做強技術，做好產品，用Sophon開啟國產化數據分析新時代

在2021年《“十四五”國家信息化規劃》提出了“加強信息技術基礎研究、強化關鍵技術創新,強化市場化和產業化引導,加強重點領域核心技術短板重點突破和集中攻關”。各地方政府的“信創”(即信息技術應用創新)政策緊隨其后,貴州、湖南、廣東、天津等地均發布“十四五”信息技術產業發展規劃。其中,深圳市對信創項目給予3%的補貼,并規定了各行業的信創采購比例不得低于兩成和四成不等。此外,《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》還對信創目標提出了高要求:“到2025年,我國規模以上企業軟件業務收入要突破14萬億元,年均增長12%以上。”

綜合各方因素,我國信創已從規劃-實施-落地階段,邁入至快速發展的關鍵時期。在此階段,除了推動我國技術的自主可控,還將助推政府、金融、電信、能源等國計民生行業的數字化轉型。

信創的重點在于“創”,在于產品創新、技術創新,在于為用戶創造更好的價值、更優異的產品性能和體驗。國產基礎軟件更了解中國國情,更了解中國客戶的痛點,也更適應于中國海量的數據量級和豐富的數據類型。

分析工具也有國產化平滑遷移方案,且數據處理量更大、功能更豐富

大數據分析工具可以幫助用戶更靈活、更高效地進行數據分析,挖掘數據價值。隨著數據量的劇增,以及深度學習算法的不斷迭代以及創新,市面上如SAS、SPSS等集中式部署的分析工具越來越難以滿足企業用戶更快速、更高效、更靈活以及更低成本的需求。

例如,用戶在使用SAS過程中可能會遇到如下幾個問題:首先,其相對比較封閉,用戶無法針對單個功能授予許可證,使用成本高昂;其次,SAS自建機器學習算法有限,深度學習算法依賴外部如Python嵌入支持,用戶無法靈活地獲取新的算法;再次,SAS對分布式讀寫和計算存在局限性,對海量數據處理及大規模機器學習難以有效支撐,對實時計算更是無能為力。

此外,SAS是過程性語言,代碼量偏多,加上閉源特性,SAS社區不及開源語言活躍。隨著R、Python的流行,SAS人才日漸稀缺,導致企業難以組織高質量團隊。

星環科技Sophon Base是具備統計、機器學習、深度學習等完備算法和豐富算子的企業級分布式機器學習平臺,支持從數據接入、數據處理,到模型訓練、服務部署、線上監控的一站式可視化流程,并擁有開源計算框架的生態、分布式計算性能、低成本與高開放性等特性。

圖1:Sophon與SAS功能對比一欄

在多年的行業積累和項目實踐上,星環科技建立了一套模型遷移方法論,整個過程被定義為8個階段——業務理解、數據理解、元模型理解、數據準備、模型遷移、評估報告、應用和檢測。星環科技SAS平滑遷移過程強調針對實際業務問題,解決客戶的業務痛點,產生實際價值。

通過對用戶業務、數據、元模型的理解后,進行相應的數據準備,包括框架設計、數據處理、方案設計等。當數據準備好后就會進行模型遷移,這一階段主要是進行代碼邏輯架構梳理設計、模型驗證等。模型遷移完成后會對遷移效果進行評估,確認遷移前后的準確性、一致性、以及優化效果驗證。最后是部署上線來支持業務,對業務進行持續跟蹤,不斷優化模型,并對效果進行評估。通過一整套完整的遷移流程,保障SAS平滑、安全的遷移到Sophon。

星環科技Sophon可以提供完整的SAS模型遷移能力。相較于SAS,遷移到Sophon后可以支持多源異構數據的接入、豐富的數據處理、多個框架的模型訓練及發布、模型部署和維護等全過程,多源數據和建模流程靈活組合確保綜合性場景高效支撐。用戶可以獲得Sophon自建的200多個高性能分布式AI算子以及對自定義算子的支持,完全覆蓋SAS原有的建模能力。同時,Sophon還能帶來模型可解釋性、聯邦學習等額外的支持,更好地支撐模型的業務應用。此外,在模型的統一管理、發布及監控方面,Sophon也為企業客戶提供了簡潔、易用、穩定的解決方案,幫助用戶更好地獲取數據價值。

分布式的分析工具性能幾何?用一個實際案例來說明

在銀行交易中,20%的頭部優質客戶會給銀行貢獻80%的利潤,而贏得一個新客戶的成本是保留一個老客戶的5至6倍。因此,銀行如果能夠提前預測出潛在的流失客戶,防止客戶流失而引發的經營危機,對于提高銀行的競爭力具有戰略意義。

