九章云極協助廈門航空培訓業務用戶進行機器學習平臺實踐
為推動廈門航空數字化轉型, 將人工智能深入應用到業務前線, 廈門航空信息研究院和數據管理處聯合機器學習平臺合作伙伴九章云極DataCanvas對業務部門用戶進行數據科學方面的培訓與交流。數據科學如何應用到企業, 業務用戶與技術用戶如何融合進行業務的創新, 是目前在應用實踐上較為普遍的挑戰, 廈門航空此次面向用戶的培訓, 為行業客戶做出示范。
本次用戶培訓主題是“數據驅動的預測模型研究”, 分為數據驅動建模, 數據科學研究, 數據應用案例三個板塊。AI從專家模型到數據模型，再到以“知識+數據”的雙驅動認知推理和決策智能模型的進階, 機器學習如何從數據中分析獲得規律, 并利用規律對數據對未來進行預測, 從而對我們的業務場景進行程度不同的決策輔助。
廈門航空信息研究院主任研究員吳子軒博士
為了讓用戶對算法更有感知，廈門航空信息研究院主任研究員吳子軒博士進一步從學術角度介紹了分類和回歸的算法, 決策樹, 機器學習算法Xgboost, 卷積神經網絡等等的示范。如何評估模型效果, 廈航經過數十個項目的探索, 總結出基于數學指標、財務指標、業務指標的模型綜合評估體系, 也是數據科學落地到企業是管理、技術與數據融合的充分體現。
廈門航空基于AI的研究已經持續多年, 在經管、運控、機務、營銷領域內幾十個業務場景取得實效, 也深知業務專家的加入將對業務場景和業務目標的定義起決定性作用。而算法和計算機工程的兩道門檻為跨領域協作帶來了困難, 業務用戶對于業務的洞察敏銳, 但缺乏對于算法的理解和認知以及較為欠缺計算機編碼技能。通過DataCanvas數據科學平臺, 讓業務專家與技術專家能夠進行高效協作與融合創新。
九章云極資深工程師孫冰
九章云極資深工程師孫冰進一步就數據科學平臺針對業務用戶的使用進行演示與示范。通過DataCanvas APS——集數據準備、特征工程、算法實現、模型開發、模型發布、模型生產化管理于一體的機器學習平臺, 數據科學家通過編碼、IT工程師通過拖拉拽以及業務用戶通過自動建模能夠無縫融合協作編排落地業務場景。
數據科學驅動業務的過程, 既是一個數學問題, 也是一個業務問題, 更是一個管理學的問題。優秀的管理是集權和分權的調和, 是在響應市場和發揮組織力量之間, 求取最佳組合的平衡藝術( 安迪·格魯夫《高產出管理》) 。數據科學與業務組合模式的多樣性也正是九章云極DataCanvas和行業客戶不斷探索，復盤與共同進步的過程, 是企業的數字化轉型在多輪驅動中逐步演進與發展的實踐。
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