近日，國際數據公司IDC發布了《中國人工智能軟件及應用市場研究報告-2020》，報告顯示中國人工智能產業化應用在過去5年間已經取得顯著的成效，受疫情的防控、新基建的推出、國際貿易摩擦的影響，中國市場對于人工智能、數據智能的重視與投入也再上新高度，國企數字化轉型、智能計算中心等一系列政策的推出，將驅動AI的增長再上新臺階。
值得注意的是，報告重點剖析了2020年度中國機器學習開發平臺市場情況，其中，以AutoML為代表的技術熱點、風控/反欺詐為代表的應用熱點、機器學習平臺為代表的產品熱點成就了當下AI市場的關注焦點。
市場潛力巨大，深耕AutoML技術落地應用
IDC預測，到2025年，中國人工智能市場規模將超過160億美金，2020-2025年復合增長率達35.2%。其中增長潛力最高的子市場：機器學習平臺，市場規模預計超過19億美金。（IDC《中國人工智能軟件及應用市場研究報告-2020》）
然而，高潛力增長的另一面，是依然突出的“AI技術落地應用難”的挑戰， IDC關于金融企業AI采用挑戰的調研顯示，“建模人員及技能、數據量不足、異構算力資源管理、模型可解釋性、模型管理及發布”等挑戰都成為阻礙AI技術落地應用的重要原因。
“自動化機器學習將是解決當前行業用戶人才以及技能不足的有效路徑”——IDC《中國人工智能軟件及應用市場研究報告-2020》
行業分析指出，在數據資源就緒度不足、數據科學家資源稀缺的現狀下，市場需要更成熟的機器學習平臺產品、更低門檻的AutoML產品、乃至更有效的落地方法論，助力企業AI全面落地應用，提升業務價值。
飛算AI.Modeler Pro五大核心 助力企業加速實現“自主可控”的AI建設
作為深耕AI技術應用落地的代表，飛算全自動數據建模平臺正在為各行業提供基于AutoML技術的AI應用新動能。
其新近發布的AI.Modeler Pro產品是面向數據科學團隊，集數據管理、特征工程、算法優化、模型解釋性分析、模型發布于一體的全流程機器學習平臺。
AI.Modeler Pro產品具備了“自研高效算法、流程管理、高效建模、敏捷應用、量化評分、架構穩定”等能力，實現了通過AutoML技術和機器學習建模流程優化，幫助企業提升建模效率、改善模型質量、高效上線應用，可較大程度上緩解AI技術落地應用難這一行業難點。
據了解，區別于市面上傳統的機器學習平臺，飛算AI.Modeler Pro憑借優異的自動化能力、五大核心產品優勢，幫助企業客戶提升數智化轉型能效的同時，降低機器學習平臺的學習和使用成本，助力企業加速實現“自主可控”的AI建設。
零代碼建模全流程管理：通過“多項目管理、成員權限管理、數據統一管理、模型統一管理、模型應用統一管理”等功能，實現建模全流程管理且無需再使用代碼，有效的降低人員門檻；
交互式自定義配置建模：開放配置自動化特征工程、自動算法調參，以及樣本重采樣、自定義權重列、模型訓練超參數、評估指標多樣化等，滿足企業建模多樣化需求；
風控標準評分卡：領先行業加入風控標準評分卡建模專屬模組，評分卡模型開發全流程線性完成；
模型可解釋性強：建模過程中生成模型配套解釋性報告，完備的訓練日志，使模型具備可解釋性；
輕部署：模型一鍵部署無需二次開發，并可實現模型可迭代自學習。
飛算AI.Modeler Pro一經發布就獲得了業內關注，發展勢頭強勁。作為擁有業界領先的人工智能技術與開發團隊，產品核心團隊來自華為、SAS、TPLink、萬達、花旗銀行、招商銀行的技術人才和商業精英，設計并實施五大國有銀行的機器學習平臺系統經驗，設計并實施招商銀行的大數據中心和營銷系統，并擁有兩位機器學習領域頂級的首席專家顧問，整個團隊在人工智能領域有著先進的開發應用經驗。
“早期采用AI的行業用戶開始尋找更加前沿的技術（相比主流AI公司尋求商業化落地，早期AI采用者開始轉向仍在投資前沿技術的廠商尋求創新）”——IDC《中國人工智能軟件及應用市場研究報告-2020》
正如暨南大學統計系王國長教授曾經的評價，“飛算全自動數據建模平臺是一款極致用戶體驗的自動化建模平臺，真正降低了人工智能應用開發門檻，讓AI這個‘奢侈品’惠及各行各業，真正實現人工智能的落地應用。”
相信，未來飛算AI.Modeler Pro將繼續堅持自主創新，持續增強AI技術的應用規模，全力助力企業實現AI技術的落地應用。
