apaas 云原生（apaas云原生）

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本文目錄一覽：

• 1、薩摩耶云：模型數據升維，AI決策“破圈”
• 2、決策智能：從數字化實驗室走向現實商業價值
• 3、低代碼開發平臺對企業有什么用？

薩摩耶云：模型數據升維，AI決策“破圈”

本刊訊 人類對人工智能的想象和 探索 apaas 云原生，從未止步。

隨著數據、算法、算力能力提升apaas 云原生，人工智能的應用場景深入到生活的方方面面。我們在搜索引擎上輸入關鍵詞后apaas 云原生，網頁會自動匹配相關搜索內容；短視頻App能根據我們的瀏覽習慣apaas 云原生，推送相似的博主和場景；對著智能手機等移動終端喊話，便能調用相關功能，實現人機交互。

以人工智能為代表的數字化產業快速向前推進，產業數字化轉型也成為不可逆的趨勢，各行各業都在尋求與自身商業模式相匹配的AI大腦。AI決策能力，正是AI大腦的內核，它決定apaas 云原生了AI解決方案的效率和可執行性。

AI決策由模型性能決定，而模型性能的好壞，離不開人工智能三駕馬車的拉動——數據、算法、算力。其中，數據在模型搭建過程中起基礎性作用，一個模型的優劣，百分之八十取決于數據和樣本的維度，正如巧婦難為無米之炊。

因此，數據提升對于模型優化有著基礎性、全局性的作用，而數據與模型也是AI系統的重要組成部分。目前，AI模型開發及應用難點，主要在于數據應用和算法創新上，其中，后者更多體現的是建模方法的適當性。

數據應用維度不足。從AI決策的模型發展現狀來看，當前很多模型僅僅是基于二維的數據組織形式來構建，沒有考慮到數據在完整周期中的時間節點變化。最終容易導致模型的辨識度、準確度、穩定性失衡，AI決策效果大打折扣。

例如，在視頻推薦和電商推薦場景中，如果模型僅是在用戶賬戶、行為屬性、社交記錄、交易結果等標準數據集上構建和優化，沒有納入用戶在決策過程中的重要時間節點下的行為表現，可能就會使模型效果過于擬合，不能夠精準地預判用戶喜好以及交易風險控制。

一般來講，二維數據的維度主要表現為樣本維度和特征維度。樣本維度常常為用戶ID信息或者是訂單編號，特征維度則為用戶人口屬性、行為屬性、外部資信等信息。二維數據模式下，用戶在每個時間點只對應一條變量。

回到實際業務場景，用戶在不同的時間節點會呈現不同的行為表現，盡管這些表現強度存在差異化，但最終會反饋到行為特征上。如果把不同時間節點的用戶特征行為差異，盡可能納入建模過程，那么原有的一對一二維數據就延展至一對多的時間序列形式，也就是說把數據應用升維到樣本維度、時間維度、特征維度的三維數據組織形式。

三維數據不僅能降低數據集特征不足的影響，而且能最大程度挖掘數據價值，增加特征數量，提升模型準確性。尤其是在業務數據獲取時，外部資信等數據往往會遇到接入不確定因素，而內部數據數量和類型有限，并且利用程度趨于飽和。

但對于模型開發而言，更高的精準度和辨識度，要求引入更多維度的數據，挖掘數據規律，生成更多衍生變量。一旦無法從數量維度獲取更多變量，那么只能從質量角度下功夫，向深度挖掘變量內部信息，其中一對多的時間序列角度的升維就是深挖數據信息的方法之一。

其實，數據升維可用于AI模型優化的場景非常多，例如在股票、基金的智能投顧業務中，AI模型的數據應用加入時間維度，與樣本維度和個股、個基一起構成三維樣本，便能把節點變量考慮在內，更加精準預判未來走勢。

要想通過高維時序數據實現模型優化，僅停留在數據層面遠遠不夠，還需對算法提升。決定模型好壞的剩下20%，正是建模方法的選擇，而與高維時序數據處理相匹配的算法通常為基于神經網絡算法的深度學習。

以薩摩耶云為例，薩摩耶云基于深度學習框架， 探索 數據升維用于模型性能的提升，研發出適用于多行業和場景的AI解決方案，滿足企業高效智能決策的需求。同時，這些端到端的云原生 科技 解決方案，以SaaS+aPaaS形式提供交付，通過雙方系統對接實現信息實時交互，能為合作伙伴輸出基于云的智能決策服務。

在薩摩耶云首席科學家王明明看來，更高維度的時序數據建模意味著對現有的業務數據的重新理解、更多的數據信息、更復雜的數據組織方式、更高的機器性能要求、存儲要求以及模型上線要求。以高維時序數據為基礎，施以神經網絡來訓練，加工多維變量特征，最終建立并優化模型的AI決策能力。

