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百分點領航政企業務升級

來源:沈陽市政府采購中心 發布時間:2019-12-31 15:33
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人工智能技術成熟度逐漸提升,但由于業務場景千差萬別,單一的技術很難解決所有問題。感知智能只能實現對語音、圖像和人臉的識別,而認知智能可以更好地理解語言的含義,實現和人類的交互,以及各種洞察和決策分析。

當前業務的實際需求正在推動大數據、人工智能等多種技術走向融合。一方面,大數據與人工智能是相輔相成、互相融合與銜接的,這兩者融合的趨勢非常明顯。另一方面,人工智能三個流派——符號主義、連接主義和行為主義也在走向融合。

其中,符號主義的代表是知識圖譜和專家系統,連接主義的代表是深度學習和人工神經網絡,行為主義的代表是強化學習和機器人。各流派各具優勢,但也存在不足。比如,連接主義中的深度學習雖然預測精度高,但可解釋性弱,而且需要大量的標注樣本。符號主義擁有良好的解釋性,行為主義不需要標注樣本。因此,需要將三個流派融合,相互彌補缺陷,實現機器向人一樣決策。

作為率先發展大數據+認知智能技術的先驅公司,百分點構建了以數據治理為核心的大數據全棧技術產品,和以自然語言處理、動態知識圖譜為核心的認知智能技術產品,通過多技術融合的方式,來解決非結構化數據處理問題,構建復雜事物間的聯系,最終提升機器決策能力。

推進AI三大流派融合,百分點領航政企業務升級 | 愛分析調研

 

尤其在認知智能技術突破中,百分點積極探索三個流派的融合。比如將深度學習和遷移學習融合,實現在標注量小的情況下依然能達到較高的準確率;將深度學習和知識圖譜融合,實現對自然語言更好地理解。目前已在情感分類、智能校對、智能問答、小語種翻譯中取得了不錯的效果。

在賽道的選擇上,百分點立足于自身技術能力和客戶業務需求,選擇應用場景豐富且數據量大的行業重點服務,如公共安全、數字政府、媒體出版和零售快消等,為客戶提供從咨詢到技術服務到業務決策再到運營的全流程服務。與此同時,跟隨國家“一帶一路”倡議,百分點作為首家出海服務海外國家數字化建設的企業,已幫助亞非拉多個國家搭建了國家級大數據和人工智能平臺。

在零售快消領域,百分點通過將深度學習和知識圖譜融合,對網絡用戶評論進行分析,解構產品細節的優缺點,指導產品研發方向。

在公共安全領域,百分點構建知識圖譜建立公安五要素人、事、地、物、組織的關系,快速識別異常線索,并對線索進行不同維度的分析,提升公安執法效率。

隨著認知智能技術的不斷發展,技術在行業中的落地應用不斷加深,政企的業務將迎來全新的變革。

近期,愛分析對百分點首席運營官劉鈺、首席算法科學家蘇海波、首席架構師黃偉進行深度訪談,就百分點的技術和產品進展情況、對客戶需求的理解、技術的發展方向等方面進行了深度的探討,現將訪談內容進行分享。

推進AI三大流派融合,百分點領航政企業務升級 | 愛分析調研

圖片從左至右依次為: 首席運營官劉鈺、首席算法科學家蘇海波、首席架構師黃偉

重點探索認知智能三個流派融合

愛分析:百分點的認知智能技術有哪些新進展?

蘇海波:主要是推進認知智能三個流派的融合。

我們首先是在深度學習和遷移學習的融合上做了比較多的探索,目前深度遷移學習模型已經應用到了認知智能的許多具體任務上,包括命名實體識別、情感分類、內容校對以及智能問答等都取得了不錯的效果。

其次,通過知識圖譜和深度學習的融合,實現對自然語言更好地理解。在深度學習融合知識圖譜方面,我們在研發如何將深度學習與快消零售、公安的知識圖譜相結合,提高這兩個領域的語言認知水平。

在連接主義和符號主義流派的融合方面,還有目前特別熱門的圖神經網絡,也就是GNN技術,它為深度學習模型賦予了一定的因果推理能力,彌補了深度學習模型的軟肋。

最后,在深度學習融合強化學習方面,我們實驗室自主研發的智能對話機器人產品正在研發該項技術。通過用戶模擬器和機器人對話,給出對話的反饋信號,通過深度學習模塊進行意圖識別和任務中的槽位信息提取,再通過強化學習模塊對模擬器產生的大量樣本進行模型訓練。

愛分析:三個流派的融合能解決哪些問題?

