AI模型 构建训练 特征工程 模型 训练 部署 1 工 数据中台 数据中台 敏捷驱动 数据A务 V一化 数据 标准化 数据 实体化 智能数据 模型 计算与存储平台 问题原因 能否对数据中台 1 智能化方兴未艾,研 发处千较原始的阶段, 说明中台能力没有完 全覆盖前台业务研发 2 进行进一步智能化跃 迁,解决上述问题呢 缺乏完 I的生命周期 管理理论,和相 ?的 管理框架 中笨重、重复、低效 的环节,缺乏对AI研 发过程的敏捷支 A Yes No 数据中台 ?该提 中台战略 ?该如 供什么样的智能 化能力? 何敏捷支A智能 化业务需求? 从狭
4、义人工智能的两个领域说起 关注数据 过程复杂 洞察 学习 预测 算法固定 可高度自动化 计算密集型 涉及人工环节 数据中台能否支持所有的 AI需求? 前台智能 业务需求 模型部署 模型训练 性能监控 特征工程 数据标注 数据中台 数据弱相关 数据强相关 AI中台与数据中台的分离 前台智能 业务需求 AI中台 承担复杂的学习 预测类智能需求 研发 集成数据挖掘、 模型训练 特征工程 数据中台 数据洞察智能算 模型部署 法和模型 数据标注 性能监控 AI中台与数据中台的分离结构图 业务前台 业务智能 需求 用户细分 需求 个性推荐 需求 智能间答 需求 AI中台 A型设计 训练 A型/ 算法库 标
5、注管理 I控 服 务 服务编排 学习 预测 数据中台 智能数据 A型 数据标准化 关联分析 主成分分析 数据实体化 异常点分析 数据服务统一化 数据 探索 计算与存储平台 02 AI中台的目标与定义 AI项目的敏捷化需求:两类不同任务 纵 向 任 务 客户画像 智能风控 个性推荐 智能问答 横 向 任 务 自然语言处理 I计算机视 A 纵向任务 复 杂 的 项 目 生 命 周 期 管 理 业务场景 分析 数据获取 数据准备 与分析 特征工程 模型建立 与训练 模型评估 模型部署 性能监控 业务理解 定义目标 定义场景范围 方案设计 数据处理 获取数据 数据分析、预处理 样本采集与标注 模型学习
6、 特征工程 模型迭代 学习与评估 运行监控 模型上线 线上性能评估 持续演进 横向任务敏捷需求 服务的可复用性 模型库、算法库 的有效管理 稳定的运行平台 便捷的数据接口 性能的持续监控 运行监控 平台 语音识别 NLP 理解 图像识别 部署 训练平台 更新 数据准备 特征工程 模型预训练 归纳:AI中台应解决的痛点 AI中台的定义 Al中台是套完整的智能模型全生命周期管理平台和服务 配置体系,基千数据平台服务,通过对智能服务的共享复用、 对智能服务研发相关角色进行管理,以及研发流程的标准化、 自动化,对前台业务提供个性化智能服务的迅速构建能力支持。 . . 03 AI中台的实施路线 AI产品
7、研发生命周 L 业务 需求 业务 理解 I据 获 取 I据涌管理 I据环境分析 I据整理、清洗, 统计分析处理,探索 分析,采样、N注 I据 变 换 , 时序、 图像、NLP特征 算法 选择, 参 I调 优,集成P型管理 错误 分析, P型 测 试,相关评价指N 特征工程 P型训练 P型 学习 I 据 处理 I据准 备 与 分析 P型评估 运丁 监控 P型库 算法 库 P型 交付 A能监控 部署运丁 AI中台主要成分 根据业务需求设计实施 方案,服务编排,通用 方案模板管理 模型特征提取,训练、 评估、调优管理,可复 用模型库、算法库管理 中台管理 业务理解 数据处理 模型学习 运行监 A A
8、I中台角色、 I限统一 A制,资源管 A 数据接入,数据的准备 与分析,采样、标注 模型自动部署,发布、 更新管理,性能监 A, 对外服务接口管理 常见机 /学习相关平台 数据处理平台 训练平台 模型自动训练、优化 数据分析、可视化、 整理、预处理 结果评估、追踪 部署 运行平台 服务 模型部署发 布,对外提供访问 接口 建模平台 模型结构流程建模、 模型编排为服务 监控平台 数据采样、性能追踪、 可视化输出、报警 标注平台 样本获取、人工标注 从平台到中台 业务 建模 服务模型 建模 建模平台 训练平台 中台管理 业务理解 数据处理 模型学习 运行监控 数据处理 标注平台 平台 部署 运行
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