apaas云原生（apaas）

本篇文章给大家谈谈apaas云原生，以及apaas对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享apaas云原生的知识，其中也会对apaas进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”
• 2、决策智能：从数字化实验室走向现实商业价值
• 3、低代码开发平台对企业有什么用？

萨摩耶云：模型数据升维，AI决策“破圈”

本刊讯 人类对人工智能的想象和 探索 ，从未止步。

随着数据、算法、算力能力提升，人工智能的应用场景深入到生活的方方面面。apaas云原生我们在搜索引擎上输入关键词后，网页会自动匹配相关搜索内容apaas云原生；短视频App能根据我们的浏览习惯，推送相似的博主和场景；对着智能手机等移动终端喊话，便能调用相关功能，实现人机交互。

以人工智能为代表的数字化产业快速向前推进，产业数字化转型也成为不可逆的趋势，各行各业都在寻求与自身商业模式相匹配的AI大脑。AI决策能力，正是AI大脑的内核，它决定apaas云原生了AI解决方案的效率和可执行性。

AI决策由模型性能决定，而模型性能的好坏，离不开人工智能三驾马车的拉动——数据、算法、算力。其中，数据在模型搭建过程中起基础性作用，一个模型的优劣，百分之八十取决于数据和样本的维度，正如巧妇难为无米之炊。

因此，数据提升对于模型优化有着基础性、全局性的作用，而数据与模型也是AI系统的重要组成部分。目前，AI模型开发及应用难点，主要在于数据应用和算法创新上，其中，后者更多体现的是建模方法的适当性。

数据应用维度不足。从AI决策的模型发展现状来看，当前很多模型仅仅是基于二维的数据组织形式来构建，没有考虑到数据在完整周期中的时间节点变化。最终容易导致模型的辨识度、准确度、稳定性失衡，AI决策效果大打折扣。

例如，在视频推荐和电商推荐场景中，如果模型仅是在用户账户、行为属性、社交记录、交易结果等标准数据集上构建和优化，没有纳入用户在决策过程中的重要时间节点下的行为表现，可能就会使模型效果过于拟合，不能够精准地预判用户喜好以及交易风险控制。

一般来讲，二维数据的维度主要表现为样本维度和特征维度。样本维度常常为用户ID信息或者是订单编号，特征维度则为用户人口属性、行为属性、外部资信等信息。二维数据模式下，用户在每个时间点只对应一条变量。

回到实际业务场景，用户在不同的时间节点会呈现不同的行为表现，尽管这些表现强度存在差异化，但最终会反馈到行为特征上。如果把不同时间节点的用户特征行为差异，尽可能纳入建模过程，那么原有的一对一二维数据就延展至一对多的时间序列形式，也就是说把数据应用升维到样本维度、时间维度、特征维度的三维数据组织形式。

三维数据不仅能降低数据集特征不足的影响，而且能最大程度挖掘数据价值，增加特征数量，提升模型准确性。尤其是在业务数据获取时，外部资信等数据往往会遇到接入不确定因素，而内部数据数量和类型有限，并且利用程度趋于饱和。

但对于模型开发而言，更高的精准度和辨识度，要求引入更多维度的数据，挖掘数据规律，生成更多衍生变量。一旦无法从数量维度获取更多变量，那么只能从质量角度下功夫，向深度挖掘变量内部信息，其中一对多的时间序列角度的升维就是深挖数据信息的方法之一。

其实，数据升维可用于AI模型优化的场景非常多，例如在股票、基金的智能投顾业务中，AI模型的数据应用加入时间维度，与样本维度和个股、个基一起构成三维样本，便能把节点变量考虑在内，更加精准预判未来走势。

要想通过高维时序数据实现模型优化，仅停留在数据层面远远不够，还需对算法提升。决定模型好坏的剩下20%，正是建模方法的选择，而与高维时序数据处理相匹配的算法通常为基于神经网络算法的深度学习。

以萨摩耶云为例，萨摩耶云基于深度学习框架， 探索 数据升维用于模型性能的提升，研发出适用于多行业和场景的AI解决方案，满足企业高效智能决策的需求。同时，这些端到端的云原生 科技 解决方案，以SaaS+aPaaS形式提供交付，通过双方系统对接实现信息实时交互，能为合作伙伴输出基于云的智能决策服务。

在萨摩耶云首席科学家王明明看来，更高维度的时序数据建模意味着对现有的业务数据的重新理解、更多的数据信息、更复杂的数据组织方式、更高的机器性能要求、存储要求以及模型上线要求。以高维时序数据为基础，施以神经网络来训练，加工多维变量特征，最终建立并优化模型的AI决策能力。

