低(dī)代碼人(rén)工智能系統

應用場(chǎng)景舉例：

1、智能供應業務

明(míng)天零下 5 度，北風 5 級，如何給小(xiǎo)區(qū)供暖，給每個(gè)小(xiǎo)區(qū)提供多(duō)大(dà)的供熱量(每個(gè)城市，甚至每個(gè)小(xiǎo)區(qū)都有(yǒu)不同的熱量損耗率)？ 類似的問題還(hái)有(yǒu)：智能供電(diàn)、供水(shuǐ)等。

2、智能計(jì)劃

地鐵(tiě)運行(xíng)需要大(dà)量電(diàn)力。預購電(diàn)力付平價，臨時(shí)購買電(diàn)力則需要付高(gāo)價。一個(gè)地鐵(tiě)系統一年需要預購多(duō)少(shǎo)電(diàn)力才能做(zuò)到在不斷供的前提下最節省成本？

3、無人(rén)機安全監控

無人(rén)機每時(shí)每刻都會(huì)産生(shēng)一組監控數(shù)據，并傳回控制(zhì)台。控制(zhì)台可(kě)根據實時(shí)返回的數(shù)據，判斷無人(rén)機的運行(xíng)狀态是否正常。 類似的問題還(hái)有(yǒu)，根據工廠設備運行(xíng)返回的數(shù)據，實時(shí)監控設備是否運行(xíng)正常等。

4、生(shēng)産設備安全監控

石油化工生(shēng)産環境具有(yǒu)高(gāo)溫、高(gāo)壓、高(gāo)危等特點。許多(duō)生(shēng)産設備配備 DSC 系統， 并能實時(shí)采集到運行(xíng)數(shù)據。人(rén)工智能可(kě)以根據實時(shí)數(shù)據判斷運行(xíng)設備狀态。

5、詐騙檢測

人(rén)工智能正變得(de)越來(lái)越擅長發現各個(gè)領域的潛在詐騙。例如，PayPal 正利用人(rén)工智能技(jì)術(shù)來(lái)打擊洗黑(hēi)錢(qián)活動。該公司利用人(rén)工智能來(lái)比較數(shù)百萬筆交易，能夠準确分辨買賣家(jiā)之間(jiān)的正當交易和(hé)欺詐交易。

6、數(shù)據安全

2014 年，卡巴斯基實驗室稱，它每天檢測到的新惡意軟件文件數(shù)量達到 32.5 萬。

不過，以色列深度學習技(jì)術(shù)公司 Deep Instinct 公司指出，各個(gè)新惡意軟件通(tōng)常都有(yǒu)跟舊(jiù)版本一樣的代碼——隻有(yǒu) 2%到 10%的惡意軟件文件會(huì)出現叠代變化。他們的人(rén)工智能模型能夠辨别那(nà) 2%到 10%的變異惡意軟件，在預測哪些(xiē)文件是惡意軟件上(shàng)有(yǒu)着很(hěn)高(gāo)的準确率。在其它情況下，人(rén)工智能算(suàn)法能夠發現雲端數(shù)據如何被訪問方面的模式，能夠報告或可(kě)預測安全問題的異常情況。

7、個(gè)性化營銷推廣

也許，你(nǐ)曾碰到過這樣的情況：你(nǐ)在網上(shàng)商店(diàn)上(shàng)浏覽某件産品，但(dàn)沒有(yǒu)買，而過了幾天後，你(nǐ)在浏覽各個(gè)不同的網站(zhàn)上(shàng)都會(huì)看到那(nà)款産品的數(shù)字廣告，這就是人(rén)工智能的個(gè)性化營銷功能。人(rén)工智能算(suàn)法會(huì)分析你(nǐ)的網絡活動，并将其與數(shù)百萬其他的用戶的活動進行(xíng)比較，從而判斷你(nǐ)可(kě)能會(huì)喜歡購買什麽産品，或喜歡觀看什麽視(shì)頻內(nèi)容等。從而在你(nǐ)進行(xíng)網絡活動時(shí)推薦相關産品及視(shì)頻，進行(xíng)個(gè)性化營銷推廣。