蘇海波:在深度學習和遷移學習的融合中,由于深度學習需要依賴大量的標注樣本,而在實際中標注數據往往是不足的,而且標注工作的代價高。通過深度學習和遷移學習的融合,解決小樣本問題,即在標注數據比較少的情況下,解決實體、關系和屬性的抽取問題。

其次是解決小語種問題,現在小語種國家的客戶需求很大,但這些國家的標注數據通常比中國要稀缺得多,如何提升小語種標注的效果是非常大的挑戰。

愛分析:深度遷移學習技術在迭代優化過程中主要面臨的挑戰有哪些?

蘇海波:舉例來說,BERT模型是典型的深度遷移學習技術的代表,其面臨的問題主要有以下幾點。

第一,模型對于長文本處理做的不夠好。第二,模型的訓練對硬件資源要求較高,普通開發者很難負擔得起。第三,因為模型大,預測時間長,無法滿足客戶實時服務的需求,需要進行預測性能的優化。第四,如何將深度遷移學習和知識圖譜這兩個流派進行融合,也是未來技術上要突破的方向。

愛分析:認知智能三個流派的融合在產品實踐上有哪些新進展?

蘇海波:比如百分點認知智能實驗室研發的輿情情感分析系統,對比采用傳統的深度學習模型,需要標注10,000個樣本,才能達到80%左右的分類效果,但百分點采用了深度遷移學習,只需要1,000個樣本,就能達到80%左右的分類效果。

對于深度學習和知識圖譜的融合,已經在探索實踐如何將自然語言處理與快消零售、公安的知識圖譜相結合,提高這兩個領域的語言認知水平。

還有增強分析,通過自然語言與系統進行可視化互動,結合智能推薦、智能問答、智能挖掘等增強分析能力給用戶推薦針對性的報告,這是我們后續重點要提升和商業化的技術。

愛分析:對于技術發展方向的考慮是結合客戶的需求還是百分點內部的技術規劃?

蘇海波:是幾個方面的綜合考慮,我們結合企業客戶的需求,以及自身技術積累的優勢,來決定技術的發展方向。首先是和我們聚焦的行業有關,比如公共安全、媒體出版,這些行業中的一些場景需求驅動了對于認知智能的需求。同時,這些需求跟我們自己的技術積累相匹配。

認知智能工具和決策類產品齊頭并進

愛分析:2019年百分點在產品方面有哪些新進展?

蘇海波:這半年的時間,公司的產品進展主要是在認知智能產品線上進行豐富和升級,一共包括三條產品線:認知智能工具產品線、企業市場決策產品線和公共安全決策產品線。

關于認知智能工具產品線,我們重點對智能媒體審校系統、智能翻譯系統和智能商業分析系統進行了升級。智能媒體審校系統主要針對新聞中的文字、圖片和視頻進行多媒體的審核,因為隨著5G時代的到來,未來新聞中視頻的內容會越來越豐富。智能翻譯系統主要服務于我們的海外業務,包括中文、英語、俄語、阿拉伯語、法語等12種語言兩兩之間的互譯,翻譯的效果和谷歌翻譯持平。智能商業分析系統就是我們去年發布的產品Clever BI,最新的2.2版本在智能推薦、智能問答、智能挖掘等增強分析的效果上進行了進一步的優化。

關于企業市場決策產品線,我們持續研發迭代新版本的智能輿情分析系統,智能消費者洞察分析系統,這個系統也就是我們去年發布的產品DeepQuest,目前已經服務了歐萊雅、星巴克、華為等眾多客戶。

關于公共安全決策產品線,我們發布了DeepFinder3.0,這個版本中增加了比對碰撞(Cross Check)分析、數據挖掘框架等功能,目前已經在客戶中落地,取得了非常好的使用效果。同時,我們還在封閉開發新的公共安全決策產品,服務于我們的海外客戶。

愛分析:對于企業市場決策如輿情和商情分析,今年相比過去的傳統做法有哪些提升和改進?