具体来看，作为机器学习的重要分支，神经网络是从数据中学习表示的一种新的方法，强调从连续地层中进行学习。在神经网络算法驱动下，模型可在同一时间共同学习所有表示层，可能包含数十个甚至上百个连续层，而其他机器学习方法往往仅仅学习一两层的数据表示。

神经网络在高维时序数据学习中，一方面通过渐进的、逐层式的方式形成越来越复杂的表示；另一方面，对渐进的表示共同进行学习，每一层的变化都需要同时考虑上下两层的需要。这意味着，循环神经网络引入状态变量时，能保存每个时刻的信息，并且与当前的输入共同决定此刻的输出。

从萨摩耶云的AI决策实践来看，萨摩耶云在模型搭建过程中，不仅考虑了以往的样本维度和特征维度，还把各时间节点的用户特征差异纳入考量，通过三维数据加工完善数据特征。在此基础上，萨摩耶云利用神经网络、深度学习，建立和训练模型，实现比常规模型更为高效的模型效果。

这对于提升模型的预判能力和精准度至关重要。就像阅读一段新闻，如果仅仅从每一个字、每一个词组来理解，很容易断章取义，无法真正明白新闻所指。但把新闻构成中的字词句连贯起来，并置于各个背景节点中，就可以理解新闻的准确意思。

当萨摩耶云把基于神经网络等技术的AI模型，应用于实际业务场景之中，能进一步放大数据价值，帮助企业增强预测分析能力，提升精准营销、销售管理、供应链协作、结果预测、风险控制的效率，进而实现从经验决策到智能决策，达到降本增效的效果。

实验数据也表明，用神经网络的时间序列来做变量衍生，可以产生较为显著的变量增益效果，衍生变量可以直接用于其他传统方式的建模环节，同时也可扩充内部的衍生变量空间。当原始特征的区分能力得到提升，模型的区分效果也得到增强，最终强化AI模型性能。

作为领先的独立云服务 科技 解决方案供应商，萨摩耶云立足场景需求，深耕AI决策智能赛道，不断升级大数据、算法、模型策略和产品设计，为数字经济和企业数字化转型提供技术支撑。在此过程中，萨摩耶云不仅强化了自身核心自主竞争力，而且着眼数字中国全景，源源不断释放 科技 赋能的价值。（山河）

决策智能：从数字化实验室走向现实商业价值

当AlphaGo在与人类的对弈中布下第一手棋，决策智能的时代便按下了不可逆转的启动键。

近年来，决策科学从一个新兴学科一跃成为业内发展最快、应用最广泛的领域。随着云计算和人工智能快速发展，运用数据科学的力量由机器帮助人们做决策成为了可能。

在萨摩耶云首席科学家王明明看来，云计算和人工智能的关系更像是血液与神经系统。他形象地把云计算比喻为动力单元，把人工智能比喻为头脑单元，只有当“动力”与“头脑”充分融合与协调，才会让决策智能的出现成为可能。而决策智能最大的价值，是可以充分调用数据，并利用机器学习的能力，寻找出潜在的模式、隐匿的风险，帮助各个行业快速而精准地解决商业问题。

六年前，当王明明作为创始团队成员加入萨摩耶云时，市场上还尚无决策智能的概念。本着“只用最适合的技术，而不盲目追求新技术”的理念，萨摩耶云的技术团队从数据研究起步，围绕业务的发展不断推动技术进化，在成为国内领先的智能决策解决方案供应商的道路上马不停蹄。

从Ascore到K3 决策智能的技术进化路线

作为在商业领域率先运用决策智能为客户提供解决方案的公司，经过数年的 探索 ，萨摩耶云所独创的K3智能策略体系不仅帮助客户重构了业务流程从而实现了业务增长，同时，也验证了这一业务体系的可复制性及成长空间。

完成技术进化所坚持的“信仰”是萨摩耶云技术团队对“解决问题的信心和执念”。

“AlphaGo如果只能战胜刚学棋的小朋友，是无法被称之为革命性的决策智能产品的。”在王明明心中，只有将问题解决得“至少跟人一样好”才能被称之为智能。而“跟人一样好”并不是人类的平均水平而是“顶尖水平”。

因此，行业用户所感受到的智能决策解决方案带来的效率与业绩提升的背后，是6年五次的技术迭代。

从最早的源自于银行业的逻辑回归算法Ascore来帮助计算信用风险，到纯粹用数据来拟合训练的DNA，再到使用人工介入辅助对各类业务模型进行仿生训练的Alpha S，彼时，萨摩耶云的决策智能技术已经达到了业内较为领先的水平。