8、市民出行(xíng)選乘公交預測

基于海量公交數(shù)據記錄，挖掘市民在公共交通(tōng)中的行(xíng)為(wèi)模式。以市民出行(xíng)公交線路選乘預測為(wèi)方向，通(tōng)過分析廣東省部分公交線路的曆史公交卡交易數(shù)據，挖掘固定人(rén)群在公共交通(tōng)中的行(xíng)為(wèi)模式，利用人(rén)工智能分析推測乘客的出行(xíng)習慣和(hé)偏好，建立模型預測人(rén)們在未來(lái)一周內(nèi)将會(huì)搭乘哪些(xiē)公交線路，為(wèi)廣大(dà)乘客提供信息對稱、安全舒适的出行(xíng)環境，用數(shù)據引領未來(lái)城市智慧出行(xíng)。

9、基于運營商數(shù)據的個(gè)人(rén)征信報告

運營商作(zuò)為(wèi)網絡服務供應商，積累了大(dà)量的用戶基本信息及行(xíng)為(wèi)特征數(shù)據，如終端數(shù)據、套餐消費數(shù)據、通(tōng)信數(shù)據等等。實名制(zhì)政策保證了運營商用戶數(shù)據能與用戶真實身份匹配，并真實客觀的反映用戶行(xíng)為(wèi)。廣泛覆蓋的網絡基礎設施提供了積累大(dà)量實時(shí)數(shù)據的條件，這些(xiē)用戶數(shù)據實時(shí)反饋着用戶的各個(gè)維度的信息及特征。在我國，個(gè)人(rén)征信評估主要通(tōng)過引用央行(xíng)個(gè)人(rén)征信報告，但(dàn)對于很(hěn)多(duō)用戶沒有(yǒu)建立個(gè)人(rén)信用記錄的用戶， 金融機構想要了解他們的信用記錄成本又較高(gāo)，傳統征信評估手段難以滿足目前多(duō)種多(duō) 樣的新興需求。金融業務不同于其他大(dà)數(shù)據業務，對數(shù)據的真實性、可(kě)信度和(hé)時(shí)效性要 求較高(gāo)，而這正是運營商數(shù)據的價值所在。可(kě)以利用人(rén)工智能分析運營商用戶數(shù)據，分 析預測用戶行(xíng)為(wèi)特征，提供完善的個(gè)人(rén)征信評估。

10、金融交易

許多(duō)人(rén)都非常渴望能夠預測股票(piào)市場(chǎng)的走勢，因為(wèi)這樣就能夠占得(de)先機大(dà)賺特賺。相比人(rén)類，人(rén)工智能算(suàn)法可(kě)以更接近預測市場(chǎng)走勢。很(hěn)多(duō)知名的交易公司都在利用專有(yǒu)系統來(lái)預測和(hé)高(gāo)速執行(xíng)高(gāo)交易量的交易。這些(xiē)系統很(hěn)多(duō)都依賴于概率，不過即便成功概率相對較低(dī)，交易如果交易量很(hěn)高(gāo)，又或者高(gāo)速執行(xíng)，也能夠給那(nà)些(xiē)公司帶來(lái)豐厚的收益。在處理(lǐ)分析海量的數(shù)據和(hé)交易執行(xíng)速度上(shàng)，人(rén)類顯然無法跟機器(qì)相提并論。

11、醫(yī)療保健

相比人(rén)類，人(rén)工智能算(suàn)法能夠處理(lǐ)更多(duō)的信息，發現更多(duō)的模式。人(rén)工智能已在醫(yī)療保健領域擁有(yǒu)部分成功案例。有(yǒu)研究利用計(jì)算(suàn)機輔助診斷技(jì)術(shù)（CAD）來(lái)研究患上(shàng)乳腺癌的女性早期的乳房(fáng) X 線掃描照。對于 52%的乳腺癌案例，該計(jì)算(suàn)機識别該病的時(shí)間(jiān)比正式确診要早上(shàng)足足一年。此外，人(rén)工智能能夠被用來(lái)理(lǐ)解大(dà)群體(tǐ)疾病的風險因素。Medecision 公司開(kāi)發的人(rén)工智能算(suàn)法能夠通(tōng)過鑒别8個(gè)變量來(lái)預測糖尿病患者可(kě)避免的住院治療。