蘇海波: 過去對于這種海量的非結構性文本,需要對內容進行抽取,依靠人力去打標簽,后來技術發展由機器學習、深度學習等自動化技術完成打標簽的過程。這個過程中面臨的瓶頸是數據量不足,從而發展出了深度遷移學習技術,實現對標注信息少的數據進行精準打標簽的效果。

愛分析:企業市場決策和公共安全決策兩類產品線的業務場景訴求和底層技術能力是否有差別?

蘇海波:技術上是有共通的地方,通常的邏輯是對采集到的結構化、非結構化數據進行處理,然后進行整合分析。盡管處理的數據類型不同,但所使用的技術如實體識別、關系抽取、知識圖譜技術等都是有共通之處的。只是上層的應用場景有差別,中間層和底層的技術都是通用的。

愛分析:目前,認知智能的產品是以什么形式交付給客戶的?

蘇海波: 百分點認知智能的產品分為本地化部署和SaaS兩種交付方式。

對于政府決策類產品,如公共安全類產品DeepFinder,采用的是本地化部署的方式交付,會給客戶布一套獨立的系統。

對于企業市場決策類產品,如智能輿情分析系統,以SaaS平臺的形式交付,給客戶提供SaaS賬號。

全棧大數據輔助政企業務決策

愛分析:在產品落地過程中,主要解決了企業的哪些需求?

劉鈺:以兩個典型的服務案例來說:一是中國免稅品集團,百分點幫助它搭建了數據中臺和業務中臺,拉通了商品流轉所涉及的多個系統,優化了業務全流程,實現數字化和智能化升級,并最終提升了利潤和毛利率。

我們與中免一起制定了三期的計劃,不僅針對營銷環節,而是面向業務全生命周期,包括采購、物流、庫存等環節。中免的會員、交易、商品、營銷、店鋪、GIS等多維度數據被拉通,進而順暢地流轉,經營分析、供應商議價、門店協同采購、進銷存優化等能力得到了大幅提升。百分點還幫助中免搭建了一套智能營銷體系和商業模型,建立了與顧客多觸點的及時互動,實現無感的營銷,進一步提升了利潤。

第二個案例是一家制造企業,需求是利用數字化的方法優化生產,提高生產效率。在小批量多訂單的生產過程中,基于AI智能模型算法,綜合考慮款式、設備、工序、員工能力等因素,對產線進行實時的動態規劃,也可以保持工序間節拍平衡,讓員工與操作任務之間始終處于最佳匹配狀態,減少瓶頸,提高整體生產效率。

愛分析:對于大量細顆粒度信息的分析可以怎樣幫助客戶優化業務?

蘇海波:首先是新產品的研發,對于產品改進方向的指引。比如一款手機,需要改進攝像頭、充電性能還是外觀?這里面涉及很多的細節。以前只能通過調研問卷的方式收集反饋意見,樣本量小、很難覆蓋大量用戶的意見。通過互聯網電商平臺收集的用戶反饋評論,細節更豐富,可以多維度了解用戶對產品的使用感受。通過文本分析,可以了解產品的優勢和缺點,從而指導產品研發升級的方向。

第二,可以實現對競品的分析。通過與競品進行比較分析,明確自身產品的優勢和缺點,并有針對性地改進。

另外,可以對產品未來趨勢賣點進行分析。通過對網絡用戶討論的內容進行分析,提前分析出產品未來可能的新賣點,以便企業提早布局。

愛分析:為了解決業務問題需要做大量非數據類的工作,這是否偏離了最初做數據業務的初衷?

劉鈺:沒有偏離。百分點在三年前就提出了智能進化三部曲:從感知、認知到決策,最后的決策一定是業務決策而不是技術決策。技術、產品都是服務于業務決策的手段,最終目的是為了解決業務問題。

知識圖譜深度挖掘解構線索,提升公安辦案效率

愛分析:公安部門具體有什么需求需要采用新的引擎或產品來解決?