此前,某大型國有銀行在面臨此類數據挖掘的業務時,使用的是SAS產品。由于SAS是集中式的,對單臺服務器要求太高,算力無法支撐需求,且無法支持可視化的機器學習,對于業務人員來說使用門檻過高。在經過產品選型后,決定采用星環科技的智能分析工具Sophon替換原有SAS,用以滿足銀行利用全量數據進行挖掘的需求。分布式的軟件架構也在實戰過程中證明了其海量的數據處理性能優勢,逐漸取代了原有的集中式架構,從而以更有益的表現完成了某大型國有銀行所要求的海量數據挖掘任務。

在中高端客戶流失預警模型構建方面,該銀行基于星環科技分布式的智能分析工具Sophon,利用中高端客戶短期資產流失與長期資產流失的高關聯性,通過邏輯回歸模型提前找出中高端客戶群中的近期潛在流失客戶。模型訓練主要選取了如客戶基本屬性、持有產品、交易情況、賬戶情況、渠道喜好等變量,綜合全面地考量后,給出該客戶在中高端客戶流失層面的分數,分數高低決定了流失可能性大小。

由于Sophon提供用戶從數據采集、接入、模型構建、測試、管理、知識存算和推理及輔助決策的全流程開發一體化平臺,因此大幅提高了用戶建模得整體效率。在模型上線后,該銀行實現了對單個客戶按照流失率得評分,評估數據顯示,在流失率評分最高的前10%客戶當中,實際流失的比例達到了20.2%,相較全量數據5.9%的流失率來說,流失率預測效率提升了242%,前10%客戶的覆蓋度為34.2%。換言之,該銀行只需要對流失率評分最高的前10%的客戶進行營銷活動,就能夠覆蓋整體34%的流失率,可以有效提升客戶流失率挽回的效率和效果。

中高端客戶流失預警模型成功支撐了客戶經理對優質客戶的日常維護工作,從而定制差異化、個性化的產品、服務和營銷策略來挽留客戶,以防客戶流失情況的發生。

Sophon除了機器學習建模場景外,還能支持哪些高階應用?

Sophon除了聚焦于機器學習、深度學習的數據科學平臺Sophon Base外,還擁有邊緣計算平臺Sophon Edge,可用于計算機視覺場景及工業互聯網場景;知識圖譜平臺Sophon KG可用于知識庫構建、智能問答等場景;隱私計算平臺Sophon P²C可用于企業內外部的數據安全流通、聯合建模等場景?？傃灾?用戶在使用Sophon的分布式架構替代集中式的國外數據分析軟件后,除了數據處理量及建模性能的指數型提升,還能擁有邊緣計算、知識圖譜、隱私計算等高階AI場景的支持能力,可以有效支持企業的數字化轉型及未來智慧化場景的拓展。

截至目前,星環科技智能分析工具Sophon已服務鄭商所、中行、工行等金融機構,外交部等政府機構,國網、南網、中化等能源用戶,人民網等媒體用戶,上汽紅巖、中煙等制造業用戶,并且在多個醫療和科研院所落地。

此前,Sophon已入選工信部人工智能產業創新任務“揭榜產品”,并且為上海數據交易所提供數據要素流通服務產品工具集。2021年至2022年,連續兩年被Gartner選為增強數據分析技術(Augmented Data and Analytics)推薦供應商,并入選Gartner大中華區AI創業標桿企業、《中國分析平臺市場指南》等權威報告。

“科技自立自強”任重而道遠,技術自主研發是唯一的解法

在不斷頻出的斷供事件及國內外政策加持下,軟件自主權及信息安全保障已成為頭等要務。數據是企業的資產和命脈,數據安全是企業固守的第一道墻。在使用國外開源組件或封裝服務的過程中,仍舊無法避免授權許可協議修改、安全相關模塊不提供等斷供風險,始終受制于國外法律與國際形勢。

想要實現“科技自立自強”,只有把技術真正牢牢掌握在自己手中。星環科技作為國產大數據領域的重要參與者,已實現了全軟件棧的自主研發,且性能優于國外的同類型基礎軟件產品。未來,星環科技將持續自主研發大數據基礎軟件領域的關鍵技術,推動國家數據信息安全和其他產業的發展,持續為客戶帶來安全可靠、性能優異、兼容性強的基礎軟件產品。

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