爱分析-中国AI中台应用趋势报告-2020.11-58页_17mb

破解AI工程化难题，AI中台助力企业智能化

核心内容

本报告分析了企业智能化转型的现状与挑战，探讨了AI中台在企业智能化落地中的作用，并通过多个行业案例展示了AI中台的实际应用效果与未来趋势。

主要观点

• 企业智能化需求：企业面临利润下滑与成本上升的压力，AI技术能够通过流程自动化、分析决策智能化和商业模式创新化改善业务流程与盈利空间。
• AI工程化挑战：企业在AI应用过程中面临技术能力不足、资源重复建设、业务敏捷性低和投入产出比低的问题。
• AI中台的价值：AI中台通过平台化开发模式和自动化技术，解决上述问题，提升AI应用的效率和效果。
• 行业应用差异：不同行业在AI中台应用上的进展差异较大，金融行业进展最快，而工业与能源、消费品与零售、政府与公共服务等行业仍处于初期阶段。

关键信息

企业智能化需求与挑战

• 需求驱动：企业希望通过AI技术实现降本增效，优化业务流程，提升客户体验。
• 挑战：
  • 技术能力不足：缺乏具备AI工程能力的数据科学家。
  • 资源重复建设：传统“烟囱式”开发模式导致资源浪费。
  • 业务敏捷响应度低：开发周期长，难以快速响应业务变化。
  • 投入产出比低：AI应用成本高，开发效率低，难以实现价值最大化。

AI中台助力智能化落地

• 平台化开发：AI中台以平台化模式替代“烟囱式”开发，实现模型开发流程的统一管理。
• 架构组成：
  • 开发平台层：支持数据处理、模型训练和发布。
  • 资产层：提供算法库和样本库，支持模型复用。
  • 业务逻辑层：提供建模方案模板和业务组件，支持快速开发。
  • 平台管理层：统一资源管理，支持多平台部署。
• 优势：
  • 降低开发门槛，提升模型效率。
  • 实现资源复用，减少重复建设。
  • 提升业务响应速度，支持快速迭代。

AI中台应用场景与实践案例

• 金融行业：
  • AI中台在金融行业应用最为广泛，覆盖营销、风控、反洗钱等场景。
  • 案例：中原银行通过与星环科技合作，实现机器学习平台建设，提升模型开发效率和业务效果。
• 消费品与零售行业：
  • AI中台应用相对滞后，主要集中在智能推荐和精准营销。
  • 案例：某品牌商基于机器学习平台实现智能推荐，提升客单价与销售额。
• 政府与公共服务行业：
  • AI中台主要用于智慧医疗、智慧交通等领域。
  • 案例：泉州水务通过与埃睿迪合作，实现管网智能监控、污水处理等场景的智能化。
• 工业与能源行业：
  • AI中台在工业与能源行业尚处于初期阶段，主要用于产线检测和设备运维。
  • 案例：某手机品牌商与滴普科技合作，实现产线智能质检；华电电科院通过创新奇智Orion平台提升风场智能运维效率。

AI中台未来趋势展望

• 行业化趋势：随着场景经验的积累，AI中台将向垂直行业定制化发展。
• 构建方式：
  • 头部企业：倾向于自建AI中台，通过平台扩容和自动化能力实现AI应用规模化。
  • 中长尾企业：仍以“烟囱式”开发为主，更倾向于与平台供应商合作。
• 技术发展：AI中台将支持多模态数据处理、自动化建模和模型全生命周期管理，进一步提升平台性能与功能。

结语

AI中台通过平台化与自动化方式，助力企业实现智能化转型，提升AI应用效率与效果。未来，随着AI应用场景的增长和行业经验的积累，AI中台将逐步实现行业化与规模化应用，成为企业数字化转型的重要支撑。

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