SECURITIES

机遇和挑战

随着科技的不断发展,证券行业正在加速进行数智化转型,这个技术与应用融合的过程带来了众多机遇,也不可避免地遇到了诸多难题,其中加持了前沿AI技术的业务场景智能化应用落地是券商需要优先解决的难点。

人工智能技术是证券业数智化过程中的重要引擎,随着数据积累不断增多,业务场景以及业务需求不断扩大,智能化场景建模需求随之增加并呈现规划化发展趋势。当前行业不仅面临生产化中算力分配不均,模型生命周期管理难度大,模型生产化能力不足,行业知识与AI技术存在融合瓶颈,团队工作模式单一、无法有效协同工作等问题,亟需统一的模型生产化平台应对这些问题,用以加速人工智能模型落地生产化。


解决方案

九章云极DataCanvas提供DataCanvas APS机器学习平台,采用开放式基础架构设计,能够快速适配用户现有人力资源和系统资产,并支持用户根据自身需求对平台进行完善、增强。在基础设施层面,支持多种主流机器学习/深度学习框架、主流数据存储系统、资源调度与容器编排系统、CPU/GPU计算,支持定制私有开发环境;模型开发方面,预置丰富的算子及源代码,支持Python、R、PySpark、SparkSQL等多语言开发;自动建模层面,内置图像识别、时序预测、NLP、通用场景等多种应用场景,支持个性化场景开发;模型管理方面,实现内外部模型统一管理,包括模型导入、评估、可视化及模型比较;模型服务方面,支持多种模型上线,可导出模型或导出SDK,更大程度提高模型利用率。

方案优势
  • 自助式运行时环境设计

    平台向用户开放了运行时环境设计能力,可自行构建包含特定编程环境、编程框架、中间件、服务等的Docker镜像,满足企业持续的技术集成与升级

  • 可扩展、可重用的模块库

    基于Docker容器的自定义模块封装发布,一次编程、多处使用,提升新模型的开发效率,可积累的模块库成为企业重要的智力资产

  • 三位一体的建模方式

    提供一整套系统化的AI基础软件产品,从机器学习平台、自动建模平台、模型管理平台到实时决策中心平台,涵盖企业级AI应用全流程各项功能,赋能企业自主构建AI能力

  • 自动模型生产发布

    融合九章云极DataCanvas在实时交互式分析数据库、机器学习和因果学习创新算法、AI工程化方面的先进开源研究成果,加速企业业务对前沿开源AI成果的运用

  • 多方位安全保障

    九章云极DataCanvas基础软件产品伴“云”而生,以开放的平台架构拥抱云原生技术体系,深度把握企业高效研发、持续交付和基础设施向混合云、多云方向转型升级

  • 自动化运维

    九章云极DataCanvas基础软件产品伴“云”而生,以开放的平台架构拥抱云原生技术体系,深度把握企业高效研发、持续交付和基础设施向混合云、多云方向转型升级

方案价值
  • 模型落地生产

  • 企业知识融合

  • 团队协作模式

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