第四范式：AutoML引領AI民主化之路（28頁）.pdf

1、業界領先的企業很早就通過賽事的方式,以實際業務痛點為比賽主題,吸引優秀的AI人才用創造性的方案設計和實際效果提升,解決至關重要的業務難題,為企業帶來巨大的效益提升全球最大的在線影片租賃服務商Netflix,早在2006年,就設立百萬美元獎金,以比賽的形式公開征集優化電影推薦系統的算法,獎勵第一個把現有推薦系統Cinematch準確率提高10%的參賽者。Netflix基于該優化算法準確預測用戶喜好,獲得巨大業務收益。當年用戶加入訂閱列表的影片,70%來自Cinematch的推薦。Netflix大獎賽的設立可謂一本萬利。為什么這么說呢?Netflix把全球186個國家40000多個開發團隊集合在一

2、起,使其競相投入,角逐最高模型準確率,這是依靠傳統的組織內創新或者外部供應商所無法實現的。采用效果最佳的解決方案,100萬美元購買7位專家(工程師、統計學家和人工智能專家)三年時間投入,相當于每人平均年收入4.7萬美金,尚不如一個初出茅廬的大學畢業生.然而即便是Netflix,也需要三年漫長的時間完成一個比賽。比賽搭建的高難度,對企業自身號召力的高要求,以及長期的時間投入,使得自行舉辦比賽對于絕大多數企業都是不現實的。那么,面對諸多亟待優化提升的企業業務場景,是否有一種標準化的方式,可以實現比賽平臺的快速搭建呢?算法比賽平臺為企業提供了理想的解決方案,幫助企業常態化的舉辦比賽,充分利用外部大腦

3、,在相對可控的時間周期內,全面提升各個業務模塊的價值。第四范式基于自身在AutoML領域的長期耕耘,以及數十場AutoML競賽的豐富舉辦經驗3,打造全球首個AutoML社區、最大的AutoML算法比賽平臺AutoML.ai(見圖10)。AutoML.ai匯集企業AI應用場景建設需求與社區研發能力,高效連接供需,匯聚“全球最聰明的大腦”,充分利用最廣泛的生態力量,解決企業紛繁復雜的業務問題。AutoML.ai低門檻搭建算法比賽,比賽在一周內便可上線,大幅降低比賽搭建難度、縮短比賽搭建周期。與此同時, AutoML.ai不對外公開測試集,采取盲測的方式比拼算法效果，相比Kaggle等測試集公開的比

4、賽,能夠更好的保護企業數據安全。參賽者在AutoML.ai提交針對業務場景的AutoML算法代碼,模型算法能夠有效記錄留存,比賽結果具備極高的可復現性,可將高準確率模型快速應用于企業實際業務場景。第四范式借助AutoML.ai平臺, 與ChaLearn, Google, Microsoft以及Amazon等合作伙伴一起,不斷推動AutoML的迭代進化,加速AutoML產業化進程,與開發者一起提供端到端的AutoML解決方案,助力企業實現更高的價值提升。HyperCycle ML提供了落地AI的高效工具和正確方法論,將Al應用規?；衫硐胱優楝F實,帶來企業智能化率的全面提升。企業接下來面臨的,是

5、如何利用AutoML實現業務價值最大化。那么,企業AI智能化轉型是否有一條行之有效的正確路徑呢?企業所創造的價值,主要來自于價值鏈上的核心戰略環節,即研產決策、規劃供給及客戶體驗.抓住了這些關鍵環節,也就抓住了企業價值提升的命脈。以往,企業以產品為中心,通過極致的產品贏得市場,價值鏈重心位于研產、供應環節。而今天,企業僅僅依靠產品已經無法持續立于不敗之地,需要不斷靠近客戶,了解并滿足客戶需求。于是,以消費者為中心,演變成企業贏得市場的致勝關鍵和價值鏈的關鍵突破點。第四范式的企業智能化轉型戰略,以消費者為中心,重塑企業價值鏈。通過AutoML賦能，提供專屬服務，不斷優化消費者體驗，進而提升研產決策能力及供應鏈條效率,通過智能化率的全面提升,帶動各個鏈條之間的緊密配合，最終實現企業整體業務價值增長(見圖1)。第1步:打造客戶專屬服務系統，全面升級客戶體驗在消費線上化趨勢下,企業持續加碼線上業務.隨著流量時代的結束,流量獲客成本水漲船高。通過有效的留存實現用戶流量增長和變現,成為企業勝出的關鍵.而留存的關鍵在于客戶體驗,因此,如何最大限度的提升客戶體驗,成為企業關注的核心問題。