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明智系统,让行业客户踏上人工智能之路

在前不久,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》将人工智能提高到国家政策的高度,并明确提出要抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。在规划中,推动人工智能与各行业融合创新,是培育我国高端高效智能经济的重要一环,而明略数据近日公布的 “明智系统”,则就是人工智能与各行业融合创新的鲜活案例,该系统基于知识图谱数据库产品“蜂巢”为企业级用户打造专属的“行业大脑”,并通过企业人工智能统一入口“小明”引发人机交互变革,堪称业界首个“行业人工智能大脑“。

明略数据技术合伙人兼研究院执行院长佘伟认为,“明智系统”中的知识图谱将取代数据仓库成为新一代企业数据组织架构,AI将替代BI成为新一代企业数据应用,而以对话形式为主的问答系统将成为企业新一代交互形态。

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明略数据技术合伙人兼研究院执行院长佘伟

人工智能+大数据为行业用户赋能

明略数据成立于2014年,在成立初期,佘伟便带领团队,以技术合伙人的身份加盟,目前所带团队主要负责算法和数据挖掘工作。2015年底明略数据开始筹建大数据研究院,而佘伟则专门负责数据挖掘方面的工作,包括业务上面的一些规则、模型等,此外还负责底层平台和架构。

明略数据成立初期,大数据行业还处于早期的发展阶段,客户还在忙于大数据平台建设。但随着大数据基础设施逐渐完善,企业更希望从数据中挖掘出对企业发展有价值的信息。同时,企业客户的需求也在发生变化,从初期大数据平台建设,到数据价值挖掘,再到如今AI技术的运用,总体而言,企业对技术的追求与大数据和人工智能发展协调一致。

面对企业用户的需求变化,明略数据顺应用户需求,精心打造明智系统,用人工智能+大数据技术为企业赋能。明智系统的整体思路是通过解释模型和规则引擎,模拟领域中最佳业务操盘手辅助决策行为,并不断提炼业务场景的决策模型,达成准确、可靠的决策辅助,从而实现真正的人工智能大脑。

四大黑科技助推明智系统

然而俗话说,没有金刚钻别揽瓷器活,如果没有过硬的技术,实现真正的人工智能大脑谈何容易?而明略数据为明智系统准备的“金刚钻”就是下面的四大黑科技!

多规融合知识图谱构建技术

知识图谱是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。其中节点即实体,由一个全局唯一的ID标示,关系(也称属性)用于连接两个节点。知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念,以及它们之间的关联关系。而知识图谱中的一个关键技术就是Data Extraction,即数据从哪里来,而具体到企业的应用中,就是要在企业的数据库、文档、传感器、访问日志、邮件、图像、音视频等纷繁杂乱的数据中抽取出反映企业业务的数据事实和领域、业务知识。而从这种复杂的海量、异构的非结构化数据中抽取到真正有价值的数据,在技术上,其实是一个严峻的挑战。而明智系统的多规融合的知识图谱构建技术,可以从多源异构的数据中抽取实体信息,链接和融合实体,推理补全属性,识别语义并建立关系,并最终将知识存储于知识图谱数据库中,而这其中包含的实体-关系抽取技术,也是知识图谱构建的核心技术之一。

知识图谱数据库:NEST

知识图谱的存储并不依赖特定的底层结构,一般的做法是按数据和应用的需求采用不同的底层存储,甚至可以用基于现有的关系数据库或NoSQL数据库进行构建。但基于知识图谱主要需要存放的是图谱中的节点和边的数据,而图数据库能够方便的存放这一类关系型的数据,因此,我们通常会选用图数据库来存储知识图谱,比如Neo4j图数据库,而在知识图谱存储方面,图数据库相对于传统数据库的优点显而易见,下图就很清楚的表明了传统数据库和图数据库的区别。而明智系统的NEST知识图谱数据库,专门针对知识图谱的存储设计,通过使用基于图数据库的混合存储技术实现大规模知识图谱数据存储。不同于以往关系型数据库的存储,NEST知识图谱数据库将所有数据以实体-关系-事件-属性的形式存储,这种形式能够直观展示数据及数据背后的关联,真正做到了“所见即所得”。明智系统充分利用了NEST知识图谱数据库在图存储方面的优势,优化搜索引擎,并实现了基于语义的检索和多种复杂推理。

