睿企科技有限公司，北京睿企信息创始人

一方面可以解决现有行业中传统机器学**功能简单、结构单一等技术问题，无法满足行业信息化的需求，但另一方面也可以解决传统机器学**技术存在的技术问题。现有行业的机器学**，比如数据整合等。通过技术进行分析和挖掘，可以对看似不相关的数据进行智能判断和分析，找到数据之间的关联性，将AI技术低门槛、低成本引入企业业务中，成本低，这将会成为现实。自主、可控、高效的方法。具体来说，其特点包括：

1、多源异构数据读写

支持MySQL、Oracle、SQL Server等传统事务型数据库，Hadoop HDFS分布式文件系统，以及Elasticsearch、Hbase、Hive等各类NoSQL数据库的数据读写。

2.数据预处理模块

支持对各种数据源的各种格式的数据进行预处理，使数据能够被模型识别和计算。

3.特征工程模块

预处理后的数据可以通过数据特征变换进一步处理，以获得更准确的模型分析结果。特征变换的模块可以单独使用，也可以组合使用，变换后的数据可以用于各种模型计算。

4. 机器学**模块

它接收特征工程模块处理的数据，并用于使用机器学**来分析和处理模型。这包括模型训练模块、模型预测模块和模型评估模块。

模型训练模块

提供LR分类模型、SVM分类模型、朴素贝叶斯分类模型、随机森林分类模型，独立获取特征数据、独立输出训练结果、数据源确定、模型预测，您可以在下一步使用模型。

模型预测模块

您可以使用经过训练的模型来预测测试数据。

模型评估模块

它用于从训练集生成模型并使用测试数据评估模型的有效性。

低成本导入，让您轻松打造企业“认知大脑”

人工智能帮助企业在工业互联网时代做出以数据为中心的智能决策，提高运营效率。

以金融行业为例，金融行业目前已经不满足于仅仅使用机器学**进行预测，需要利用机器学**来提高其在对策、建议、市场分析、合理性分析、价格分析等方面的专业知识。有。通过数据分析、情况分析、风险管理评估和数据科学家人工智能工作台，金融公司可以：

信用卡还款预测

Data Scientist AI Workbench通过对用户的个人基本信息、信用卡还款金额等数据进行分析和推导，利用机器学**算法进行建模，预测用户的还款概率，显着提高还款率预测的准确性。

企业倒闭风险预测

传统上，企业评估主要基于用于判断企业经营状况的财务信息和贷款历史信息，以及违约概率等信用信息。然而，在很多中小型企业中，公司的实际财务信息和官方信用信息均不公开，在缺乏强变量的情况下，数据科学家AI工作台利用弱变量来判断公司的财务状况，从而客观而准确地判断公司的财务状况。公平、准确地预测倒闭风险。

贷款审批

数据科学家AI工作台利用公司基本信息、贷款偿还信息以及一些公开的经营状况来预测企业贷款偿还情况和坏账率，从而协助企业贷款审批，降低金融行业的相关风险。

除了上述功能外，AI Workbench还可以执行以前需要大量研究数据和人工审核的财务风险管理、流动性预测、股价预测等数据处理任务，对于行业来说时间效率将显着提高。改善了。降低运营及相关成本。

同时，在金融行业之外，AI工作台可以广泛应用于社交关系、营销、文本和非结构化数据处理等场景，通过关系链分析、文本情感分析、个性化推荐、图像等进行马苏。 /新增人脸识别等功能，从而实现社交关系诈骗预警、舆情分析、千人千面识别、暴力恐怖等实用功能。

如今，数据科学家AI工作台广泛应用于许多行业，包括金融、医疗保健、能源、零售、媒体、公共服务和安全，允许每个公司利用现有数据创建自己的“认知大脑”。 “以更低的成本提高公司的生产力和绩效。