黃偉:公安的業務模式大概會分為三個階段。第一階段是找線索,在線索中找異常的人、車或物。第二階段是對線索進行分析,通過線索的各個維度去擴展,由一個線索擴展出更多的線索,由業務人員去分析線索里是否有異常的情況。最后一階段是生成結論性的報告。

百分點的產品解決方案覆蓋了這三個階段,比如在找線索階段,通過提供基于知識圖譜的模型引擎,定時挖掘線索。其中既包括基于公安業務積累的戰法,也有直接基于知識圖譜的算法內置在公安系統中,輔助公安實時地尋找線索。

在分析階段,查數據是最基本的需求。由于公安的數據非常多,又都存儲在不同的系統,以前需要花費很多時間來查,現在我們把數據匯聚在一起,輸出成知識圖譜后,可以由統一的入口查詢,獲得信息的全貌。查詢之后,還可以對關系進行分析,比如親屬關系、打電話建立的關系等,可以在時間、空間關系維度去擴展分析,構建更全貌的信息。

最后輸出報告,可以輔助警方的實際執法行動。大數據和認知智能技術的引入,極大地提升了公安執法的效率。無論是大量數據或小量數據的應用場景,效率都得到了提升。

愛分析:認知智能技術在協助警方辦案過程中的深層邏輯鏈條是怎樣的?

黃偉:第一,對于在數據中找異常點的情況,比如通過判別在正常入住酒店時間之外的時間入住酒店的行為為異常點,發送報告給警方。

第二,是在數據中找相似點,比如警方提供了一批數據,要我們幫助他在其中尋找毒販。我們的做法是在數據中找相似點,進行排序,列出前10位嫌疑最大的人去分析關系,進一步縮小范圍。

第三,是時空相關分析,比如對于套牌車的識別,如果出現了時空的悖論,我們會把分析結果報告給警方,可以幫助警方解決淺層認知的問題。對于深層決策判斷誰是嫌疑人或恐怖分子,則需要警方自己下結論。

全程領航政企業務升級

愛分析:百分點認知智能實驗室明年規劃重點是什么?

蘇海波:實驗室明年的重點規劃包括技術的規劃以及產品的規劃。

關于技術的規劃:第一個方向是深度遷移學習,我們今年已經積累了很多實踐的成果,但是仍然還有一系列的技術問題要解決,包括如何融合領域的知識提升預訓練模型的效果,如何采用輕量級的預訓練模型提供實時的線上服務等;第二個方向是知識圖譜,重點是解決在小標注樣本下,實體和關系的抽取問題。第三個方向是小語種的語義識別,包括英語、俄語、阿拉伯語、法語等,我們服務的海外客戶有非常多的小語種NLP需求。

關于產品的規劃:前面提到過認知智能包括3條產品線:在工具產品線上,我們的智能媒體審校系統、智能翻譯系統及智能商業分析系統,算法效果類指標需要持續優化,我們明年的目標是要朝著細分行業的第一去努力,同時會孵化新產品;在企業市場決策和公共安全決策產品線上,一方面我們會加快已有產品的商業化落地,另外會孵化出幾款新的產品。

愛分析:企業數字化轉型走向深入,部分領先的甲方企業已經開始積累和對外輸出自主AI能力,百分點作為技術服務商如何看待這個趨勢?

劉鈺:任何企業都有自己的核心競爭力,對于甲方企業來說,如果要專心做主營業務,那么在技術輸出上理應不會投入最優質的資源。對照國外目前第三方技術企業和甲方公司的關系,分工是非常明確的,由專業的人做專業的事情,我認為這也會是中國企業10年之后的競合狀態。

國內還處于數字化轉型的初級階段,行業數據尚未拉通。數字化進程推進中,在共享數據源方面會出現更多合作機會,企業跨界合作和行業競合關系都會發生很大變化。目前,百分點正在和多個政府和企業客戶探索聯合運營的新模式和新業務。

百分點其中一個定位是做企業數字化轉型的技術合伙人,在企業運營環節與客戶深度合作,給客戶帶來可量化價值。依然以中免集團為例,我們基于數據中臺和運營中臺,定制化地為客戶構建了運營指標體系,改善了整個集團的管理能力。除此之外,百分點還創新了合作模式,與人民出版社戰略簽約,共同運營“黨員小書包”APP項目。

 


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