如何从0到1搭建AI中台？

从0到1搭建AI中台

AI中台的提出

随着数据中台的成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的战略指导下启动了自己的中台化进程，数据中台、技术中台和业务中台等技术极大地增强了业务的敏捷性和组织效能，随着智能技术的发展，AI应用在业务研发中的占比逐渐升高，但AI模型训练的复杂性导致开发速度慢、效率低，严重影响了业务的灵活性，业界开始探讨如何基于中台化思想对业务中的AI研发进行专门支持，以提升企业智能创新能力。

AI中台的目标与定义

AI中台是一套完整的智能模型全生命周期管理平台和服务配置体系，基于数据平台服务，通过对智能服务的共享复用、对智能服务研发相关角色进行管理，以及研发流程的标准化、自动化，对前台业务提供个性化智能服务的迅速构建能力支持。

AI中台的实施路线

AI中台的主要成分

AI产品研发的生命周期包括业务理解、模型学习、数据处理和运行监控四个大的步骤。

1、业务理解中心：负责将业务需求转化为具体的AI任务和目标。

2、数据处理中心：进行数据的收集、清洗、转换和标注等工作，为模型训练提供高质量的数据输入。

3、模型学习中心：负责模型的选择、训练、评估和优化，确保模型的性能满足业务需求。

4、运行监控中心：对部署后的模型进行持续监控和维护，确保其稳定运行并不断优化。

从平台到中台的构建

构建AI中台时，可以采用从平台到中台演进的策略，参考常见的机器学习平台，包括训练平台、部署/运行平台、监控平台、标注平台、建模平台和数据处理平台等，通过这些现有平台完成AI中台的构建：

建模平台：具备业务建模和服务/模型建模的功能，可用于业务理解和模型学习的环节。

训练平台：具备模型自动化训练优化评估功能，可用于模型学习环节。

数据处理平台和标注平台：用于数据处理环节的数据分析和样本分析。

部署/运行平台和监控平台：为运行监控环节提供支持。

AI中台的流程及架构

AI中台的层级架构如下：

业务理解中心：对接业务需求，设计AI解决方案。

数据处理中心：进行数据准备和预处理。

模型学习中心：负责模型的训练和评估。

运行监控中心：对模型进行部署、监控和维护。

每个层级都有其可复用的机制，确保整个流程的高效运转。

实例分析 智能投顾机器人

智能投顾机器人

智能投顾是通过人工智能算法在线提供自动化的资产组合配置建议和财富管理服务，例如宜信旗下的智能理财产品投米RA，就是通过智能化的方式帮助用户做科学的资产配置，实现财富管理方式的升级。

案例实施

1、业务理解：首先考虑业务方案是否可复用，假设有可复用的方案，直接接入数据；如果没有，则设计新的方案，需要考虑数据接口配置和数据源/角色配置，公司内部已有的聊天机器人可以承担智能聊天功能；财富产品画像服务可以直接接入筛选产品词的数据源；而资产配比服务可能需要新建线下模型并进行服务化封装。

2、模型学习：延续上一阶段的工作，对数据进行深入分析和挖掘，构建预测模型并进行训练和优化。

3、数据处理：进行数据分析和样本分析，确保数据质量和可用性。

4、运行监控：对部署后的模型进行持续监控和维护，确保其稳定运行并不断优化。

相关问题与解答

问题1：AI中台的主要组成部分有哪些？

AI中台的主要组成部分包括业务理解中心、数据处理中心、模型学习中心和运行监控中心，这些部分共同构成了AI中台的核心架构，确保从业务需求到模型部署的全流程覆盖。

问题2：如何从平台演进到AI中台？

从平台演进到AI中台需要参考常见的机器学习平台，如训练平台、部署/运行平台、监控平台、标注平台、建模平台和数据处理平台等，通过这些现有平台完成AI中台的构建，并根据具体需求进行定制化开发和完善。

小伙伴们，上文介绍了“从0到1搭建ai中台”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。