才云 Caicloud 以云化 AI 普惠金融企业

阅读数:1 2020 年 3 月 3 日 20:19

才云 Caicloud 以云化 AI 普惠金融企业

今天,科技为金融服务业的发展提供了全方位的支持,移动互联网、大数据、AI、区块链,层出不穷的创新技术极大地丰富了金融行业的可能性 , 既包括了无数创业公司的可能性,也包括了金融企业自身进化、服务更多人的可能性。

10 月 25 日,由《金融电子化》主办的 “第十一届中国保险业信息化发展座谈会” 成功召开。本次座谈会以 “数字保险 价值引领” 为主题,围绕 “数字化转型助推保险业高质量发展” “新技术赋能保险业服务升级” 和 “保险业场景化服务的探索与实践” 三个议题进行了深入交流与研讨。

作为助力金融行业企业实现智能化转型的国内优秀企业代表,才云 Caicloud CGO 杜宁受主办方邀请以《如何使 AI 在保险企业真正落地》为题发表演讲。

才云 Caicloud 以云化 AI 普惠金融企业

科技赋能新金融

2018 年是我国金融业发展承前启后的一年,金融业 “服务实体经济、防范金融风险、深化金融改革” 的大幕已经拉开。在新技术浪潮的推动下,保险行业依托金融科技不断加快创新金融业态、服务模式及产品供给,加强业务与技术的深度融合,强化金融产品体系顶层设计,为企业从高速增长向高质量发展的战略转型保驾护航。

在保险领域 “人工智能” 逐渐落地到各大场景。从前端定价到智能推荐,从保险产品推荐到审核保险流程,从智能客服到智能定损、智能理赔和风控,保险行业的种种场景蕴含了大量智能技术。身处变革洪流的保险企业翘首以盼 AI 普惠化的到来。

才云 Caicloud CGO 杜宁 在演讲中,结合才云 Caicloud 大量客户实例,提到了大多数金融企业在 AI 落地过程中面临的痛点:

  • 单纯购买和使用已有算法模型,无法适应企业数据场景更换。非定制化的算法模型无法根据市场新需求,进行快速调整。
  • 企业数据多并呈现分散状态。很多企业无法将分散的数据进行整合,激发数据产生相应的价值。面对数据量和维度太大的问题,企业需要新方法整合企业数据。
  • 大多数算法模型太过复杂,数据量较大,需求非常多,与企业要求上线的时间无法很好地匹配。企业需要更好、更便捷的计算资源提供支持。
  • 很多企业不具备大数据科学家或者专业计算人员,很难自行研究模型算法实现企业大数据需求,无法高效地利用数据资源为生产实现高效价值。

才云 Caicloud 如何在实际场景中解决这些金融企业痛点?在大量客户实例面前,Caicloud 选择以深度学习为切入点,以容器平台为依托,助力企业实现数字化到智能化转型。相比于机器学习,深度学习可以在数据量非常大时自动找到数据内部特征关系,提高数据识别准确率。

Caicloud 云化 AI 普惠企业

才云科技的英文名字 Caicloud 即“Cloud+AI”, Caicloud 始终坚信 AI 一定要云化才能普惠企业。Caicloud CGO 杜宁以 Caicloud 多年客户积累,解读了容器 + AI 的明显优势:

  • 传统大数据如 Hadoop、Spark 一般在物理机上运行,但是现在众多机器学习算法、深度学习算法纷至沓来。由于他们调度系统完全不同,多个框架同时跑在一套物理集群上势必会造成资源的挤占,因此现在很多数据计算与容器相结合。因为容器可以作为一个调度系统来把这些算法调动起来,这是物理机无法比拟的。
  • 容器上可以运行普通的业务应用,也可以运行大数据。容器让混和运行变成一种新方式。混和运行的优势是可以把应用的数据提供给大数据模型,大数据训练出来的模型可以当普通应用一样运行起来。混合运行可以最大限度利用资源,提高 CPU 利用率。

未来,Caicloud 将持续以谷歌原生团队丰厚的技术实力,与时俱进的创变能力,多行业国内 500 强企业客户服务的实践蓄力,深度利用容器(Kubernetes) + ML(Caicloud Compass 和 Caicloud Clever)的产品优势助力多行业企业优雅实现从数字化转型到智能化转型。

本文转载自才云 Caicloud 公众号。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/tSLscxNlWDDbgfPBErZesQ

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