具體來看，作為機器學習的重要分支，神經網絡是從數據中學習表示的一種新的方法，強調從連續地層中進行學習。在神經網絡算法驅動下，模型可在同一時間共同學習所有表示層，可能包含數十個甚至上百個連續層，而其他機器學習方法往往僅僅學習一兩層的數據表示。

神經網絡在高維時序數據學習中，一方面通過漸進的、逐層式的方式形成越來越復雜的表示；另一方面，對漸進的表示共同進行學習，每一層的變化都需要同時考慮上下兩層的需要。這意味著，循環神經網絡引入狀態變量時，能保存每個時刻的信息，并且與當前的輸入共同決定此刻的輸出。

從薩摩耶云的AI決策實踐來看，薩摩耶云在模型搭建過程中，不僅考慮了以往的樣本維度和特征維度，還把各時間節點的用戶特征差異納入考量，通過三維數據加工完善數據特征。在此基礎上，薩摩耶云利用神經網絡、深度學習，建立和訓練模型，實現比常規模型更為高效的模型效果。

這對于提升模型的預判能力和精準度至關重要。就像閱讀一段新聞，如果僅僅從每一個字、每一個詞組來理解，很容易斷章取義，無法真正明白新聞所指。但把新聞構成中的字詞句連貫起來，并置于各個背景節點中，就可以理解新聞的準確意思。

當薩摩耶云把基于神經網絡等技術的AI模型，應用于實際業務場景之中，能進一步放大數據價值，幫助企業增強預測分析能力，提升精準營銷、銷售管理、供應鏈協作、結果預測、風險控制的效率，進而實現從經驗決策到智能決策，達到降本增效的效果。

實驗數據也表明，用神經網絡的時間序列來做變量衍生，可以產生較為顯著的變量增益效果，衍生變量可以直接用于其他傳統方式的建模環節，同時也可擴充內部的衍生變量空間。當原始特征的區分能力得到提升，模型的區分效果也得到增強，最終強化AI模型性能。

作為領先的獨立云服務 科技 解決方案供應商，薩摩耶云立足場景需求，深耕AI決策智能賽道，不斷升級大數據、算法、模型策略和產品設計，為數字經濟和企業數字化轉型提供技術支撐。在此過程中，薩摩耶云不僅強化了自身核心自主競爭力，而且著眼數字中國全景，源源不斷釋放 科技 賦能的價值。（山河）

決策智能：從數字化實驗室走向現實商業價值

當AlphaGo在與人類的對弈中布下第一手棋，決策智能的時代便按下了不可逆轉的啟動鍵。

近年來，決策科學從一個新興學科一躍成為業內發展最快、應用最廣泛的領域。隨著云計算和人工智能快速發展，運用數據科學的力量由機器幫助人們做決策成為了可能。

在薩摩耶云首席科學家王明明看來，云計算和人工智能的關系更像是血液與神經系統。他形象地把云計算比喻為動力單元，把人工智能比喻為頭腦單元，只有當“動力”與“頭腦”充分融合與協調，才會讓決策智能的出現成為可能。而決策智能最大的價值，是可以充分調用數據，并利用機器學習的能力，尋找出潛在的模式、隱匿的風險，幫助各個行業快速而精準地解決商業問題。

六年前，當王明明作為創始團隊成員加入薩摩耶云時，市場上還尚無決策智能的概念。本著“只用最適合的技術，而不盲目追求新技術”的理念，薩摩耶云的技術團隊從數據研究起步，圍繞業務的發展不斷推動技術進化，在成為國內領先的智能決策解決方案供應商的道路上馬不停蹄。

從Ascore到K3 決策智能的技術進化路線

作為在商業領域率先運用決策智能為客戶提供解決方案的公司，經過數年的 探索 ，薩摩耶云所獨創的K3智能策略體系不僅幫助客戶重構了業務流程從而實現了業務增長，同時，也驗證了這一業務體系的可復制性及成長空間。

完成技術進化所堅持的“信仰”是薩摩耶云技術團隊對“解決問題的信心和執念”。

“AlphaGo如果只能戰勝剛學棋的小朋友，是無法被稱之為革命性的決策智能產品的。”在王明明心中，只有將問題解決得“至少跟人一樣好”才能被稱之為智能。而“跟人一樣好”并不是人類的平均水平而是“頂尖水平”。

因此，行業用戶所感受到的智能決策解決方案帶來的效率與業績提升的背后，是6年五次的技術迭代。

從最早的源自于銀行業的邏輯回歸算法Ascore來幫助計算信用風險，到純粹用數據來擬合訓練的DNA，再到使用人工介入輔助對各類業務模型進行仿生訓練的Alpha S，彼時，薩摩耶云的決策智能技術已經達到了業內較為領先的水平。

