記者了解到，“畢馬威盤古之AI工廠：通過深入分析金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，整合數(shù)以千計的咨詢服務(wù)成果，并融合眾多AI算法專家的技術(shù)沉淀，為客戶定制AI模型，利用最貼近業(yè)務(wù)的AI模型和服務(wù)賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
提及人工智能的發(fā)展趨勢，畢馬威中國及亞太區(qū)主席陶匡淳表示：“人工智能作為一種新興技術(shù)，已經(jīng)逐步延伸到金融、零售、醫(yī)療健康等多個領(lǐng)域和方向。從近年來進(jìn)博會的參展情況可以看到，隨著國內(nèi)相關(guān)政策的支持和5G通信技術(shù)的商用，人工智能已經(jīng)在眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。畢馬威也將整合更多前沿科學(xué)技術(shù)，探索新的解決方案和實踐方式，不斷提升創(chuàng)新能力，更好地滿足客戶的業(yè)務(wù)訴求，助力中國發(fā)展成為全球最大的人工智能市場。”
高效智能因子主導(dǎo)盤古AI工廠
畢馬威中國智慧之光主管合伙人徐瑯朗表示：“參與進(jìn)博會的企業(yè)不約而同地表達(dá)，當(dāng)前人工智能正成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革和數(shù)字化發(fā)展的重要驅(qū)動力量，但企業(yè)在面對人工智能應(yīng)用時，依然面臨不少挑戰(zhàn)。比如，數(shù)據(jù)治理層面，支撐智能化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較差，缺少開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化方法和自動化能力；場景規(guī)化層面，業(yè)務(wù)價值鏈與可智能化的應(yīng)用場景普遍較分散，導(dǎo)致AI應(yīng)用場景不明確等；應(yīng)用解決方案開發(fā)層面，從驗證到部署時間周期太長，首次落地和重訓(xùn)練調(diào)優(yōu)要求不同難以執(zhí)行等；技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施層面，AI開發(fā)技術(shù)門檻高，缺少易用的平臺型開發(fā)工具，組織內(nèi)缺少統(tǒng)一的Al技術(shù)管理和服務(wù)能力等。”
面對企業(yè)在人工智能應(yīng)用的痛點，畢馬威AI平臺通過構(gòu)建可復(fù)用能力，快速賦能各類行業(yè)客戶需求，為企業(yè)解決根本問題。畢馬威盤古之AI工廠具有豐富的AI基礎(chǔ)算子，可提供101個基礎(chǔ)算子，覆蓋OCR，計算機(jī)視覺，自然語言，語音等多個人工智能領(lǐng)域，基本上包含了當(dāng)前技術(shù)條件下最先進(jìn)的算法模型。同時盤古AI工廠提供14個業(yè)務(wù)算子，包含了通用文檔解析，智能合規(guī)等多個落地場景的AI能力。這條生產(chǎn)線可以像拼接樂高積木一樣根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行靈活選配和拼裝，在大幅縮短項目周期的基礎(chǔ)上也能保證交付質(zhì)量，為前端業(yè)務(wù)的低成本創(chuàng)新提供了有力支持。
靈活賦能、模型的持續(xù)訓(xùn)練與優(yōu)化
基于行業(yè)歷史的賦能實踐，畢馬威提出的面向應(yīng)用的AI工廠（App-oriented AI Factory）賦能思路，可以按需選擇所需的標(biāo)注工具和AI核心引擎等功能，對客戶場景進(jìn)行最小集合定制化賦能，保證交付質(zhì)量的同時大大降低了時間及人力成本。
此外，由于AI模型與數(shù)據(jù)強(qiáng)相關(guān)，其性能隨著樣本數(shù)據(jù)量的增加和樣本質(zhì)量的提升而得到優(yōu)化，因此如果我們有新的標(biāo)注數(shù)據(jù)或者標(biāo)簽體系調(diào)整時就需要重新訓(xùn)練AI模型，以便達(dá)到更精準(zhǔn)的模型預(yù)測結(jié)果。畢馬威針對這一特性設(shè)計了模型重訓(xùn)練的監(jiān)測機(jī)制，自動觸發(fā)模型再訓(xùn)練，從而使得模型原來越聰明，業(yè)務(wù)體驗越來越好。
“畢馬威在各行業(yè)積累了多年的咨詢經(jīng)驗，基于盤古AI工廠實現(xiàn)了自己的AI模型孵化平臺，并積累了眾多應(yīng)用方案。在賦能實踐基礎(chǔ)上，畢馬威提出了面向應(yīng)用的盤古AI工廠（App-oriented AI Factory）賦能思路，可以按需選擇所需的標(biāo)注工具和AI核心引擎等功能，對客戶場景進(jìn)行最小集合定制化賦能，保證交付質(zhì)量的同時降低時間及人力成本。”徐瑯朗補(bǔ)充到。
