有趣的是，虽然大家都意识到AI分析的商业价值，但在真实的企业场景中，人工智能的应用却面临着诸多困难。 著名咨询公司麦肯锡曾对外资企业高管开展过一项调查。 结果显示，近一半的国外企业决策者都在为人工智能分析未能在企业“大规模”应用并展示其价值而苦苦挣扎。
▲图取自毕马威报告《人工智能在中国企业的应用》
为什么企业实施人工智能如此困难？ 通过我们平时与各行业企业决策者的交流，我们可以总结出以下三个主要激励因素：
企业实施AI难三大原因：人力成本高
首先，传统的人工智能实施过程需要企业组建专业的技术团队，由专业的数据科学家完成数据整理和模型构建，然后由IT工程师完成模型的封装和应用。 AnalyticsInsights统计过许多国家数据科学家的平均周薪，基本在6万美元到8.8万美元之间。 用工成本门槛太高。
分析需要很多
其次，企业在应用人工智能时，往往需要对整个业务链条进行分析，这样分析结果才能真正影响企业的发展。 实际的分析需求很多，但专业的数据分析团队缺乏对业务本身的了解。 他们需要与业务团队进行大量的学习和讨论，然后才能开展工作。 分析过程的周期也急剧变长，导致无法及时响应业务变化。 需要。
传统工具难以满足企业级需求
最后，传统的开源分析工具一般只能满足分析需求本身，而对于企业来说，大规模数据分析应用还需要考虑很多管理需求，比如数据安全、结果安全、协同开发、工程化等。
如果说AI分析技术就像仙侠小说中武力强大的传奇装备，那么AI才能真正作为平台工具落地到企业的实际业务应用中。 就像是大师修炼的内功一样。 它可以内部和外部练习。 让AI分析发挥最大价值。
TempoAI围绕解决企业AI实施困境，探索出一套适合中国企业的AI分析实施方案：
更灵活的分析建模方法
如上所述，如果想让AI工具真正在企业内部发挥作用，AI分析必须与企业自身业务深度结合。 这样一来，我们不能将AI工具的应用仅限于技术团队，但仍然需要让普通业务人员参与模型分析。
传统的分析建模工作必须通过编码来进行，技术门槛较高。 TempoAI 提供两种不同的建模方法：编码和可视化拖放。 其中，一键建模和可视化拖拽建模方式，可以帮助普通业务人员结合业务场景，通过拖拽的方式组合封装好的算法组件，可视化地建立机器学习流程，只需要2分钟。 可以灵活快速地完成建模。
针对专业数据科学家的需求，TempoAI还支持Jupyter建模，以及R、Java、Python、Scala、Matlab、PySpark、Tensorflow等多语言混合编程，实现个性化数据处理和业务-特定算法，并且可自由扩展。
多种建模方式让普通业务人员和专业数据科学家都可以利用平台完成自己的分析和建模工作，推动企业构建“国民数据科学家”的数据运营文化。
更智能的建模和分析体验
传统的AI数据挖掘和分析工作中，建模和参数调整非常耗时耗力，以至于很多AI分析开发者自嘲为“参数调整者”，将工作精力投入到更具创新性的工作中。 。
在TempoAI中，平台嵌入了130多种数据分析方法，涉及数据预处理、回归、分类、聚类、相关、时间序列、综合评价、文本分析、推荐、统计图表等十大类。 可以满足大部分分析需求。
据悉，该平台具有手动参数选择、自动分类、自动回归、自动降维、自动时间序列等多种外部自学习功能，帮助用户手动选择最优算法和参数。 一方面降低了用户在算法和参数选择上的体验。 另一方面，它大大节省了用户的建模时间和成本。通过全流程智能建模，无需额外的算法开发或复杂的参数调整，即可实现开箱即用的智能数据分析体验。
更适合业务目标的功能模块
对于数字化运营的企业来说，业务端查看数据报表的需求不再局限于实时数据，还希望通过结合历史数据进行更全面的探索和分析，获得对业务更全面的洞察。 了解并为后续运营决策、营销决策、风控决策等提供信息支持。
在TempoAI平台中，分析数据的范围可以跨越实时数据和历史数据。 不仅支持分布式、高效的批量对大量历史数据进行建模和分析，还支持低延迟实时数据的高效处理和分析。
特别针对工业领域设备维修、设备故障检查、设备剩余寿命预测、设备腐蚀等各种场景的实际需求。 TempoAI还结合自身创新，构建了针对工业信号数据的信号分析模块，支持信号输出、信号预处理、信号特征工程、信号变换、频谱分析、信号混合和信号输出等信号分析功能，让用户无需需要编写代码，只需拖放即可完成基于信号机制的分析场景的创建。 提供信号分析+机器学习分析+管理功能的全链路分析及结果实现能力，推动企业快速生成信号分析解决方案。
更强大的算法性能管理
许多公司都有自己的数据分析专家团队。 那些专家在分散的项目上产生的算法结果如何转化为企业的知识资产？
通过TempoAI中的自定义算法管理功能，企业可以轻松地将数据分析团队每个成员产生的算法结果集中到TempoAI平台中，让算法结果从具体的代码转化为方便灵活的平台节点。 ，算法结果现在可以清晰理解并方便管理和维护。 相关算法开发人员离开团队后，算法模型的正常使用不会受到影响。 业务人员可以直接以拖拽配置的形式使用，快速实现资源复用，提高整体分析效率。
因此，TempoAI不仅可以作为人工智能分析工具，帮助企业变得更加高效、智能，快速完成围绕日常业务的数据挖掘建模和分析工作，还可以作为开放的工作平台，承接企业知识资产，帮助企业建立长期的算法成果积累机制，使数据挖掘开发团队健康成长。
数字化转型早已成为每个企业必须关注的趋势。 然而，如何将AI工具真正落地到实际业务中，让AI分析真正实现其价值，是很多企业都在担心的问题。
美林数据结合多年大数据分析企业级项目的实践经验，开发了日益智能且易用的AI智能分析工具——TempoAI，提供从数据接入、数据探索、数据预处理、特征工程等服务，以及模型的建立。 、模型评估、模型管理、模型部署到最终工程应用数据分析 人工智能，全流程“端到端”解决方案。 还可以为企业级用户提供自助式、自动化、智能化的分析模型建立服务数据分析 人工智能，加入AI分析。 解决企业AI实施困境的门槛！