隨后，K2智能策略體系推出，其在Alpha S的基礎上，可對各個業務模型快速迭代，可以根據客戶需求快速實現對各類模塊的調整。而去年，薩摩耶云將K2升級為K3，K3擁有強大的“模型池”，可以容納不限數量的模塊以供用戶隨時調用，充分滿足各行業用戶的智能化決策需求。

一個真正的智能決策解決方案是能夠吃透要解決的業務問題，同時具有產品化能力。其中的任何一點沒有滿足，在薩摩耶云都不能稱之為真正的決策智能解決方案。

“有些AI公司會去做一些咨詢項目，原因可能就是產品化能力不足，只能通過咨詢的方式‘將智能植入到客戶的系統中’；或者是沒有吃透業務，只能通過咨詢的方式，進一步調研和了解業務問題的實質，為產品化做準備。”

擁有真正的智能決策解決方案正是薩摩耶云核心能力和核心優勢。從最為復雜的金融行業風控研究起步，使得薩摩耶云的云計算和人工智能技術在機器學習訓練、算法優化等方面具有應對復雜環境的能力以及更加豐富的經驗。

在這一過程中，也涌現出“歐拉”、“獵戶座”、“AMSM”（auto-multiole-samples-mixer）、“3M”（multi-task、multi-modal、multi-evaluation）等多個讓王明明及他的團隊感到自豪的產品和技術。

更高級的、直接產生價值的智能

通常，人們常把人工智能分為感知智能、分析智能和決策智能。用王明明的話說，從人類發展來看，機器是肢體的延伸，決策智能是大腦的延伸。

新商業學院主編的《數智驅動新增長》一書中這樣描述決策智能：基于自動化和設備的智能化構建大數據分析的能力，使“數據”轉化為“洞察”，進而由洞察產生行動，不僅在技術上提升洞察分析能力，也能夠從組織、管控、能力的角度同步得到提升，真正實現順利運作“感知-洞察-評估-響應”閉環并且能夠循環提升。

相對于其他智能，決策智能是能夠直接產生價值的智能。通過構建一套全新的決策機制，能夠替代傳統的經驗決策，提升效率的同時還能夠“少走彎路”。據Gartner公司測算，到2030年，決策智能將超過所有其他類型的人工智能活動，占全球人工智能衍生商業價值的44%。

但根據技術運用程度的高低，決策智能又被分為四個階段：前決策智能、有限決策智能、完全決策智能、超級決策智能。所處的階段不同，其所構建的商業模式、商業價值也有所差異。

薩摩耶云與目前市場上的一些數據風控公司不同，它并未經歷過前決策智能階段，公司成立伊始，即處于有限決策智能的階段。公司早期就已然躍過了近似于“計算智能”的階段，而是將人的經驗結合數學模型，將邏輯導入系統，由系統自動化進行分析和判斷，給出決策性建議，并自動予以執行，基本實現智能化判斷與決策。

隨著技術能力的不斷提升，2020年開始，薩摩耶云已經進入了完全決策智能階段。通過任務式學習、機器學習，達到了“由人直接向機器下達目標指令，機器自動給出答案”的效果，并支持機器自我更新迭代，基本擺脫人的經驗和邏輯，人只需要賦予機器新的樣本、新的學習算子，由機器自我驅動和學習，并直接做出決策和行動，以K3智能策略體系為代表的部分產品已達到“半人格化”屬性，在客戶中也取得了良好的使用效果與口碑。目前市場上鮮有能與薩摩耶云一較高下的競爭對手。

獲得驗證的商業模式

一個技術負責人的最大欣慰是看到自己所堅信的技術能夠創造出商業價值。王明明是其中的幸運兒。“我們的產品模式選擇SaaS、aPaaS模式，從商業上、財務上都證明了我們是正確的。”

薩摩耶云對智能決策科學的 探索 和運用，并非停留在實驗室階段。其智能決策兼顧科研創新與應用創新，在理論研究的基礎上，將決策智能 科技 在業務實踐中廣泛使用，并給公司帶來了規模化的客戶、收入和盈利。

據介紹，薩摩耶云以云原生數字 科技 為依托，融合機器學習及深度學習等前沿AI技術，從云端提供決策智能服務，讓人工智能與SaaS服務實現高度的融合，從而實現通過機器來替代大腦的判斷和決策過程，為企業帶來數字化、智能化、生態化等多個創新優勢。

通過決策智能科學體系以及圍繞該體系的一系列具體技術和產品，幫助企業改變過去依靠“經驗驅動”的習慣，轉而以“智能驅動”來實現快速的、低成本的規模化擴張，進而獲得高效創新的商業增長機會。