随后，K2智能策略体系推出，其在Alpha S的基础上，可对各个业务模型快速迭代，可以根据客户需求快速实现对各类模块的调整。而去年，萨摩耶云将K2升级为K3，K3拥有强大的“模型池”，可以容纳不限数量的模块以供用户随时调用，充分满足各行业用户的智能化决策需求。

一个真正的智能决策解决方案是能够吃透要解决的业务问题，同时具有产品化能力。其中的任何一点没有满足，在萨摩耶云都不能称之为真正的决策智能解决方案。

“有些AI公司会去做一些咨询项目，原因可能就是产品化能力不足，只能通过咨询的方式‘将智能植入到客户的系统中’；或者是没有吃透业务，只能通过咨询的方式，进一步调研和了解业务问题的实质，为产品化做准备。”

拥有真正的智能决策解决方案正是萨摩耶云核心能力和核心优势。从最为复杂的金融行业风控研究起步，使得萨摩耶云的云计算和人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面具有应对复杂环境的能力以及更加丰富的经验。

在这一过程中，也涌现出“欧拉”、“猎户座”、“AMSM”（auto-multiole-samples-mixer）、“3M”（multi-task、multi-modal、multi-evaluation）等多个让王明明及他的团队感到自豪的产品和技术。

更高级的、直接产生价值的智能

通常，人们常把人工智能分为感知智能、分析智能和决策智能。用王明明的话说，从人类发展来看，机器是肢体的延伸，决策智能是大脑的延伸。

新商业学院主编的《数智驱动新增长》一书中这样描述决策智能：基于自动化和设备的智能化构建大数据分析的能力，使“数据”转化为“洞察”，进而由洞察产生行动，不仅在技术上提升洞察分析能力，也能够从组织、管控、能力的角度同步得到提升，真正实现顺利运作“感知-洞察-评估-响应”闭环并且能够循环提升。

相对于其他智能，决策智能是能够直接产生价值的智能。通过构建一套全新的决策机制，能够替代传统的经验决策，提升效率的同时还能够“少走弯路”。据Gartner公司测算，到2030年，决策智能将超过所有其他类型的人工智能活动，占全球人工智能衍生商业价值的44%。

但根据技术运用程度的高低，决策智能又被分为四个阶段：前决策智能、有限决策智能、完全决策智能、超级决策智能。所处的阶段不同，其所构建的商业模式、商业价值也有所差异。

萨摩耶云与目前市场上的一些数据风控公司不同，它并未经历过前决策智能阶段，公司成立伊始，即处于有限决策智能的阶段。公司早期就已然跃过了近似于“计算智能”的阶段，而是将人的经验结合数学模型，将逻辑导入系统，由系统自动化进行分析和判断，给出决策性建议，并自动予以执行，基本实现智能化判断与决策。

随着技术能力的不断提升，2020年开始，萨摩耶云已经进入了完全决策智能阶段。通过任务式学习、机器学习，达到了“由人直接向机器下达目标指令，机器自动给出答案”的效果，并支持机器自我更新迭代，基本摆脱人的经验和逻辑，人只需要赋予机器新的样本、新的学习算子，由机器自我驱动和学习，并直接做出决策和行动，以K3智能策略体系为代表的部分产品已达到“半人格化”属性，在客户中也取得了良好的使用效果与口碑。目前市场上鲜有能与萨摩耶云一较高下的竞争对手。

获得验证的商业模式

一个技术负责人的最大欣慰是看到自己所坚信的技术能够创造出商业价值。王明明是其中的幸运儿。“我们的产品模式选择SaaS、aPaaS模式，从商业上、财务上都证明了我们是正确的。”

萨摩耶云对智能决策科学的 探索 和运用，并非停留在实验室阶段。其智能决策兼顾科研创新与应用创新，在理论研究的基础上，将决策智能 科技 在业务实践中广泛使用，并给公司带来了规模化的客户、收入和盈利。

据介绍，萨摩耶云以云原生数字 科技 为依托，融合机器学习及深度学习等前沿AI技术，从云端提供决策智能服务，让人工智能与SaaS服务实现高度的融合，从而实现通过机器来替代大脑的判断和决策过程，为企业带来数字化、智能化、生态化等多个创新优势。

通过决策智能科学体系以及围绕该体系的一系列具体技术和产品，帮助企业改变过去依靠“经验驱动”的习惯，转而以“智能驱动”来实现快速的、低成本的规模化扩张，进而获得高效创新的商业增长机会。

