當(dāng)前，人工智能浪潮席卷各行各業(yè)，不同領(lǐng)域的企業(yè)紛紛加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。星環(huán)科技作為全球領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)與人工智能基礎(chǔ)平臺供應(yīng)商，致力于打造通用型人工智能平臺產(chǎn)品，不斷進(jìn)行易用性優(yōu)化，降低人工智能門檻，讓更多企業(yè)的可以擁抱人工智能。

2015年甚至更早的時候，就有眾多企業(yè)借助星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的實踐。金融是數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用最完善的行業(yè)，星環(huán)科技最早就是和銀行、證券、保險等領(lǐng)域的客戶展開了廣泛的人工智能嘗試。星環(huán)人工智能平臺Sophon可對金融業(yè)的客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測和識別分析，推進(jìn)從數(shù)字金融到智慧金融的升級，以此實現(xiàn)智能的風(fēng)險控制，還能夠部署客戶流失預(yù)警、貸款違約預(yù)測、精準(zhǔn)營銷等系統(tǒng)。

以某銀行客戶的精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)為例，以星環(huán)人工智能平臺Sophon為基礎(chǔ)，結(jié)合傳統(tǒng)精準(zhǔn)營銷策略，在海量數(shù)據(jù)中重新訓(xùn)練模型。新的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)包括對公推薦，零售推薦，獲客推薦等子系統(tǒng)。理財產(chǎn)品推薦上線以來，產(chǎn)品推薦成功率比專家經(jīng)驗排序模型最高提升10倍。模型上線之前，手機(jī)銀行理財產(chǎn)品推薦的點擊率在10%左右，個性化推薦投入使用之后點擊率在13%，提升了30%。新的獲客推薦引擎，相比傳統(tǒng)盲發(fā)模式，發(fā)送原38%的短信即可覆蓋80%的客戶。交叉對比顯示，零售客戶響應(yīng)率提升600%。

對于大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)，要通過自己的力量從無到有打造人工智能平臺的代價是巨大的，需要有技術(shù)實力強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊和AI團(tuán)隊作為基礎(chǔ)。而Sophon則大大降低了企業(yè)應(yīng)用人工智能的門檻，它連接了大數(shù)據(jù)平臺和人工智能平臺，業(yè)務(wù)人員可輕松完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、性能驗證、模型部署等一系列流程，并通過自動建模和內(nèi)置的行業(yè)模板，輕松構(gòu)建AI模型，最終將AI模型嵌入現(xiàn)有應(yīng)用，提升業(yè)務(wù)價值。當(dāng)企業(yè)從繁雜的事務(wù)執(zhí)行中解放出來，就可以把更寶貴的精力集中在戰(zhàn)略規(guī)劃中。

在某風(fēng)電廠，風(fēng)機(jī)的維護(hù)費用占據(jù)總的運營費用20-25%，降低1%的故障率可以為一個風(fēng)場增加年利潤40萬美元。星環(huán)科技運用人工智能技術(shù)為風(fēng)機(jī)廠建設(shè)了風(fēng)機(jī)健康診斷模型，模型準(zhǔn)確率為96.7%，為風(fēng)機(jī)廠節(jié)省了大量的人力成本。除風(fēng)機(jī)廠外，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在了眾多領(lǐng)域，如地鐵、機(jī)場、石油等行業(yè)。

作為大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品化發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)者，星環(huán)科技在數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)云端化的浪潮下，借助在大數(shù)據(jù)技術(shù)上已經(jīng)積累的經(jīng)驗優(yōu)勢，積極拓展在人工智能領(lǐng)域的可能性，并促進(jìn)多方面技術(shù)的融合。Sophon將作為大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算三個領(lǐng)域相互融合的代表性產(chǎn)品，重新定義企業(yè)處理、應(yīng)用、開發(fā)人工智能應(yīng)用的方式，并改變?nèi)斯ぶ悄墚a(chǎn)品的使用和未來演進(jìn)形態(tài)。

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