薩摩耶云綜合運用前沿技術打造了“商家對商家對顧客”（B2B2C）模式，以幫助客戶建立一個完整的價值鏈閉環生態系統，該閉環系統包括客群生成、流量引導、重復購買、增值服務等全方位內容。針對不同的業務場景需求，薩摩耶云為客戶提供了“決策智能+云服務”的細分服務內容，目前已經形成了金融云解決方案、產業云解決方案、信用云解決方案等三大具體解決方案。

“各類機構要面對的風險很多，薩摩耶云提供的解決方案能夠在大數據基礎上通過決策智能更精準地判別風險，解決風險收益匹配的問題。”

據王明明介紹，薩摩耶云主要是從對抗、社區、環境、穩定四大方向（即：ACES智能決策框架）進行 探索 ，打通智能獲客、智能風控等問題，幫助合作機構在承受最低風險情況下，獲取更高的收益。

數據最能說明問題。目前，薩摩耶云的相關業務已涉及政府監管、手機制造、電信運營、線下商超等多個領域，“數智薩摩云平臺”已與7370萬家小微商戶及客戶、50家金融機構、530家不同行業的企業、1470家互聯網平臺及70家數據供應商展開了深度合作。

決策智能的未來之路

未來的決策智能是什么樣子的？會是超級決策智能所描繪的機器具有了“完全人格化屬性”嗎？那或許是一種現在聽上去比較科幻的場景：一個人走在路上，周圍的一切都在隨著他變動，隨時做好為他提供服務的準備，而這些服務全都由一個“大腦”所控制。

王明明認為，決策無處不在，因此決策智能的發展就如同機械化代替純手工、 汽車 代替馬車、手機代替電腦一樣，會因為效率的提升而不斷進步。“決策智能未來將會非常普遍、無處不在且無感的存在，就像現在各種互聯網應用，人們已經習慣于它的便捷。我們人工智能團隊在做的，就是將決策智能應用在需要提效的地方”。

但他也表示不需要神化決策智能，因為它離“無所不能”還非常遠。一方面，決策智能是有局限的，需要大量的 歷史 數據樣本，只能處理可以被數字化的決策，而不能理解很多主觀的價值判斷。此外，決策智能只能在給定的題目中求解，它無法跳出題目，就像AlphaGo無法做飯、理發，甚至不能告訴你是否應該帶雨傘。

“圍棋AI也還在不斷迭代，每次圍棋機器人大賽，總會有新AI戰勝舊AI，這就證明即便是AI，離圍棋上帝也還很遠，他只是超越了人類，離圍棋上帝更近一些。”

作為主攻決策智能賽道的 科技 公司，事實上，薩摩耶云對于技術的發展規劃有著非常明確的目標。王明明透露，未來3-5年，在技術上力爭更加精細，利用更多樣本，研究和提升算法，將原有問題解決的更好；另外，提升技術應用的廣泛性，將已有的“智能”放進更多的問題中應用，加強智能泛化應用的能力。

他同時坦言非常喜歡AlphaGo，希望有朝一日可以做出屬于薩摩耶云的“AlphaGo”，用來解決各個領域的商業問題。

低代碼開發平臺對企業有什么用？

對于企業而言，每個企業的需求應該有很大程度的“個性化”，下面我們來列舉低代碼開發平臺能給企業帶來什么樣的價值：

1、降低IT開發成本

低代碼對編程專業知識的掌握要求較低，這也利于很多中小型企業，無需專業的IT團隊駐場開發，普通的開發人員即可參與到軟件應用開發中來，從而縮短了軟件開發周期、降低了開發成本、提高了開發質量。

2、滿足用戶個性化需求

企業業務需求變化不斷，低代碼平臺可伴隨業務變革不斷進化升級，通過快速靈活的開發組件來快速解決企業各種多元化的、多變化的需求。

3、擺脫對IT的依賴　

隨著企業業務發展不斷擴增，所對應的管理系統需求也越來越大，這可能會使IT部門開發工作超負荷。低代碼開發平臺的出現，可以使業務人員在無需懂大量的IT技術情況下也能設計出自己的應用程序，大大減輕了對外部廠商的技術依賴。

拖拽式表單設計器

4、業務流程化

企業需要使流程自動化，以適應現代需求和不斷變化的商業環境。低代碼BPM平臺為正在進行數字轉換的組織提供了核心技術，從而幫助他們加快了轉換周期，流程不再是呆板的束縛，業務也從低效變得敏捷，真正實現技術為業務發展和服務。

拖拽式流程搭建

毫無疑問，低代碼開發平臺將是未來軟件開發的趨勢。作為企業，越早啟動越早受益，以免日后更換平臺過程麻煩且要付出更高的成本。

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