萨摩耶云综合运用前沿技术打造了“商家对商家对顾客”（B2B2C）模式，以帮助客户建立一个完整的价值链闭环生态系统，该闭环系统包括客群生成、流量引导、重复购买、增值服务等全方位内容。针对不同的业务场景需求，萨摩耶云为客户提供了“决策智能+云服务”的细分服务内容，目前已经形成了金融云解决方案、产业云解决方案、信用云解决方案等三大具体解决方案。

“各类机构要面对的风险很多，萨摩耶云提供的解决方案能够在大数据基础上通过决策智能更精准地判别风险，解决风险收益匹配的问题。”

据王明明介绍，萨摩耶云主要是从对抗、社区、环境、稳定四大方向（即：ACES智能决策框架）进行 探索 ，打通智能获客、智能风控等问题，帮助合作机构在承受最低风险情况下，获取更高的收益。

数据最能说明问题。目前，萨摩耶云的相关业务已涉及政府监管、手机制造、电信运营、线下商超等多个领域，“数智萨摩云平台”已与7370万家小微商户及客户、50家金融机构、530家不同行业的企业、1470家互联网平台及70家数据供应商展开了深度合作。

决策智能的未来之路

未来的决策智能是什么样子的？会是超级决策智能所描绘的机器具有了“完全人格化属性”吗？那或许是一种现在听上去比较科幻的场景：一个人走在路上，周围的一切都在随着他变动，随时做好为他提供服务的准备，而这些服务全都由一个“大脑”所控制。

王明明认为，决策无处不在，因此决策智能的发展就如同机械化代替纯手工、 汽车 代替马车、手机代替电脑一样，会因为效率的提升而不断进步。“决策智能未来将会非常普遍、无处不在且无感的存在，就像现在各种互联网应用，人们已经习惯于它的便捷。我们人工智能团队在做的，就是将决策智能应用在需要提效的地方”。

但他也表示不需要神化决策智能，因为它离“无所不能”还非常远。一方面，决策智能是有局限的，需要大量的 历史 数据样本，只能处理可以被数字化的决策，而不能理解很多主观的价值判断。此外，决策智能只能在给定的题目中求解，它无法跳出题目，就像AlphaGo无法做饭、理发，甚至不能告诉你是否应该带雨伞。

“围棋AI也还在不断迭代，每次围棋机器人大赛，总会有新AI战胜旧AI，这就证明即便是AI，离围棋上帝也还很远，他只是超越了人类，离围棋上帝更近一些。”

作为主攻决策智能赛道的 科技 公司，事实上，萨摩耶云对于技术的发展规划有着非常明确的目标。王明明透露，未来3-5年，在技术上力争更加精细，利用更多样本，研究和提升算法，将原有问题解决的更好；另外，提升技术应用的广泛性，将已有的“智能”放进更多的问题中应用，加强智能泛化应用的能力。

他同时坦言非常喜欢AlphaGo，希望有朝一日可以做出属于萨摩耶云的“AlphaGo”，用来解决各个领域的商业问题。

低代码开发平台对企业有什么用？

对于企业而言，每个企业的需求应该有很大程度的“个性化”，下面我们来列举低代码开发平台能给企业带来什么样的价值：

1、降低IT开发成本

低代码对编程专业知识的掌握要求较低，这也利于很多中小型企业，无需专业的IT团队驻场开发，普通的开发人员即可参与到软件应用开发中来，从而缩短了软件开发周期、降低了开发成本、提高了开发质量。

2、满足用户个性化需求

企业业务需求变化不断，低代码平台可伴随业务变革不断进化升级，通过快速灵活的开发组件来快速解决企业各种多元化的、多变化的需求。

3、摆脱对IT的依赖　

随着企业业务发展不断扩增，所对应的管理系统需求也越来越大，这可能会使IT部门开发工作超负荷。低代码开发平台的出现，可以使业务人员在无需懂大量的IT技术情况下也能设计出自己的应用程序，大大减轻了对外部厂商的技术依赖。

拖拽式表单设计器

4、业务流程化

企业需要使流程自动化，以适应现代需求和不断变化的商业环境。低代码BPM平台为正在进行数字转换的组织提供了核心技术，从而帮助他们加快了转换周期，流程不再是呆板的束缚，业务也从低效变得敏捷，真正实现技术为业务发展和服务。

拖拽式流程搭建

毫无疑问，低代码开发平台将是未来软件开发的趋势。作为企业，越早启动越早受益，以免日后更换平台过程麻烦且要付出更高的成本。

关于apaas云原生和apaas的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 apaas云原生的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于apaas、apaas云原生的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。