【51CTO.com原創稿件】　　隨著人工智能應用的深入，數據價值愈發凸顯，數據科學也悄然成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。當下，越來越多的企業開始考慮如何加速AI自主建設能力，滿足數字化轉型需求。為此， DataCanvas九章云極于日前舉辦了“智變·未來——九章云極COOL NEWS線上發布會”，向業界公布了近期的研究成果和未來的發展戰略。

　　據了解，在過去的12月里，九章云極共獲得兩輪融資，融資額總計1.2億，包括中關村前沿基金、廣發乾和、達泰資本、士達克資本等四家新投資人，老股東紅點中國和襄禾資本也繼續支持。

　　發布會上，九章云極戰略發展部副總裁姜證嚴對九章云極的定位、發展情況以未來的發展計劃做了詳細闡述。他表示，現如今進入企業AI大規模落地階段，九章云極一直秉承賦能客戶，以開放性幫助客戶擁有自主AI建設能力的原則，幫助客戶如何低成本的擁有自主AI能力，不僅為客戶提供低技術門檻的模型訓練能力，也為客戶提供穩定高效的模型推理能力。同時，九章云極今年推出訂閱制以及與算力相關的收費模式，降低客戶的使用成本。

　　九章云極一直倡導用于知識融合的“四庫”技術，其數據科學平臺架構采取開放式架構，幫助企業快速實現從AI技術到場景應用。同時，九章云極推出了合作伙伴成功計劃，希望與合作伙伴共同協作幫助客戶大規模落地AI能力。到2019年，九章云極已擴展至10個行業，包括銀行、保險、基金、證券、資管、政府、交通、制造、地產、互聯網等，并且已幫助500家以上企業在進行AI自主能力建設。

　　結構化數據建模：深度學習工具包DeepTables提供新解

　　會上，九章云極發布了開源項目Deep Tables。近年來，深度學習在結構化的一些細分領域里開始嶄露頭角，但多數成果對企業來說想要應用到實際的建模工作中還面臨著不小的代價。九章云極的研發團隊基于特征工程的過程是比較繁瑣和耗時的一個過程，而專業領域的復合型人才稀缺；不同的算法在不同的數據集上表現的反差，建模中會帶來不確定性等技術層面的痛點，開發并開源了Deep Tables深度學習工具包，在不久前結束的Kaggle競賽中獲得了第一名的成績。

　　九章云極數據科學產品部資深架構師楊建通過對企業在結構化數據上建模的痛點、深度學習在結構化數據上的表現，深度解讀了Deep Tables的核心特性以及如何實現突破和在現實建模中的表現。他提到，九章云極一直以來秉持擁抱開源的態度，旗下的分布式機器學習平臺APS，其開放的技術架構和開源生態融合，受到廣大企業客戶的青睞。九章云極受益于開源社區，同時也在持續大力回饋于開源社區。

　　強強聯合：加速企業應用的智能化變革

　　作為九章云極的合作伙伴，中原銀行數據銀行部的劉遠東分享了中原銀行數據智能服務體系架構和銀行數據科學的實施思路，并講述了智能化對銀行業務發展帶來的成效。

　　他談到，隨著中原銀行數字化轉型全面開展，數據需求壓力急劇增加，原有的平臺已不適合復雜的企業級模型開發。經過測試與論證，中原銀行選擇了九章云極共同打造面向云原生和企業級協作的機器學習平臺。平臺連接了行內數據中臺與應用服務，將資源管理、數據集成、算法及模型管理、服務管理全流程統一編排起來，目前支持40多個項目建設，100多建模師共同協作使用。與此同時，基于九章云極的產品化能力，中原銀行不斷完善AI垂直場景支持能力，主要包括RPA、產品推薦、反欺詐等支撐服務，加快推進企業應用的智能化變革。

　　作為九章云極投資方之一，中關村前沿基金的王鵬峰從資本市場的角度解讀了新基建政策，全面分析了人工智能在新基建下的作用，以及資本視角對科技企業的特征解析。他提到，前沿基金在成立之初瞄準的就是新一代信息技術，主要關注人工智能，大數據等新一代信息技術為傳統企業賦能的領域， 因此在人工智能行業中會更加青睞如同九章云極的底層算法牛、生態體系完整、客戶認可度高，且純粹專注于AI賽道的企業。

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