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行业人工智能技术

实际上,目前的人工智能并不是一个通用的技术,它需要结合实际的场景应用才有意义,同样,对于行业用户来说,也必须要结合实际的行业业务背景应用人工智能,才能充分发挥人工智能的作用。而基于明略知识图谱数据库NEST所提供的如实体识别、问题理解、推理执行、假设预测、因果分析等基础AI能力之上,结合公安、金融、工业等诸多行业的实际业务场景以及明略数据自身在这些行业摸爬滚打的丰富经验,将符号推理和机器学习、深度学习等AI技术相结合,明略数据最终为这些行业打造了专属的具备解决该行业实际业务问题的行业人工智能解决方案,从而实现了人工智能在这些行业的真正落地。

人机交互:LiteMind(小明)

自从计算机出现以来,人类一直梦想着能够通过自然的语言实现人机交互,而不是通过键盘和鼠标。而人工智能系统需要解决的重大问题之一,就是自然语言的理解和识别,尤其对于非IT行业用户来说,要想使人工智能在这些行业落地,降低人工智能系统的使用难度是很重要的一件事,而较好的自然语言理解和识别,则是降低人工智能系统使用难度最有效的办法。明智LiteMind(小明)可以通过可感知、被信任的拟人交互过程实现人机同行,降低系统使用难度,提升企业级应用的用户体验。例如在公安领域,普通的警察无需了解图形分析、知识图谱等专业知识,也不需要执行复杂的手工操作,只要对小明输入“给出与某车牌相关的胖子”这样的自然语言,明智系统即可自动完成线索推导,帮助警察更方便的找到嫌疑人。

让行业客户踏上人工智能之路

作为一家中国公司,明略数据从成立以来,始终关注于为国内企业用户提供专业的行业人工智能解决方案。成立3年来,明略数据深耕国内公共安全、金融、工业与物联网等行业领域,构建行业的知识图谱,实现了从个体赋能到群体智能的产业转型升级。经过3年在国内行业知识图谱的沉淀以及8年大数据技术积累, 今年8月,明略数据首次发布行业人工智能大脑——明智系统。明智系统专门针对国内垂直领域客户设计,但更聚焦于公安、金融、工业三大垂直领域的客户,符合国内用户使用习惯,从而让中国垂直行业的客户率先享受到了专业的具有中国特色的AI服务。

明略数据技术合伙人兼研究院执行院长佘伟表示,明略数据之所以聚焦这三大垂直行业,首先是因为公安、金融、工业三个行业都是国内非常重要的领域,人工智能技术发展的前景看好;其次,明略数据非常幸运的在这三个领域获得了省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、中国中车等行业标杆客户的信任和肯定,从而能够将技术应用真正落地;另外,三个行业也都具备非常大的商业价值。此外,对于公安、金融、工业领域客户而言,自身已经积累了大量数据,整个行业都拥有巨大的应用场景,给在这些领域进行人工智能的研发提供了很好的数据资源和场景条件。当然,三大行业客户的IT发展得快速度,对新技术的较高接受度,也是明略数据选择这些行业的重要原因。

8月22日“明智系统”发布会刚结束,明略就凭借“蜂巢”收到来自银行业的大订单。近日,明略数据参与中国光大银行远程监控大数据模型平台,并以第一中标人身份确定承接此项目。

该项目中,明略将为中国光大银行全行构建国内首个基于全行数据的内部知识图谱数据库,基于“企业、个人、机构、账户、交易、行为数据”全维度业务数据关系网,凝聚专家风控规则引擎和行业知识。

明略为光大银行建立的远程监控大数据模型平台利用大数据和人工智能技术,挖掘隐藏在复杂网络之下的关联关系风险和资金流动异常,帮助银行迅速发现海量数据下,内控内审、反欺诈、反洗钱、合规审查等业务中的风险,在大监管时代,真正为光大银行落地全行范围内的风控技术与应用创新,有效提升银行精准甄别的能力,防范并化解业务风险。

打造中国特色的AI服务 与行业客户共成长

佘伟最后表示,极客追求与极致服务是明略数据的企业理念,极客追求是指明略数据在技术上有着极高的要求,愿意探寻高深技术;而极致服务则是明略数据坚持给客户提供最优质的服务,把复杂的问题留给自己,把简单的使用提供给用户。明智系统的推出,就是这一理念的集中体现,而明略数据也将继续秉承这一企业理念,携手垂直行业客户、深化AI技术行业落地,打造出更符合中国特色的AI服务,与中国的行业用户共同成长,一起进步!

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